在乌镇，中科曙光亮出超智融合最新成果

近日，人工智能赋能科学研究论坛在世界互联网大会乌镇峰会期间举办。作为论坛主办方之一，中科曙光介绍了超智融合在科研中的应用进展。中科曙光高端计算总工程师卜景德表示，科学发现有望成为下一代AI的核心应用场景，计算是提升科研验证效率的关键。

▍超智融合打通AI假设与科学验证

AI for Science（AI4S）已成为人工智能技术的重要应用方向，但在推广中也存在现实挑战：AI可以在短时间内提出大量候选方案，但科研团队很难用实验去逐一验证。卜景德指出，科学计算结果的可信、可验证性，为AI深入参与科学发现提供了条件。

模拟计算可以帮研究者先筛掉明显不可行的方向，把实验资源集中在更有希望的路径上。在此过程中，实验结果又可以反过来修正假设、迭代模型。

然而要把这一模式真正跑通，科研团队既需要AI推理，也需要高精度科学计算。曙光8000采用超智融合架构，可在同一套系统上原生支持这两类任务，让方案生成与模拟验证无缝衔接。

▍国产算力支撑多学科攻关

不同学科对计算的要求也各有侧重：有的追求算得更精，有的需要算得更广、更快。曙光8000凭借全精度算力体系，可以更好支撑多样化的计算需求：气像研究团队能够在全球尺度上更细致地刻画气候过程；材料研究团队能够实现百亿原子规模分子动力学模拟；生命科学团队让蛋白质折叠研究周期大幅缩短。

此外，作为本次论坛发布的成果之一，国家生物信息中心与曙光围绕国产智能芯片开展合作，共同推进软件工具适配、优化加速。在软件适配方面，实现了蛋白质结构预测软件AlphaFold3在国产芯片上的适配运行，并完成55万余条Swiss-Prot蛋白质序列的结构预测。在工具优化加速方面，序列比对工具BWA、序列搜索聚类工具MMseqs2分别实现8.68倍和6.75倍提速；基因组变异解析全流程耗时由CPU方案的约21.75小时压缩至约1.15小时，加速达18.98倍。

▍单项攻关成果走向共享科研服务

工具化、平台化，是AI4S真正走进实验室的关键一步。

在数据与软件合作的基础上，中科曙光与国家生物信息中心还联合研发了生信分析智能体，沉淀出覆盖基因组、转录组等6个领域30余个分析工作流。科研人员只需提出问题，智能体即可将其智能拆解为多个分析步骤，自动调用相应工作流和国产化算力，完成全流程数据分析。

服务范围的扩大，折射出行业竞争重心的迁移。沙利文发布的《2026年中国AI4S科研智算基础设施市场研究》指出，国内市场正从设备采购转向科研能力建设。报告评价，中科曙光在该市场综合竞争力领先，优势体现在大规模集群、系统工程、科研平台、科学软件适配和标杆应用验证等方面。

用计算提升验证效率，用平台沉淀科研能力，用服务降低协作门槛。当AI的假设能力与科学的验证能力形成闭环，超智融合的价值也将真正释放——让科学发现真正被AI加速。