值得关注的是，本届赛事报名队伍超过500支，相较上届数量增长约56%，位列全国大学生计算机系统能力大赛各赛道第二。规模扩大的同时，赛事资源和组织方式也进一步升级。首次引入国家超算互联网节点郑州 中心十万卡集群算力，首次采用“1+1+1”赛题组织模式，首次举行线下决赛，并将赛程提前至今年8月，更好衔接高校保研和就业周期。
从硬件底座、软件生态到人才培育，海光以赛事为载体，构建起“国产芯片—高校实训—国赛竞技—产业输送”的完整闭环，为我国智能计算领域培育兼具底层认知与工程实践能力的新生代创新力量。海光信息副总裁应志伟在赛后媒体采访中表示，国产智能计算生态绝非单一企业能够独立建成，需要芯片、整机、软件厂商与高校、科研院所长期协同；而高校青年 开发者，正是生态可持续发展的核心根基。
千卡集群落地赛场：国产AI4E算力迎来高校实战大考
在 人工智能加速向工程科研、工业制造纵深落地的当下，“AI for Engineering”（AI4E）正成为算力基础设施建设的全新命题。面向工程场景打造的专属算力设施，与通用云算力最大的差异在于“贴合真实产业场景”——既要支撑 高精度科学计算，又要承载大规模AI训练与推理，让高校教研、学科竞赛中的每一轮实验尽可能贴近产业实战环境。
海光与同济大学联合打造的全国首个工程智能（AI4E）国产千卡工科智算集群，正是这一理念落地的标杆样本。该集群于今年6月落成，系国产算力首次以工程专用形态服务高校教育教研。集群以海光DCU为核心算力底座，采用超智融合架构，可同时承载高端科学计算与AI训练推理任务；依托海光自研软件栈，全面适配主流大模型与AI开发框架；同时搭载芯片级安全防护技术，全程保障科研数据安全与赛事评审公平。
赛题即产业：把“真问题”搬进赛场
本届先导杯跳出偏重理论的竞赛题型，由高校教授、企业 工程师联合打磨两大赛题，精准瞄准当前国产算力落地两大核心产业痛点：通用大模型推理服务性能优化、气象科学智能部署调优，引导学生直面产业真实技术难题。
两道赛题各有侧重：一道聚焦当下商业化落地竞争激烈的大语言模型，另一道直指AI for Science（人工智能驱动科学研究）国家战略高地。模型能够成功运行仅仅是起点，能否在国产硬件上高效稳定运行、提升资源利用效率，才是真正的产业级考验。各参赛队伍围绕大模型推理加速、科学智能应用等真实工程场景，完成从 算法调优、系统部署到实测验证的全流程开发。
应志伟指出，过去数年，运营商、金融等关键行业已实现海光芯片规模化部署，诸多国计民生重点基础设施搭载海光ECU等国产算力运行，取得阶段性成果。当前产业最热赛道当属人工智能，各类大模型正依托海光 CPU+DCU组合开展训练工作。海光下一阶段重点目标：推动国产大模型实现训练、推理全流程基于国产算力运行。如今海光DCU已经从“可用”迈入“好用”阶段，希望大学生在校阶段就能接触海光DCU，认识到其性能水平可对标国际先进产品；待进入行业后持续选用国产算力，形成开发者与芯片企业良性互促、相互成就的正向循环。
针对“气象科学智能部署调优”赛题，应志伟谈到，AI for Science是高端计算与人工智能两大赛道融合的典型方向。以往高端计算依靠专用芯片开展训练，如今凭借全精度高性能的海光DCU，同样能够高效运行AI for Science相关任务。
他强调：“海光CPU+DCU协同架构在气象预测等AI for Science场景具备突出优势。以往国际厂商方案中，CPU与 GPU算子难以高效协同；海光从系统层面开展深度优化，实现CPU与DCU算子灵活调度适配。与此同时，除芯片硬件之外，海光也在底层软件、 操作系统等配套领域持续投入研发。”
事实上，高强度赛题背后，学校和指导教师也全程参与学生备赛。从赛题理解、技术路线梳理，到模型部署、系统调优中的具体卡点，老师更多承担的是“帮学生找到问题”，而不是直接给出答案。赛事同时安排多轮技术培训和算力支持，让学生有条件在真实环境中反复测试、修改方案。对于不少本科生来说，这也是第一次把课堂知识真正放进一个完整工程系统里验证。
以赛事为纽带，构建长效产教协同育才体系
如果说赛题设计凸显出海光对产业趋势的深刻洞察，坚持依托国产算力举办国家级赛事，则彰显出海光长期布局的战略定力。在媒体采访中，应志伟反复强调一个观点：计算产业竞争最终成败，软件生态往往起到决定性作用。“一款芯片实际体验好不好、能不能被广泛使用，上层软件生态至关重要。”
这一判断有着清晰行业参照。应志伟回顾，过去数十年，全球表现出色的芯片企业，发展早期无一不重视高校人才培育：投放硬件产品、开设相关课程、举办学科竞赛，让青年开发者最早接触自家产品，逐步形成开发使用习惯。“当前国产算力完成从‘能用’向‘好用’跨越，我们已有充足能力、也更有必要面向高校青年开展人才培养工作，让年轻人充分了解国产算力，看到国产芯片多项能力可对标国际先进水平。”
针对学生普遍存在开发经验有限、工具链适配门槛较高等痛点，海光持续加码软件生态建设：迭代完善DTK编译器、算子库与全套调试工具，实现主流开源AI框架无缝兼容。应志伟表示：“后续我们将持续加大软件生态投入，不止追求芯片算力指标追赶超越，更致力于打造更完善的生态体系，为广大开发者提供更佳使用体验。”
在芯片集群架构演进方向上，超节点被视作国产AI芯片实现突围的重要机遇。应志伟分析，超节点属于全新技术路线、全新生态范式：传统云上架构以单节点搭配网络互联为主；进入AI时代，模型体量持续扩张，单台服务器无法承载训练任务，需要数十张乃至数百张加速卡依靠高带宽紧密互联。“行业参与者基本处于同一起跑线，差距尚未拉开，这是全新产业机遇，也是国产算力实现突破的绝佳契机。”
结语
全国首个AI4E千卡智算集群的实战首秀，不只是一次技术可行性验证，更标志国产算力发展迈入新阶段：从实现基本可用，转向体验优秀；从替代现有方案，迈向自主引领。
海光信息依托“硬件筑基、生态赋能、安全护航、人才培育”四维战略，持续搭建可持续演进的国产智能计算创新生态。在此格局下，学科竞赛不再只是单纯的技术比拼，而是成为打通教育与产业、理论与工程、创新研发与落地应用的关键桥梁。
伴随海光DCU等国产算力平台持续成熟普及，越来越多青年学子将得以在国产计算底座上攻克真实产业难题、锤炼工程实践能力，持续为中国智能计算产业长远发展输送创新动能。