算力，作為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的核心要素，其在當(dāng)今科技發(fā)展中的重要性愈發(fā)凸顯。高校作為科學(xué)研究和人才培養(yǎng)的高地，對(duì)算力的需求與日俱增，由此掀起了一股算力建設(shè)的熱潮。而在這股熱潮中，國(guó)產(chǎn) AI 算力扮演著關(guān)鍵角色，正大規(guī)模進(jìn)駐頂尖高校，為高校的發(fā)展注入新的活力，開啟了賦能科研與教育的全新征程。

國(guó)產(chǎn)算力在高校的廣泛布局

眾多頂尖高校紛紛投身于國(guó)產(chǎn)算力的布局之中，形成了各具特色的發(fā)展模式，推動(dòng)著國(guó)產(chǎn)算力在高校領(lǐng)域的深度滲透。

東南大學(xué)在算力建設(shè)方面起步較早，2022 年秋就因算力短缺問(wèn)題開啟了探索之路。2023 年 10 月，學(xué)校做出建設(shè)全國(guó)首個(gè)純國(guó)產(chǎn)化校級(jí)智算中心的戰(zhàn)略決策。經(jīng)過(guò)不懈的論證研發(fā)，2024 年 1 月，搭載昇騰芯片的算力基座成功點(diǎn)亮，之后不斷擴(kuò)容，到 2024 年 11 月算力已拓展至 86P。該智算中心集成了鯤鵬通用算力與昇騰 AI 算力，實(shí)現(xiàn)了從模型訓(xùn)練到服務(wù)部署全流程的國(guó)產(chǎn)化，構(gòu)建起從芯片到框架的全棧技術(shù)鏈，為學(xué)校的科研和教學(xué)提供了強(qiáng)有力的支撐。

在今年 5 月舉辦的鯤鵬昇騰開發(fā)者大會(huì) 2025（KADC 2025）上，國(guó)內(nèi)多所重點(diǎn)高校集中展示了基于鯤鵬昇騰技術(shù)路線的科研成果。北京大學(xué)的 Open-Sora Plan V1.5 依托昇騰 MindSpeed MM 多模態(tài)大模型套件進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了電影級(jí)視頻生成；上海交通大學(xué)的科研團(tuán)隊(duì)基于鯤鵬處理器自研了分子模擬高 RBE 算法，顯著提升了計(jì)算效率，有望成為下一代分子動(dòng)力學(xué)引擎發(fā)展的核心技術(shù)。

這些成果僅僅是冰山一角。2024 年的 KADC 大會(huì)上，華為便宣布與清華大學(xué)、北京大學(xué)、浙江大學(xué)、上海交通大學(xué)、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 5 所高校開展合作，共同成立鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新卓越中心。截止到 2025 年 KADC 的舉辦，華為又新增了 7 所鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新孵化中心高校的簽約合作。

隨著合作院校的擴(kuò)展，越來(lái)越多的高校算力集群平臺(tái)獲得了鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新卓越 / 孵化中心提供的算力支持，為計(jì)算系統(tǒng)創(chuàng)新、科學(xué)應(yīng)用創(chuàng)新提供了堅(jiān)實(shí)底座。例如，北京大學(xué)基于鯤鵬昇騰硬件，構(gòu)建了北大卓越中心集群，為 Align-Anything 等前沿 AI 研究提供了堅(jiān)實(shí)的算力支撐，且該集群從底層硬件到上層應(yīng)用的技術(shù)棧均實(shí)現(xiàn)了自主創(chuàng)新。

沈陽(yáng)工學(xué)院也與華為技術(shù)有限公司合作，完成基于華為昇騰平臺(tái)的 DeepSeek 本地部署，建成「智擎?深空」AI 算力中心，該中心依托華為昇騰 AI 服務(wù)器集群強(qiáng)大算力，部署微模塊數(shù)據(jù)中心及多個(gè)前沿實(shí)驗(yàn)室集群，為模型訓(xùn)練與優(yōu)化提供高性能算力保障，同時(shí)融合學(xué)校特色教學(xué)數(shù)據(jù)資源，打造本地化智能教育生態(tài)。

除了昇騰和鯤鵬在高校布局外，其他國(guó)產(chǎn)芯片廠商也不甘落后。浙江大學(xué)通過(guò)多方合作的方式推進(jìn)國(guó)產(chǎn)算力布局，學(xué)校與太極股份、中昊芯英開展三方合作，引入了基于中昊芯英全自研 TPU 架構(gòu)高性能 AI 芯片「剎那」構(gòu)建的人工智能服務(wù)器「泰則」。同時(shí)，浙江大學(xué)還與運(yùn)營(yíng)商、頭部企業(yè)合作打造「西湖之光」算力聯(lián)盟，整合了本地大于 1000Pflops（FP16）的算力資源與聯(lián)盟成員數(shù)千 P 云端算力，形成了強(qiáng)大的算力合力，為科研和教學(xué)提供了堅(jiān)實(shí)保障。海光信息與東南大學(xué)強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，依托海光最新一代國(guó)產(chǎn) C86 處理器及 GPU 加速卡，成功打造了全國(guó) 985 高校大規(guī)模應(yīng)用國(guó)產(chǎn)算力的標(biāo)桿平臺(tái)——東南大學(xué)材料設(shè)計(jì)與模擬中心，為學(xué)校的前沿科研注入了強(qiáng)勁動(dòng)能，推動(dòng)了相關(guān)學(xué)科的發(fā)展。

高校大規(guī)模采購(gòu)國(guó)產(chǎn)算力

國(guó)產(chǎn)算力在高校的應(yīng)用不僅體現(xiàn)在布局上，更體現(xiàn)在大規(guī)模的采購(gòu)行動(dòng)中。如今，不僅是 211、985 等頂尖高校，大量地方級(jí)的一本、二本學(xué)校也主動(dòng)尋求合作，積極擁抱大模型，對(duì)算力的需求十分旺盛。

市場(chǎng)上頻繁涌現(xiàn)大單，多所大學(xué)科研院所都在發(fā)布千萬(wàn)元級(jí)別甚至上億元的算力采購(gòu)需求，其中部分單子明確提出要求國(guó)產(chǎn)。這一現(xiàn)象充分說(shuō)明了高校對(duì)國(guó)產(chǎn)算力的認(rèn)可和信賴，也反映出國(guó)產(chǎn)算力在性能、穩(wěn)定性等方面已經(jīng)能夠滿足高?？蒲泻徒虒W(xué)的需求。

AI 已經(jīng)成為高校科研不可或缺的力量。事實(shí)上，「AI for Science（科學(xué)智能）」并非全新概念——早在 2018 年，中國(guó)科學(xué)院院士鄂維南便在全球首次提出這一理念。AlphaFold 在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)領(lǐng)域的突破性進(jìn)展，持續(xù)推動(dòng)「科學(xué)智能」從專業(yè)圈層走向大眾視野；而當(dāng)諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)、化學(xué)獎(jiǎng)相繼授予人工智能相關(guān)領(lǐng)域的研究者時(shí)，這一概念更是站上了更廣闊的舞臺(tái)，再度成為各界熱議的焦點(diǎn)。

「大家最興奮的是，原來(lái) AI for Science 要由各種不同的模型去做，但現(xiàn)在搞蛋白質(zhì)的、搞數(shù)學(xué)的...... 都可以『揉』到大模型的方式中來(lái)，核心架構(gòu)甚至全都是 transformer?！拱俣冉艹鱿到y(tǒng)架構(gòu)師王雁鵬的這番話，讓一向作為科研主陣地的高校們看到了新的確定性方向，促使它們集中火力，推進(jìn) AI for Science 的發(fā)展，而這也進(jìn)一步加劇了高校對(duì)算力的需求，推動(dòng)了高校大規(guī)模采購(gòu)國(guó)產(chǎn)算力的進(jìn)程。

高校布局國(guó)產(chǎn)算力的原因

高校之所以積極布局國(guó)產(chǎn)算力，并非偶然，而是基于多方面的考量，既包括科研和教學(xué)的實(shí)際需求，也涉及國(guó)家戰(zhàn)略和長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。

第一、復(fù)雜科研模型訓(xùn)練的算力支撐

在前沿科研領(lǐng)域，如生物醫(yī)藥、天體物理、材料科學(xué)等，高校科研團(tuán)隊(duì)面臨著大規(guī)模、復(fù)雜的科學(xué)計(jì)算與模型訓(xùn)練任務(wù)。以生物醫(yī)藥領(lǐng)域?yàn)槔?，研發(fā)新藥物需對(duì)大量生物數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬分析，構(gòu)建復(fù)雜的生物分子模型，這對(duì)算力要求極高。國(guó)產(chǎn)算力平臺(tái)憑借其強(qiáng)大的計(jì)算能力，能夠大幅縮短模型訓(xùn)練時(shí)間，提高科研效率，助力高?？蒲袌F(tuán)隊(duì)在這些領(lǐng)域取得突破性成果。

多學(xué)科交叉融合的算力保障：當(dāng)下，學(xué)科交叉融合成為科研創(chuàng)新的重要趨勢(shì)，高校鼓勵(lì)不同學(xué)科團(tuán)隊(duì)聯(lián)合開展科研項(xiàng)目。如人工智能與法學(xué)交叉領(lǐng)域，構(gòu)建法律垂域大模型需處理海量法律條文與案例數(shù)據(jù)，融合自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等多學(xué)科技術(shù)。國(guó)產(chǎn)算力平臺(tái)能夠提供統(tǒng)一、強(qiáng)大的算力基礎(chǔ)，打破學(xué)科間算力壁壘，促進(jìn)多學(xué)科數(shù)據(jù)共享與協(xié)同計(jì)算，為跨學(xué)科科研創(chuàng)新提供有力保障。

第二、保障數(shù)據(jù)安全與自主可控

科研數(shù)據(jù)安全防護(hù)：高校科研數(shù)據(jù)包含大量前沿研究成果、敏感實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)等，數(shù)據(jù)安全至關(guān)重要。采用國(guó)產(chǎn) AI 算力，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算在國(guó)內(nèi)自主可控的環(huán)境中進(jìn)行，可有效避免因使用國(guó)外算力平臺(tái)可能導(dǎo)致的數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)，防止科研成果被竊取，保障國(guó)家科研安全與高校科研團(tuán)隊(duì)的核心利益。

技術(shù)自主可控的戰(zhàn)略考量：在國(guó)際科技競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的背景下，技術(shù)自主可控是高校保持科研競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。依賴國(guó)外算力技術(shù)，可能面臨技術(shù)封鎖、限制使用等風(fēng)險(xiǎn)，阻礙高?？蒲邪l(fā)展。國(guó)產(chǎn) AI 算力的發(fā)展為高校提供了自主選擇的機(jī)會(huì)，高校通過(guò)布局國(guó)產(chǎn)算力，掌握技術(shù)主動(dòng)權(quán)，在 AI 技術(shù)研發(fā)、應(yīng)用上不受制于人，為長(zhǎng)期科研創(chuàng)新發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

第三、助力 AI 人才培養(yǎng)與學(xué)科建設(shè)

培養(yǎng) AI 創(chuàng)新人才的實(shí)踐平臺(tái)：高校是 AI 人才培養(yǎng)的重要基地，國(guó)產(chǎn) AI 算力平臺(tái)為學(xué)生提供了貼近產(chǎn)業(yè)實(shí)際的實(shí)踐環(huán)境。學(xué)生在平臺(tái)上進(jìn)行 AI 算法訓(xùn)練、模型開發(fā)等實(shí)踐操作，能夠深入理解 AI 技術(shù)原理與應(yīng)用，提升動(dòng)手能力與創(chuàng)新思維，培養(yǎng)出既掌握扎實(shí)理論知識(shí)，又具備實(shí)際操作技能的 AI 創(chuàng)新人才，滿足社會(huì)對(duì) AI 專業(yè)人才的迫切需求。

推動(dòng) AI 相關(guān)學(xué)科發(fā)展：強(qiáng)大的算力支撐有助于高校開展 AI 相關(guān)學(xué)科建設(shè)，吸引更多優(yōu)秀師資與科研人才匯聚。學(xué)校可依托國(guó)產(chǎn)算力平臺(tái)開設(shè)更多前沿課程，如大模型算法研究、高性能計(jì)算與 AI 應(yīng)用等，提升學(xué)科教學(xué)水平。同時(shí)，為教師開展 AI 領(lǐng)域科研項(xiàng)目提供便利，產(chǎn)出更多高水平科研成果，提升學(xué)科影響力，促進(jìn) AI 相關(guān)學(xué)科在高校的快速發(fā)展與壯大。