今天群里有人聊到乌镇峰会的一条消息：中科曙光联合国家生物信息中心，依托曙光8000异构计算超智融合算力集群，围绕数据集、软件栈和智能体开展生命科学AI4S合作。我顺手查了下，落地比想象中深。

生信软件栈与国产智能芯片协同优化，BWA序列比对、MMseqs2序列搜索聚类、Parabricks组学分析实测实现8.68至18.98倍加速。

这件事正好印证了沙利文AI4S报告的判断：行业门槛正从硬件性能，转向系统交付、平台产品化、场景适配和国产化能力。曙光8000以十万卡级异构计算超智融合集群接入国家超算互联网核心节点，是把“超智融合”从理念做成部署。卜景德也在乌镇发言中直言，未来的计算设施需要“同时支持AI训练推理和科学计算验证，这就是超智融合的出发点”；此次合作则是在补后半程——把算力从“能用”磨到“好用”。

这些年舆论目光多落在大模型上，科研却是一台更慢、更考验耐心的机器。万亿原子模拟、虚拟玉米育种、AI气象预报，这些在曙光8000上跑出来的成果都在说明AI4S正变成新的科研方法。

在我看来，国产算力最难的不只是造出来，而是让科研人员真正用顺。走到这一步，才算开始落地。

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