【环球网科技报道 记者 林梦雪】在第二十二届CCF全国高性能计算学术大会（CCFHPC2026）期间，曙光智算总裁何牧君表示，目前超算互联网对国内主流开源大模型已基本实现“零栈适配”。
但零栈适配仅仅代表模型“可以跑起来”，距离科研场景真正“好用”仍存在工程鸿沟。据悉，平台往往需要提前2‑3个月与头部基模厂商开展前置协同优化，针对不同上下文长度做分层部署调优。同时通用大模型与部分小参数垂域模型，在适配逻辑上也存在显著区别。
何牧君提出：“我们非常希望从超算互联网核心节点开始，能够孵化出更多国产科研领域垂域模型。”
超智融合：重构科研算力底座
传统超算系统侧重双精度科学计算，难以同时满足AI推理、大模型调用的混合任务需求。何牧君介绍，超算互联网核心节点（曙光8000）作为新一代超智融合算力系统，在芯片层面同时兼容双精、单精、半精浮点计算与AI推理能力，正是为适配当下真实、多变的科研工作流而生。
超算互联网十大前沿应用成果，就覆盖从微观粒子到宏观宇宙的科学探索，横跨天文学、地球科学、生命科学及材料模拟、工程研发等多个领域。相关成果在模拟规模、计算精度和应用时效等方面取得关键进展，多项成果更实现“全球首次”的突破。
何牧君以生物信息领域的典型流水线举例：一套完整科研任务，一天之内就会切换多种计算范式。“做分子动力学模拟时需要双精度，做蛋白质筛查时可能用半精度就够了，到后面做推理或者跑智能体，又需要AI算力。”
图说：曙光智算总裁 何牧君
多范式混合作业，对网络、存储IO、作业调度系统、配套服务团队都提出全新要求。集群既要承接数万卡规模的巨型科研作业，也要承载大量几十卡级别的小型任务。何牧君坦言，随着应用越来越复杂，对我们的服务团队和服务平台体系的要求是前所未有的。而通过完善调度平台与配套服务体系，超算互联网平台当前调度系统单日最高可支撑过亿作业量。
算力“好用”：科学计算智能体破解科研痛点
大模型快速迭代上线，并不等同于科研场景可用。为此，超算互联网于2025年底推出了超级科学计算智能体。
何牧君介绍，超级科学计算智能体围绕科研人员“查、算、做、写”四大核心科研环节构建能力，直击科研一线痛点。过去大量课题组受限于开源科学软件配置复杂、编译门槛高，行业甚至催生了代算业务，科研团队需要额外支出经费委托外部团队完成计算。而智能体的“算”模块，直接消解这一痛点，帮助科研人员自主完成计算任务。
“超算互联网的智能体战略，正是试图用AI能力降低这一门槛，让科研人员从繁琐的环境配置中解放出来。”何牧君说道。
同时何牧君也指出一个客观行业规律：部分学科“湿实验”基础机理尚未研究透彻，即便供给海量算力，“干实验”的计算结果也会受理论约束，算力需求不会无限膨胀；只有伴随基础科学持续突破，对应的大规模计算需求才会逐步释放。
算力入海，从“头部专属”走向“千行百业”
“超算互联网成立第一天我们就在考虑，用户一定不是头部的几个。”何牧君表示，过去超算平台更多输出IaaS层裸算力，用户仍需通过作业调度或队列系统执行任务，“它是没有任何场景和应用属性的”，这种模式对于中小企业和普通科研课题组门槛偏高。即便平台长期开展技术培训，裸算力的使用门槛依旧客观存在。
超算互联网的用户画像呈现明显的两极特征：既有数万卡规模的重大科研攻关任务，数量占比更高的是10节点以内、80卡左右的小微科研任务。何牧君特别强调小微用户的长期价值，很多当下仅需几十卡算力的团队，未来会成长为千卡、万卡级应用，复旦类脑团队就是典型案例，从几十卡算力起步，逐步发展到万卡级别规模。
据何牧君介绍，其平台允许科研人员接入自有领域Skill、MCP组件，构建专属领域智能体。截至采访时，超算互联网已上线有超600个科学智能体，其中半数来自科研用户与合作伙伴共建。
为进一步扩大智能体生态落地，超算互联网推出“万卡共创者激励计划”，分层对接不同能力的科研主体。同时平台还通过赞助各类科研赛事，开放算力资源，吸纳青年科研力量参与AI for Science创新。
“我们的长期目标是孵化一批国产AlphaFold级别的AI for Science垂域模型，并推动构建良性商业闭环。让科研成果不只依靠国家项目投入维持，部分成果可反哺基础科学研究，真正实现算力普惠驱动科研创新与产业创新双向发展。”何牧君说道。
