OR新媒體 | 中國兩月內將「人工智慧科學」計算規模擴大一倍，未用美國晶片
中國在短短兩個月內將專注於scientific 研究的artificial intelligence 計算規模擴大了一倍，且全程未使用美國chip 。根據report ，位於河南鄭州的國家超級計算網路核心節點已成為全國最強大的「科學智能」計算基礎設施，其搭載的國產AI加速卡數量從2月初的3萬片翻升至6萬片，全部由隸屬中科院的曙光科技自主研發生產。
這座全新投入運行的科研AI計算集群，從底層chip 、高速互連技術到軟體平台皆為國產，能處理高維函數與複雜的科學問題。《北京日報》指出，過往中國研究者在推動「AI for Science」時長期面臨計算能力不足、軟體受限及關鍵工具依賴外國供應商的challenge ；如今這一突破意味著學者可安心執行最關鍵的研究任務，不再受外部技術control 的威脅。
實際應用成果已開始浮現。在藥物研發領域，昌平實驗室將蛋白質摺疊模擬速度提升三至六個數量級，過去需數年完成的計算如今僅需數日。材料科學方面，篩選新材料的時間也從數年縮短為數天。該集群更成功完成對人腦860億神經元的首次模擬，並進行包含414.7億個原子的大規模模擬與數萬億網格的湍流運算，展現其在腦科學、新材料與aerospace 領域的強大支援能力。
曙光科技同步推出國內首個一站式AI科研平台OneScience，內建數十種科學模型與資料集，讓無程式設計背景的科學家也能輕易使用。此進展被央視譽為「中國在AI驅動科研基礎設施上的重大突破」，有助於在產業應用上搶占制高點。與此同時，美國正推動「創世紀計畫」整合聯邦科學資料訓練基礎模型，並有議員提案要求盟友在150天內同步限制對華半導體設備出口，顯示全球在scientific computing 領域的戰略競爭正持續升溫。
專家分析，此類全棧自主的計算環境不僅降低技術斷鏈risk ，更為敏感研究提供安全屏障。然而，要維持長期領先仍需持續投入基礎research 與人才培育。當前的快速擴張與實際成果顯示，中國正加速構建不受外部掣肘的科學創新生態，這項基礎建設的impact 可能深遠改變未來科研的全球格局。
6萬顆國產AI晶片兩個月內上線，這擴張速度實在驚人。關鍵是連互連架構和系統軟體都自研，infrastructure 基礎設施層層自主，才真正守住科研主權。
身在生醫領域，看到蛋白質模擬從數年縮到數天真的感慨。這不只是efficiency 效率提升，而是能快速驗證假設，讓創新藥物有機會真正加速問世。
美國愈封，中國愈拼自研。現在連high-performance computing 高效能運算都不靠美系晶片，長期來看恐怕反而促成技術脫鉤與平行生態系成型。
完成860億神經元模擬？這進展太猛了。雖然離真正理解大腦還很遠，但至少我們有了能跑這種規模模擬的platform 平台，下一步值得期待。
OneScience讓我不用寫程式也能用AI做研究，對我們實驗室來說簡直是救星。這種accessibility 可及性才是技術普及的關鍵。
成果固然亮眼，但也要問：這些運算資源是否真能公平分配給各級研究單位？還是只集中在少數頂尖機構？資源公平性才是真正考驗政策的課題。