一场万人大会，只谈算力和实验室

开会的人都在找下一个爆款模型，台上的厂商却在讲电、讲冷却、讲数据怎么标注。这个错位，就是今年这场大会最有信息量的地方。

一、发生了什么

10 月 22 日，第 23 届中国计算机大会在成都西部国际博览城开幕，注册人数超过 1.1 万。这是这个会议办了二十多年第一次落地四川。

会上被反复提到的三件事是数据、算力、实验室。中科曙光高级副总裁李斌介绍，今年 7 月上线的曙光 8000（登峰）全国产十万卡 AI 超集群，已经支撑 300 多个重点科学工程仿真和万卡级模型预训练。海光信息的专家孙建鹏提到，模型参数正从千亿级往万亿级、十万亿级走，单机单卡撑不住，只能靠计算、通信、存储和软硬件协同。

应用侧，四川省自然资源数字科技公司的樊启武给了一组对照：岩矿识别过去要研究生学历加两三年经验的人，一天处理十几张片子；用 5 万张标注数据训练后，日均能处理上千甚至上万张，准确率从人工的 85% 提到 93%。大会期间，四川的「天府·慧研」平台上线，核心是一个激活参数约 350 亿的科学基础大模型，配套国产算力、科学数据和干湿实验室。四川省披露，2025 年全省 AI 产业营收 1919.7 亿元，同比增长 22.9%，重点企业 2806 家。

二、跟你有什么关系

做行业模型的团队：这段发言里最值钱的不是 350 亿参数，是「干湿实验室」四个字。模型能不能闭环，取决于它做完预测之后有没有地方做实验验证。

在地方做数字化的人：四川把「人工智能+」列成全省一号创新工程，前三季度营收 1521 亿元。这类省级平台通常会开放算力和数据接口，是低成本试错的机会。

看算力生意的人：十万卡集群的客户名单里出现「科学工程仿真」，说明国产集群正在从训练大模型转向承接科研 workload，这条线的付费方是财政和高校，不是创业公司。

三、怎么判断

1. 看到「支撑了多少个科学工程」这种说法，先问有没有公开的任务清单。300 多个是数量，不是使用深度。
2. 判断一个科学基础模型，别看参数量，看它有没有配套的实验验证环节。没有湿实验室，就只是文献检索器。
3. 如果你在地方申报项目，优先找已经跑通的场景抄。岩矿识别这类有明确人工基线、有准确率对照的任务，最容易过评审。

四、三个别信的说法

十万卡就是十万张卡同时在算。 集群规模和有效算力是两件事，中间隔着互联带宽、调度效率和故障率。全国产方案的真实短板通常在互联，不在单卡。

准确率从 85% 提到 93%，等于替代了专家。 这两个数字的分母不同：人工那 85% 是有限样本上的鉴定结果，模型的 93% 是在标注数据集上测的。真实场景里还有采样质量、罕见矿物这些变量。

科学大模型能自己做科研。 目前它能做的是把文献、计算和实验数据串起来，缩短试错轮次。提出什么问题，仍然是人。

五、一句话结论

这一轮算力竞赛的胜负手，正从「谁卡多」转向「谁能让卡跑在真实实验里」。

信息来源

• 第 23 届中国计算机大会在成都开幕，2026-10-23

功能与价格以官方公告为准。本文写于 2026 年 10 月 23 日。