国产算力崛起 - 国产超算平台如神威、曙光、天河已具备服务行业大模型的能力，但需通过并行算法优化解决存储、扩展及能效瓶颈 [2] - 下一代模型架构需与国产芯片设计深度耦合，推动芯片工艺与算法创新的双向奔赴 [2] - 国产算力需强化异构能力，支持多精度计算，并加快算子库生态建设 [2] - 国产硬件已接近国际主流水平，但软件生态尤其是非CUDA兼容体系的调优能力仍需突破 [2] 行业模型落地 - AI在生物医药全链条赋能，从靶点发现到临床试验设计优化，大幅缩短研发周期并降低成本 [3] - FDA现代化法案建议逐步通过AI模型替代部分动物学实验，提升药品研发效率 [3] - 能源领域铁铬液流电池垂类大模型整合15年材料数据，实现电解液配方优化、反应堆模拟及电网智能调度 [3] - 传统能源研发需14年打磨70分产品，AI助力下正加速向100分迈进 [3] 并行优化技术 - 同一块芯片通过并行优化可将性能提升20倍 [6] - 探索用大模型学习资深程序员针对特定芯片优化的代码，实现"AI for Parallel Programming" [6] - 国产算力需以"超智融合"(HPC+AI)为路径，通过并行优化释放硬件潜力 [6] 生态共建与产业展望 - 呼吁产业链伙伴携手共建开放共赢的AI生态 [6] - 国产算力崛起与行业模型爆发双重驱动下，中国AI产业正迎来从"跟跑"到"领跑"的历史机遇 [6] - 并行优化技术将成为AI产业变革的核心支点 [6]