北京9月22日电 (记者 吕少威)AICC2026人工智能计算大会21日在北京中关村国际创新中心举行。大会聚焦大模型、智能体加速演进带来的计算产业变革，以应用负载为牵引，汇聚芯片、系统、软件、模型与应用等产业链力量，展示前沿技术探索与落地实践，以开放、多元推动协同创新，共同探索适合智能体时代中国AI计算产业的发展路径，加快人工智能向现实生产力转化。

　　随着智能从前沿能力走向规模应用，AI计算正在从单点性能突破走向体系能力建设。从基础技术突破到全栈系统协同，从算力供给到智能生产，本届大会呈现了智能体时代AI计算发展的新趋势。

　　工业和信息化部电子信息司电子系统处处长金磊在会上致辞表示，随着智能体加快进入生产、科研和社会服务，人工智能对计算能力提出更大规模、更高效率和更多元化需求。未来产业发展需要持续强化基础创新，推动计算架构、数据存储、高速互联、软硬协同和算电协同等关键技术突破；加强算力、存力、运力、电力等要素协同；完善标准体系、测试验证和服务平台建设，提升AI计算产业整体发展能力。

　　同济大学党委书记郑庆华在会上围绕更高阶机器智能的演进路径展开分享。他认为，大模型依靠数据和算力驱动取得了显著突破，但面向更高阶智能，仅靠规模扩展仍面临持续学习、抽象推理和未知环境适应等挑战。未来机器智能需要进一步形成可持续、可泛化、可迁移的学习能力，并借鉴人脑记忆、联想等机制，探索面向小样本强推理的机器记忆智能新路径。

　　智能体的快速普及正在重塑基础设施格局。多轮推理、长上下文、工具调用和多智能体协作，使计算瓶颈从单一算力环节进一步延伸至存储、互连、调度和软件栈，推动AI计算从单点优化走向面向真实负载的全栈协同。

　　围绕这一变化，浪潮信息首席AI战略官刘军将智能体时代的AI计算概括为两个演进方向：能力型智算和容量型智算。“能力型智算着眼于智能能够达到的高度，支撑人工智能解决过去解决不了的问题。而智能的价值还取决于有多少人能够获得它，这也是容量型智算的意义：通过效率提升和成本下降，让更多人和企业用得起、用得上。”

　　刘军说，智能体的发展，让智能有望像计算和电力一样，成为可以规模化生产和供给的资源。智能也应从稀缺资源逐步成为整个社会都能获得的基础能力。“为此，需要以贯穿式系统创新提升计算效率，以开放创新汇聚产业力量，让智能能力的突破与智能供给的扩大同步推进。”

　　北京智源人工智能研究院副院长兼总工程师林咏华指出，AI负载不会收敛，计算架构也不会只剩一种。硬件创新要转化为可用算力，需要共享的软件生态支撑。众智FlagOS通过统一编译器、算子、通信和训推框架等能力，降低多元芯片的重复适配成本，让不同计算架构更快进入AI生态。

　　在技术与产业交流之外，大会同期发布多项产业成果，从趋势研判、能力评价等方面，为智能体时代AI计算产业发展提供参考。

　　大会设置AI芯片、Token工厂、开放超节点、大模型、AI软件栈、具身智能与智算发展、AI Work智能体七场专题论坛，共同呈现AI计算创新如何从单点技术探索逐步走向系统化落地，并由应用反向牵引技术演进。大会同步开设3000平方米AI计算创新实践展区，集中展示AI计算领域的重大创新成果与场景应用，吸引产业链上下游企业及近3000名行业人士参展交流。(完)