作为中国数字经济高地和人工智能创新重镇，杭州再次成为业界焦点。12月25日，昇思MindSpore人工智能框架峰会在杭州举行。

在国内AI算力基础设施快速向超大规模集群演进的背景下，此次会议吸引了航空、学术、金融、通信、能源等多个领域的专家与机构代表，共同探讨AI框架的技术适配、模型效率优化以及垂直行业深度应用。

AI框架本质上就像一个“魔法工具箱”，装满了现成的零件和秘籍，让开发者能像搭乐高积木一样快速构建强大模型，而不必从底层代码开始苦苦摸索。

峰会的一个突出背景是行业风向的转变。过去几年，AI圈里一度流行“参数军备竞赛”，大家比拼谁的模型更大、参数更多。但现在，这股热潮已明显退去。与会者普遍感到，单纯靠堆参数带来的提升越来越有限，真正能拉开差距的，是模型能否稳定运行、算力能否高效利用，以及能否在实际业务中产生价值。峰会传递出的清晰共识就是：“落地为王”。

这种转变与AI基础设施的演进密切相关。随着大模型迈向十万亿级参数，长序列、稀疏专家混合（MoE）和异构训推方式越来越常见，传统服务器集群在芯片间通信上的瓶颈日益突出。业界认为，AI基础设施已从“服务器集群时代”正式跨入超节点时代——简单来说，就是把数百张AI芯片通过超高带宽“光速高速公路”紧密连接，形成一个逻辑统一的“超级大脑”，数据传输几乎无延迟，算力利用率大幅跃升。业内观察人士认为，未来AI框架的竞争焦点将更多集中在对超大规模异构算力的适配能力上。

正是在这一背景下，昇思MindSpore开源社区技术委员会主席金雪锋在演讲中介绍，他们的HyperParallel架构的核心思路是将超节点当成“一台超级大电脑”来编程和调度，让开发者用起来像操作单机一样简单。它巧妙地把计算和数据存储分开，利用超节点的大存储池缓解显存瓶颈，让训练速度提升20%以上，同时能处理更长的文本序列，提高70%以上；它还采用更灵活、细粒度的并行方式，特别适合智能体和多模态模型，芯片算力利用率提高15%以上；另外，它让程序员只需简单“声明”并行需求，框架就自动处理底层复杂的连接问题，新模型上大集群的改造时间缩短到不到1天，参数调优也从几天降到几小时。这些设计把超节点的复杂性全部藏在幕后，让训练和推理变得更快、更省力、更高效。

峰会还展示了多个硬核落地案例，进一步印证了“落地为王”的趋势。航空领域最引人注目，中国工程院院士、中国商飞首席科学家吴光辉介绍了基于昇思MindSpore开发的“御风·智翼”民机超临界翼型气动设计智能体。该系统已投入实际设计流程，通过AI辅助仿真与优化，大幅缩短了传统风洞实验周期。这一应用被视为AI进入高安全、高精度工程领域的标志性实践，也反映出关键行业对国产自主可控AI工具链的迫切需求。

学术界提供了另一重要视角。清华大学面壁智能联合创始人、首席科学家刘知远通过对近年开源大模型的统计分析，提出“能力密度”概念：2023年以来，开源模型在同等计算资源下的有效能力约每3-4个月翻倍。这一趋势表明，行业正在摆脱对单纯扩大参数量的依赖，转向通过架构创新、数据精炼和软硬件协同提升模型性价比。刘知远团队开发的小参数模型已在汽车、教育、法律等场景落地，进一步验证了这一路径的可行性。

金融与通信领域同样分享了大规模实践经验。招商银行人工智能实验室资深研究员支裕铎介绍了该行建成千卡级集群，并在风控、营销、客服等核心业务部署上百个AI应用；中国移动、中国电信则在昇思MindSpore支持下推进“九天”“星辰”等大模型训练。这些案例显示，头部企业正加速构建自主可控的AI技术栈，以应对数据安全、监管合规及成本控制的多重挑战。

作为国产AI框架，昇思MindSpore自2020年开源以来获得国内外开发者下载量超过1300万，覆盖全球156个国家和地区，社区贡献者超过5.2万。支持25+系列大模型，2000+社区合作伙伴。在所有AI框架中排名中国第一、全球第二，昇思也成为中国最具创新活力的AI框架开源社区，已与SGLang、书生等推理和模型社区形成互补格局。同时，社区与高校合作覆盖15万学生，在AI for Science方向较早切入科学计算领域，与中国石油、中国石化及多家高校在石油勘探、化学模拟、海洋预测等场景展开合作。

分析人士指出，中国AI产业在经历前期高速扩张后，已进入工程化、稳定性和垂直渗透并重的深耕阶段。超节点时代的到来、模型效率的持续提升，以及产学研用各环节的深度协同，正共同推动AI技术从实验室走向更广泛的产业场景。未来，AI框架对超大规模异构算力的适配能力，以及在高价值行业的落地深度，将成为衡量国产AI生态成熟度的重要标尺。