随着人工智能加速赋能千行百业，算力供给与需求脱节、大模型与底层硬件割裂等问题逐渐浮现。但在中科曙光高级副总裁李斌看来，这些挑战并非无解。他提出，通过国产软硬件的双向奔赴、系统性的算力基础设施布局以及开放生态的协同，完全有能力打通“最后一公里”，构建一个可持续、良性发展的中国智算生态。

　　面对国际地缘政治局势带来的算力供给压力，李斌给出了长短结合的应对之策。长期而言，必须整体提升国家的科研能力和工业化水平。而在中短期，则可以通过两个方向挖掘潜力：一是系统性创新，在单芯片能力相对较弱时依靠系统优化提升整体能力；二是持续推进国产算力与国产模型的软硬协同优化。这些举措足以在受限条件下为AI产业提供稳定支撑，确保技术和产业持续发展。

　　李斌认为，破局的关键在于三点。首先是建设能力足够且分布合理的算力基础设施，既要覆盖不同地域和行业侧重点，也要统筹云边端各环节——正如“要想富先修路”。其次，国产算力芯片和系统必须与国产模型软件双向奔赴，通过软硬协同优化减少当前存在的兼容性与适配度差距。最后，在基础设施之上还需要一个强大的资源管理与任务调度平台，并建立统一的算力接口和应用服务标准，让所有算力设施按同样的标准提供服务，从而高效对接供需。

　　沿着这一思路，中科曙光选择了从单打独斗走向生态共建。李斌回顾，信息技术领域的主旋律本就是开放协同——从开源Linux替代Unix，到集群架构取代专用大型机，无数例证表明封闭垄断没有出路。尤其是在人工智能时代，从芯片到应用的技术栈极其复杂，没有任何一家企业能覆盖所有环节并做到全球顶尖。因此，中科曙光提出AI计算开放架构，一方面通过系统级创新挖掘计算潜力，另一方面以开放架构增强从芯片到模型的跨层协同，发挥链主企业角色，团结上下游伙伴，避免低质量内卷。

　　这一理念在中科曙光的区域实践中已初见端倪。以重庆为例，目前中科曙光已在当地与高校、企业开展了产学研、成果转化和人才培养等初步工作，未来将继续在重庆市宏观规划下深度参与其他建设项目。展望中国智算生态的最终图景，李斌期待一个产业链相互协同、可持续发展的自主体系——只要上下游伙伴齐心协作，这一目标必将实现。