以国产化算力筑基，领航高校人工智能新生态

DeepSeek火了,一连串顶级高校相应地纷纷开设人工智能专业了……这背后引发了深层次的思考——在人工智能技术迅猛发展的浪潮中,高校作为科研与人才培养的主阵地,如何构建自主可控的算力基座、推动AI技术与教育教学深度融合,成为亟待解决的课题。不久前,东南大学通过率先部署国产化人工智能算力平台,打造了高校智能化转型的标杆案例。

国产化算力先行,从布局到突破

当前,世界百年未有之大变局加速演进,各国都把强化科技创新作为实现经济复苏的重要战略选择,积极抢占未来科技制高点,科技创新成为国际竞争和大国博弈的主要战场。2024年1月,习近平总书记在主持中共中央政治局第十一次集体学习时强调,“科技创新能够催生新产业、新模式、新动能,是发展新质生产力的核心要素”,对加快实现高水平科技自立自强、打好关键核心技术攻坚战、培育发展新质生产力的新动能提出要求。

早在2022年10月,东南大学便敏锐捕捉到国产化人工智能平台的重要性,提出建设纯国产化校级算力中心的规划。随后东南大学于2024年1月建成全国高校首个国产化人工智能算力平台,搭载昇腾AI处理器,算力达65P(后扩容至85P)。这一平台不仅是科研工具,更成为国产技术生态的“试验田”。

2025年初,东南大学基于昇腾算力部署全功能版DeepSeek-R1模型,仅用4天完成适配,面向全校5万师生开放服务。上线首日并发量突破1000请求数,远超预期,紧急扩容后支撑能力提升至800并发。平台不仅服务于校内,还通过API向中大医院、东南实验学校等外部机构开放,成为区域性AI服务枢纽。在成果方面,该平台已支撑多个学科大模型研发:EDA芯片设计大模型、生物医学器官芯片大模型、交通大模型等相继落地。这些成果印证了国产化平台在复杂科研场景中的可行性,也为交叉学科创新提供了基础设施保障。

破解高校算力困局,本地化与集约化并重

当前,高校普遍面临算力紧缺难题。东南大学的实践提供了双重解决方案。

首先,本地化部署与动态扩容。通过“自有算力+厂商合作”模式,东南大学将算力资源与校内云平台深度整合,实现统一调度。面对突发需求,其算力节点可从4台昇腾服务器快速扩展至8台,算力弹性提升显著。通过“网信中心+学生团队+企业支持”的三方协作,降低了运维成本,提升了资源利用效率。

其次,呼吁国家集约化支撑。针对多数高校“无力自建算力中心”的现状,东南大学建议参考国家超算中心模式,依托重点高校建设国产化智算中心,以非盈利模式向教育机构开放。“完全市场化采购算力对高校不现实,国家需主导资源整合,避免重复建设与资源浪费。”东南大学网络空间安全学院副教授胡轶宁表示,这一构想若能落地,将形成“国家队+高校群”的算力共享网络,缓解区域算力失衡问题。

AI与教育融合,从工具到基因

2024年3月,中国科学院院士、时任东南大学校长黄如在《光明日报》发表的《高等教育要以“新”促新以“智”提质》一文中提出:新质生产力的核心要素是创新,强调以科技创新催生新产业、新模式、新动能。

如今,人工智能正从“计算机学科的专属工具”转变为“高校核心业务的驱动引擎”。东南大学的探索体现在三个层面。

第一,教学革新。开发课程知识图谱与大模型智能问答系统,解决传统教学资源碎片化问题。例如,通过DeepSeek-R1支撑的“教学智能体”,可针对不同专业需求生成个性化学习路径。

第二,管理升级。校内多个部门依托大模型重构智能服务系统,替代早期效果欠佳的小模型方案。例如,教务咨询、后勤服务的响应效率提升超60%。

第三,学科交叉。打破“AI仅是计算机学科事务”的认知,推动电子信息、生物医学、交通工程等学科与大模型技术融合。

值得注意的是,东南大学将人工智能纳入通识教育体系,提出“以‘新’促新”理念——即通过AI技术提升教学质量,同时培养全体学生的AI素养。

国产化AI生态建设,还需攻克三重壁垒

技术自主权是东南大学实践的核心逻辑。国产化生态需经历适应阵痛,但能保障发展主权。东南大学的经验表明,国产化落地还需攻克三重壁垒。首先是技术适配,从昇腾硬件到深度学习框架,需与科研场景深度磨合;其次是观念转变,引导师生拥抱国产化生态;最后是政策协同,呼吁国家在标准制定、资金扶持、人才激励等方面提供长效支持。

“国产化不是替代,而是超越。我们正从‘能用’向‘好用’跃进,这需要高校与企业共建开源社区、共享创新成果。”胡轶宁表示。

东南大学的实践还为高校人工智能发展提供了三重启示——前瞻布局,算力建设需早于技术爆发期,避免被动追赶;生态思维,将平台、人才、数据、应用纳入统一体系,避免“重硬件轻服务”;社会协同,高校需主动对接产业需求,推动产学研用闭环。面对全球AI竞争,中国高校既要有“单点突破”的勇气,更需“全局联动”的智慧。东南大学以国产化算力筑基,正书写着高校智能化转型的范本,而其经验或将引领一场教育领域的“智能革命”。

(编辑:索朗次仁)