上海AI实验室启动AGI4S珠穆朗玛计划

随着人工智能技术向科学智能（AGI4S）深度演进，大模型正成为驱动科研范式革新、关键领域突破与产业升级的核心引擎。这就好比科研进入了 “高速时代”，传统的单一计算架构就像普通公路，已经无法满足海量科学计算与智能算力融合的需求，亟需从硬件、系统到平台层面，构建全链路的AGI4S算力底座。

上海人工智能实验室（上海AI实验室）正加速构建面向AGI4S的一体化算力服务平台。3月29日，在上海举办的第二届浦江AI学术年会上，上海AI实验室发布面向重大科学突破的“AGI for Science珠穆朗玛计划”（AGI4S珠穆朗玛计划），旨在构建“科学智能创新中枢”，在算力基座方面，推出了DeepLink超智融合平台。该平台通过与全国主流高性能计算、智算中心实现全面互联互通，有效调度通算、智算与高性能计算等多元算力资源，从而打造“算力超级枢纽”；打通跨域网络与存储，打造极致性能的AGI4S基础软件栈，赋能科学问题加速解算，让复杂科学问题的解算速度大幅提升；下一阶段深度整合软硬协同解决方案，加速材料、生物、化学等前沿领域的成果转化。

由上海AI实验室打造的DeepLink超智融合平台以 “超智融合、统一接入、跨域调度、科研赋能” 为核心，通过硬件层的深度打通、调度层的智能编排与软件栈的深度优化，目标实现科学计算和智能计算体系重构，打造大规模科学算力平台，加速科学发现进程，构建新型AGI4S算力生态。该平台深度整合鲲鹏、昇腾算力基础设施为核心硬件底座，为高性能计算与智算、通算的深度融合提供自主创新的高性能支撑。

破局算力困局，筑就融合新基

生成式AI迭代提速、量子计算加速落地、高端科研攻关不停步，各大领域的计算需求迎来系统性爆发。复杂任务对算力的要求早已跳出 “量够不够” 的单一维度，转向多元化、高精度、大规模的综合考验。

反观当下，以单一架构、分散运营为特征的传统算力体系面临四大核心割裂：算力资源分散，高性能计算集群与智算GPU集群各自独立，难以统一编排；任务流程脱节，大模型训练 / 推理与科学仿真协同效率低；数据资产碎片化，跨域数据流转与调度成本高；异构适配性差，高性能计算与智算算子不兼容，混训混推落地难。

这些痛点共同构成了制约科技创新的结构性瓶颈。市场的核心诉求已从单纯堆砌算力，转向追求更高效的组织、更智能的调度、更灵活的适配与更低的使用门槛。

瞄准这一核心需求，上海AI实验室快速规划并启动DeepLink超智融合平台建设，致力于打破高性能计算、智算与科研应用的壁垒，推动算力从分散供给走向统一编排、从资源堆叠走向能力服务、从人工驱动走向智能驱动，打造新时代算力新型基础设施，为科研创新提速、为产业升级赋能。上海AI实验室将鲲鹏、昇腾算力体系全面融入DeepLink平台。依托鲲鹏众核与高算力优势，为科学计算提供稳定高效的通用算力支撑，保障数值模拟、数据处理与调度管控稳定运行；借助昇腾在AI基础软硬件以及训练推理全流程上的深度优化，实现大模型等AI任务的高效协同加速。平台构建“高性能计算+智算+通算”的双向协同模式，服务于量子化学、材料结构设计、分子模拟等多场景的AI大模型与科学计算应用融合计算，为 AGI4S提供自主创新、高效协同的算力底座。

硬核技术筑基，

领跑融合算力新赛道

上海AI实验室的DeepLink超智融合平台围绕跨域算力整合、异构任务加速和新型计算架构演进，形成了从平台、系统到硬件的完整技术闭环，并进一步面向AGI for Science场景构建科学智能体的运行底座。

全维度打通，实现一体化协同

超智融合的本质并非简单的算力叠加，而是实现超级计算（高性能计算）与智能计算（智算）的深度协同与一体化。以上海AI实验室的 DeepLink平台为载体，一方面整合高性能计算与AI异构算力体系，实现跨集群、跨节点、跨架构的统一纳管与调度；另一方面推动AI大模型技术与科学计算、分子模拟、量子化学等场景的融合，构建 “高性能计算支撑智算、智算赋能高性能计算” 的双向协同模式，最终形成服务于科学智能（AGI4S）的一体化计算基础设施。

上海AI实验室的 DeepLink平台通过超智融合技术突破，计划解决超智算力 “融不起来、用不起来、管不起来” 的痛点，在平台编排和调度层面聚焦以下核心工作：

1异构算力的统一调度：实现高性能计算与智算资源的统一接入与基础调度，完成跨域通信与数据流转的基础架构建设。

2跨域任务的智能编排：依托资源编排与调度模块，构建跨中心元调度与编排体系，将复杂科学任务从传统Job模式重构为 “阶段 — 算子” 结构，以函数服务形式对外提供，完成复杂任务的拆解与串并行编排，实现AI与科学计算任务的深度融合。

3全生命周期资产管控：借助资产任务管理与运维检测体系，建立统一的资源描述与状态感知机制，实现对模型、数据与计算任务的统一管控。

4大规模Agent协同运行：通过大规模Agent与大模型的协同运行，赋能前沿科研领域的端到端智能计算。

5数据计算协同：结合跨中心数据湖与近存计算能力，降低数据搬移成本，形成调度——执行——数据闭环优化体系。

目前，DeepLink超智融合平台已在量子模拟、材料设计等科学场景中形成实际支撑能力，验证了其在科学数据处理、模型推理和复杂科研流程加速中的应用价值。

智绘算力蓝图，赋能科研未来

面向前沿科研纵深发展，DeepLink超智融合平台将持续攻坚技术壁垒，后续演进路线：

1. 超智任务融合：突破高性能计算/智算异构算子编译、统一推理引擎等核心技术，构建Agent驱动的超智仿真框架，推出特定科研场景的工作流算模板，实现大模型训练/推理与科学作业任务的协同编排。

2. 应用融合阶段：整合科研应用平台，完善跨域数据湖与分级存储能力，打造开放的超智融合生态社区。

3. 全域智能阶段：实现超智算力的自感知、自调度、自优化，依托大规模Agent与科学智能大模型，赋能航空航天、生物医药、材料科学等前沿科研领域的端到端智能计算，成为支撑国家级科学研究的核心算力基础设施。

未来，该平台将全力夯实超智融合科学算力基座，搭建高性能 AGI4S计算基础软件栈。全方位缩短科研周期，加速科学发现进程，助力科研成果落地，致力于让超值融合平台普惠科研、驱动创新，成为自主创新科学智能升级的核心引擎。上海AI实验室将以 DeepLink超智融合平台 + 鲲鹏、昇腾算力，共同打造AGI4S时代的AI基础设施新标杆。