連續四年能夠拿到通用CPU算力性能（同構眾核CPU性能）第一名，是對北龍超云綜合實力的有力認證，也是其商業化的成果體現。當前，大模型上百億、萬億規模的訓練參數，對算力、數據、算法均提出更高的要求，而超算正越來越多地跟行業大模型深度融合，以算力的蓬勃發展激發經濟增長新動能。在這個超算與大模型“雙向奔赴”的時代，北龍超云將扮演什么角色？發揮什么作用？

算力是由市場驅動的，隨著技術的進步，各領域對算力的需求會越來越高。IDC數據顯示，2023年中國智能算力規模達到427EFlops，預計未來5年中國智能算力規模的年復合增長率將達52.3%。

當前，大模型為各行業帶來海量AI算力需求，但AI算力在不同區域、行業分布不平均，這也導致全國乃至全球高端超算算力極度緊缺。在算力布局方面,國內目前有很多算力中心，這其中既有傳統的超算中心、新興的智算中心，也有各地在不斷建設、商業化應用非常成熟的超大規模云數據中心。

北京并行科技股份有限公司AI云總經理趙鴻冰博士認為，超算和智算兩者之間并沒有本質的區別。因為我國的超算市場可以根據服務對象不同分為四類：尖端超算、通用超算、智能超算和行業超算。

尖端超算以國家級的技術創新、理論驗證和精密測試為主，對計算資源和性能有極致的需求，例如航空航天、精尖制造、氣象監測等。     

通用超算的性能要求比尖端超算較低，集群式的云服務在一定程度上能夠滿足通用超算的需求，如高校科研、工業仿真等。北龍超云主要面向萬核以下（尤其是千核以下）的應用，為需求不一的海量用戶提供租賃式超級云計算服務。

智能超算就是現在行業內廣泛提及的智算，也是超算的一個細分，大模型訓練就是典型的智算應用場景。

行業超算以滿足企業產品業務優化為主，對超算服務的需求比較零散，對極致性能的追求也更加有限，如汽車機械、多媒體渲染等。 

“算力網絡是解決當前算力問題的最優模式，只要還有可用超算算力，算力網絡就可以支撐用戶完成計算任務。”趙鴻冰表示。北龍超云基于算力網絡的服務模式，聚集國內優質超算和智算算力資源，實現算力資源、應用資源、數據資源的共享與交易，面向終端用戶提供多樣化的算力服務。

北龍超云探索與實踐“算力網絡”服務模式，積極響應國家“東數西算”發展政策，為行業發展提供了一套行之有效的“破題方法”。甄亞楠介紹，北龍超云具備多種算力芯片資源，包括CPU、GPU、國產算力，在建設、管理、服務上不斷探索創新的算力服務模式，以滿足不同應用場景的使用需求。

與此同時，高質量、高性能、高性價比的超算架構成為賦能大模型、破解算力困局的剛需。作為超算架構大模型算力領跑者，北龍超云注重以應用為核心，解決算力選型、應用部署、優化等一系列算力訴求，打造了可適用于超算、智算的算力服務平臺，不僅可以實現自有算力的納管，還可以對接第三方合作伙伴的算力資源，為用戶提供高質量、高性能、高性價比的算力服務。

獨行者快，眾行者遠。從算力中心的建設到基礎算力的服務，再到算力網絡的搭建、算力軟件等生態的構成，這需要全產業鏈的共同努力。相信在產業鏈的共同推動下，超算算力將以軟件方式提供給用戶，最終將像電力一樣走進千家萬戶，使得任何人在任何地方、任何時間都可以獲得算力。