2025年12月23日，光合组织2025人工智能创新大会上，多位来自芯片、服务器、整机和系统厂商的核心人物一致指出：算力竞争已经从单点性能转向系统效率，从全栈路线转向多方协同的系统工程。这一转变并非理念变化，而是大模型时代真实工程约束下的必然结果。

"暴力计算"模式触及物理与效率的双重极限。中国科学院院士周成虎在会上强调："数字社会需要一个超级大脑来支配其发展，计算正是这大脑背后的核心支撑。"然而，随着大模型参数量向万亿级甚至十万亿级跨越，过去那种依靠单一芯片性能提升的'暴力计算'模式，正在触碰物理与效率的极限。"GPU、CPU、TPU等让他们能够通过暴力计算来理解数据的实质，但当模型规模达到一定程度后，单点性能的提升已显得杯水车薪。"

系统效率成为算力竞争的核心指标。中科曙光高级副总裁李斌指出，"如今，大模型对算力要求，已经不是某一颗芯片算得快不快，而是整个系统能不能长期、稳定、高效地跑起来。"随着算力规模不断扩大，系统面临的挑战已从算力峰值延伸至互连带宽、存储层级、供电制冷、系统稳定性等系统性指标。"可扩展性、可靠性以及系统的能效和能耗都是决定系统是否可用的关键因素。"

超节点与超集群：系统工程的必然选择。IDC中国区副总裁兼首席分析师武连峰表示，"为了支持万亿级规模的大模型，传统的计算节点已无法适应，行业共识正转向超节点和超集群模式。"传统集群在节点规模扩大后，通信开销往往占用30%~50%的资源，使得算力不能被充分利用。超集群本质上是把算力从硬件工程升级为系统工程，需要在算、存、网、电、冷、管、软等多个维度协同融合，而非简单堆叠芯片。

全栈模式的代价：生态内耗与用户痛点。在大模型市场发展初期，不少国产厂商选择全栈自研模式，试图通过紧耦合的技术架构建立竞争围墙。然而，这种尝试带来的结果却是"内卷"加剧，各家都想做全套，却在每一层上都难以做到极致，最终形成了多个封闭的小生态。海光信息副总裁吴宗友指出，在国产化快速推进的过程中，芯片种类的快速增加反而给用户带来了新的负担，每一种芯片都需要单独适配、优化和维护，性能并不能直接转化为用户的实际收益。

开放计算：从"一家通吃"到"多方协同"的转型。在反思全栈路线的同时，开放计算被推到了舞台中央。光合组织秘书长任京暘表示，"如今的开放计算，意味着厂商要从'一家通吃'中跳出来，往多厂商各司其职、相互协作、共赢的方向走。"真正的开放，意味着在关键接口和能力上让渡控制权和部分利润空间，同时还要建立一套可执行的协调机制，而不是停留在口号层面。

系统工程时代的关键：构建高效、可协同、可持续演进的系统。任京暘进一步指出，"在大模型和超集群成为常态之后，能否构建一个高效、可协同、可持续演进的系统，将成为决定厂商生存空间的关键变量。"这不仅是技术问题，更是组织与协作的挑战。

行业共识：从"单点突破"到"系统融合"的必然路径。与会专家一致认为，算力产业正经历一场从"暴力计算"到"系统工程"的范式转变，这是大模型时代下产业发展的必然选择。随着大模型参数量的持续增长，算力系统将不再是单一技术的比拼，而是多维度协同的系统工程。

未来展望：系统工程将重塑算力产业格局。随着算力需求的持续增长，系统工程将成为算力产业的主流发展模式。能否在算、存、网、电、冷、管、软等多个维度实现高效协同，将决定未来算力产业的竞争格局。那些能够率先实现系统工程突破的企业，将在算力竞争中占据先机。

结语："暴力计算"模式的终结，标志着算力产业正式迈入系统工程时代。这不仅是技术路径的转变，更是产业思维的升级。从"单点突破"到"系统融合"，从"全栈自研"到"多方协同"，算力产业正迎来一场深刻的范式变革。在这个系统工程时代，只有真正理解并实现多维度协同的企业，才能在未来的算力竞争中脱颖而出，引领产业高质量发展。