突破智算瓶颈
筑基开放生态
李自学指出，算力不足是数智化进程中的长期问题，背后的驱动力来自“连接+算力”螺旋式上升发展，并因此带来的持续增长的数据处理需求。今年初Deepseek的全球火爆，让智能算力的不足问题从高性能的训练算力延展到普惠型的推理算力，相应地带来两个新挑战。第一个挑战是，推理算力将爆发式增长，需要加快算力普及；第二个挑战是，训练算力仍需进一步强化，以支撑更大规模的模型训练，以及多模态大模型的新突破。
针对这些挑战，坚持开放解耦的理念，提供开放智算基座，实现多厂家 GPU 随 “芯” 选用，并推出训推一体机、推理一体机、应用一体机三大系列产品，促进推理算力部署。
同时，致力于以网强算，通过芯片之间、GPU 卡之间、服务器之间以及数据中心之间的连接创新，包括大容量交换芯片、800G光互联等技术创新，构建的跨3个机房互联的智算集群，与单一机房部署相比，算力损失控制在5%以内。
绿色节能“三个进阶”
打造极效算力底座
绿色节能是 ICT 行业的长效课题，李自学提出“三个进阶” ：“集约”再进阶，通过技术创新让机柜更紧凑，安装更快捷，整体更节能。 “热效”再进阶，针对主要发热模块加强散热，尤其是高密度、高能耗的AI服务器，确保系统在高负载下的稳定运行。 “绿电”再进阶，让可再生能源与ICT机房更加贴近部署，最大化消纳绿色能源，大幅降低机房的碳排放。
围绕 “三个进阶” 持续推进综合化的绿色节能创新。在集约方面，通过智能微模块、弹性功能方舱等创新，支持弹性扩容，缩短数据中心部署周期 40% 以上；在热效方面，提供一体化盲插液冷机柜，支持浸没式和冷板式液冷，使智算中心的 PUE 降低到 1.1；在绿电方面，叠加智能光伏、风能、甲醇燃料电池等可再生能源及智能储能方案，帮助客户迈向 “零碳” 目标。
深化AI场景赋能
加速智算应用新爆发
李自学强调，当前正在开启智算普及落地的新循环中，积极应对 AI 应用在行业落地面临的 “不适用、不易用、不会用” 等挑战。
“不适用”体现为通用大模型缺乏行业知识与能力，也不熟悉企业用户的内部用语。需要通过加强专属领域定制与深度训练，使 AI 成为懂行业、懂企业的 “资深专家”；
“不易用”主要体现为大模型部署门槛高、数据安全保障难。提供软硬件深度集成的 AiCube 一体机，支持本地化部署，确保数据安全。联合东风汽车、湖北移动开发的AI汽车设计一体机，实现快速部署，“开箱即用”。只需输入简短的描述或关键词，便能在几秒钟内生成高质量的广告创意图，设计效率提升30%。
“不会用”主要体现在企业缺乏AI知识及人才，不知道如何开展AI应用。结合自身转型升级经验，建议企业采取 “从点切入、以点带线、由线至面” 的路径推进 AI 应用。从智能制造场景切入，逐渐扩展到运营、研发和营销等领域，实现整体运营提效 15%、研发提效 10% 以上。
最后，李自学在总结中指出，人工智能正引领人类社会迈向智能泛在的数智化新纪元，在此进程中， ICT产业应把握机遇，协同构建 “开放解耦” 的智算生态，推进绿色创新 “三个进阶”，加快 “技术升级 - 应用落地” 的循环迭代。将继续携手全球合作伙伴，致力于构建绿色高效的智算基础设施，深化 AI 赋能和数实融合创新，共同把握数智化升级带来的新发展机遇。
