8月3日，2025中国计算机学会（CCF）标准技术全会“AI基础设施分论坛”在武汉举办，本次论坛聚焦AI基础设施中智算集群、GPU服务器、GPU高速互连、光电共封装、高速交换芯片等关键技术领域，汇聚了7位相关领域的专家共同讨论AI基础设施的关键技术及发展方向，助力行业的突破升级。

8月3日，2025中国计算机学会（CCF）标准技术全会“AI基础设施分论坛”在武汉举办，由全国智能计算标准化工作组（SAC/SWG32）秘书处负责人、国家技术标准化创新基地（智能计算）副秘书长、国家标准审评专家、之江实验室标准化中心副主任李振廷担任论坛主席，论坛邀请了中国信通院云计算与大数据研究所云计算部高级业务主管刘天赐、浪潮电子信息产业股份有限公司体系结构研究部总经理李仁刚、沐曦集成电路（上海）股份有限公司研究院院长李兆石、之江实验室前沿基础研究中心副主任虞绍良、阿里云超高速互连负责人孔阳、苏州盛科通信股份有限公司CTO办公室技术专家杨勇涛等嘉宾，围绕大型AI基础设施中的芯片、服务器、集群及标准的现状、困难及未来发展等主题开展报告及交流。

中国信通院云计算与大数据研究所的刘天赐老师在题为 “超大规模智算集群服务关键技术及未来趋势展望”的报告中，围绕全球超大规模智算集群发展现状以及我国在超大规模智算集群建设核心技术，介绍了中国信通院在智算集群方面相关工作和见解，指出了目前国内智算集群建设中存在的主要痛点和难点及信通院的研究规划，为大规模智算集群的研究与发展提供思路和方向。

中国信通院云计算与大数据研究所的刘天赐作主题报告

浪潮电子信息产业股份有限公司体系结构研究部的李仁刚老师在题为 “服务器系统架构与关键芯片创新演进方向”的报告中，阐述了芯片级、系统级异构集成技术是当前解决计算系统性能等现实问题的有效路径。围绕服务器系统的计算、存储、互连等架构，以及服务器核心芯片的芯粒集成、接口标准化、功耗等展开分析，展望了未来的变革需求和创新方向，为智算服务器及相关芯片行业的发展提供了重要参考。

浪潮电子信息产业股份有限公司体系结构研究部总经理李仁刚作主题报告

沐曦集成电路（上海）股份有限公司的李兆石老师在题为 “面向GPU的Scale-up网络量化分析”的报告中，从GPU视角出发，探讨了智算集群Scale-up网络设计的关键挑战与优化策略。通过分析瓶颈定律、利特尔定律和排队理论，分析依赖内存语义在降低延迟、提升吞吐量、降低方差的重要性。最后，报告从沐曦当下对超节点的探索出发，展望未来Scale-up网络的发展方向，强调需要跨层协作与硬件边界的拓展。

沐曦集成电路（上海）股份有限公司研究院院长李兆石作主题报告

之江实验室的虞绍良老师在题为 “面向智算中心的光电共封装技术”的报告中，介绍了人工智能技术的飞速发展，对算力的需求呈现指数级增长，加速了算力中心网络架构的演变和互连技术的迭代。指出了将光器件与芯片进行高度集成的光电共封装技术，能够显著提升信号质量，增加传输带宽，降低功耗和延迟，增强互连可靠性，成为了下一代短距互连技术的发展趋势。报告中重点分析了光电共装的技术优势，和专家一起讨论了器件、集成和应用上所面临的挑战。

之江实验室前沿基础研究中心副主任虞绍良作主题报告

阿里云的孔阳老师在题为 “智算技术发展与UALink协议解析”的报告中，指出了随着AI训练推理技术的演进，对于系统级设计要求持续提升，互连技术对于计算性能的端到端优化愈发重要。介绍了UALink作为智算超节点系统的互连协议，面向GPU Scale-Up互连场景中原生支持的内存语义和极致性能等特性，平衡硬件架构成本与性能，并通过广泛的开放生态赋能未来智算基础设施演进。

阿里云超高速互连负责人孔阳博士作主题报告

苏州盛科通信股份有限公司的杨勇涛老师在题为 “自主创芯助力本土化算力需求”的报告中，介绍了在算力自主可控需求驱动下，国产高端交换芯片的发展。指出了从12.8Tbps奠定基础，满足云计算与互联网流量需求，跃升至25.6Tbps，缓解AI/HPC带宽瓶颈，最终突破至51.2Tbps，为超大规模AI集群、全光互联及6G提供革命性连接能力的发展路径。分析了接口技术同步演进：从电接口到光接口，再到更灵活、高效的OIO（光输入输出），不断提升带宽密度与能效，支撑“东数西算”等国家战略。为国产芯片的持续突破，正成为本土化算力网络的核心底座提供了有力的论据。

苏州盛科通信股份有限公司CTO办公室技术专家杨勇涛作主题报告

目前AI技术的迅猛发展对AI基础设施提出了更高的要求和挑战，如算力需求激增、内存墙与存储、通信瓶颈、能源消耗与能效等问题日益凸显。面对上述挑战，行业内的解决方案通常涉及AI基础设施的创新升级和算法优化等多种手段结合，同时需要在建立相关的标准来构建统一规范的技术底座。本次中国计算机学会（CCF）主办的会议分论坛围绕AI基础设施中芯片、互连、服务器及集群的协同创新与标准化推进展开深度研讨，其相关标准的推广和国产化AI基础设施生态的构建对国内AI技术的发展具有重要战略意义。