- 超级计算和人工智能使得创建地球、城市和人体器官的数字孪生体成为可能，从而模拟和预测复杂的场景。
- 欧洲正在推进“地球目的地”、“LUMI”和“BSC”等项目，将超级计算机、中心网络和自主芯片的开发结合起来。
- 人工智能的重点正从大规模训练转向推理，新的服务器、个人电脑，甚至桌面超级计算机都在为人工智能做准备。
- 西班牙正通过其超级计算网络 MareNostrum 和 Picasso 等系统参与这场竞赛，为科学、工业和社会提供服务。
超级计算和人工智能已成为当今科技领域最热门的组合。我们不再仅仅谈论隐藏在科学掩体中的巨型数据中心，而是谈论能够创建地球、人类心脏或整座城市的数字孪生体的机器，甚至是能够（或多或少）放在办公桌下的桌面超级计算机。
与此同时，人工智能领域正经历着阶段性转变：从训练庞大模型的狂热，转向了推理——也就是在日常任务中充分利用这些模型。硬件制造商、研究中心和大学竞相提供各种产品和服务，从巴塞罗那超级计算中心 (BSC)或欧洲 LUMI 等超级计算中心，到紧凑型服务器和支持人工智能的桌面电脑，应有尽有。
超级计算究竟是什么？它的能力又是如何衡量的？
我们谈论超级计算时，指的并非一台性能强劲的个人电脑，而是由数千台计算机组成的集群，它们协同工作，如同运行一台单一的机器。每台计算机都是一个节点，拥有自己的CPU、GPU、内存和存储设备，所有节点都通过超高速互连网络连接，从而最大限度地降低延迟——延迟是性能的最大敌人。
这些机器的运算能力以FLOPS（每秒浮点运算次数）来衡量。家用电脑的运算速度可达万亿次浮点运算（TFLOPS）级别。而在超级计算领域，运算速度则完全不同：我们通常谈论的是千万亿次浮点运算（petaFLOPS ，每秒10¹⁵次运算），而最先进的系统甚至可以达到百亿亿次浮点运算（exaFLOPS ，每秒10¹⁸次运算）。美国的Frontier公司率先正式突破了百亿亿次级计算的门槛。
举个例子，一台现代超级计算机一小时就能完成家用电脑需要数年才能完成的计算。正是这种惊人的计算能力，使我们能够模拟从飓风到蛋白质动力学的一切现象，或者训练拥有数万亿个参数的人工智能模型。
超级计算机的物理外观是什么样的？为什么它们需要如此多的冷却？
从外观上看，超级计算机与普通台式电脑截然不同。它通常像一个摆满金属机柜的房间，每个机柜里都装着成百上千个处理器、GPU 和硬盘。其强大的运算能力使其能耗高达数兆瓦，而其中相当一部分能量会以热量的形式散失。
正因如此，这些系统需要配备极致冷却系统的专用机房：工业级温控系统、冷热通道、芯片直接液冷，甚至还有一些巧妙的方法来利用这些热量。例如，在瑞士，超级计算机产生的热量被用来为大学建筑供暖，化劣势为优势。
在某些情况下，会使用高度精密的安保和防护系统，例如配备特殊灭火系统的玻璃外壳，该系统使用微粉化水灭火，既能扑灭火灾，又不会损坏电子设备。巴塞罗那的初代MareNostrum超级计算机就是如此，它安装在加泰罗尼亚理工大学的教堂内，可能是世界上位置最独特的超级计算机之一。
数字孪生革命：从地球到人类心脏
超级计算和人工智能的结合正在推动一个关键概念的出现：数字孪生。它们不仅仅是虚拟模型，而是动态副本，能够近乎实时地整合现实世界的数据，从而模拟、预测和优化物理世界中发生的事情。
在欧洲，欧盟委员会正在推进“地球目的地”（DestinE）计划，该计划旨在几年内开发出一个高精度的地球数字孪生模型。得益于欧盟最强大的超级计算机——LUMI，我们可以进行高分辨率、长期的气候模拟，将大气、海洋和陆地表面纳入其中，其细节程度此前只有短期天气模型才能达到。
据HPE HPC/AI EMEA研究实验室负责人Utz-Uwe Haus介绍，这项功能有助于更好地了解极端事件，从而更好地进行灾害管理、研究气候变化情景，并评估冰川、海冰、植被和气溶胶对全球气候的影响。此外，它还能实现一项非常实用的功能：以极高的精度预测局部影响，例如区域或城市尺度的平均降雨量、干旱或洪水。
这直接影响到农业规划（特定地区适宜种植哪些作物以及风险程度）、可再生能源投资（预测未来几十年的日照时间和风力资源）以及基础设施设计。这清晰地表明，超级计算不再是抽象的概念，而是开始影响非常具体的经济决策。
城市、河流和港口中的数字孪生
数字孪生技术的应用并不局限于全球气候。巴塞罗那都市区拥有涵盖其164个市镇的数字孪生模型，可以模拟未来几十年城市、经济、交通、住房和知识等方面的发展情景。在现实世界中做出决策之前，政策和规划都可以在这个虚拟模型上进行测试。
在港口和内河运输领域，塞维利亚港正在开发瓜达尔基维尔河航道的数字孪生系统Guadaltwin，作为其数字化计划的一部分。该系统整合了人工智能和机器学习技术，旨在改进对内河交通、吃水管理、潮汐、基础设施和安全等方面的预测和决策。
即使在看似截然不同的领域，例如高能物理和时尚，数字孪生技术也开始渗透到各个行业。欧洲核子研究中心（CERN）正在研究如何将这些模型应用于粒子物理实验、机器人技术和冷却系统，而像H&M这样的公司则为广告宣传活动创建了真人模特的数字模型，引发了关于肖像权和创意作品未来的讨论。
人体作为下一个伟大的数字孪生体
最具挑战性的领域之一在于医疗保健。像伦敦帝国理工学院史蒂文·尼德勒（Steven Niederer）带领的团队这样的研究团队，正在致力于构建个体心脏的数字孪生模型，这些模型能够精确模拟心脏的形状、大小和功能。这些模型可以模拟手术和治疗过程，且不会给患者带来风险，目前已被应用于临床试验和干预方案制定中。
瓦伦西亚理工大学的安德鲁·克莱门特和玛丽亚·德拉萨卢德·吉列姆等研究人员认为，这些数字心脏孪生体对于治疗复杂心律失常、确定哪些患者适合植入式除颤器以及预测猝死风险至关重要。而他们的长期目标则更为宏大：构建完整的人体数字孪生体，从而能够测试各种疗法、调整药物剂量，并最大限度地实现个性化医疗。
人工智能、超级计算以及从训练到推理的转变
多年来，人工智能领域的大部分投资都用于训练规模越来越大的模型，尤其是在生成式人工智能领域。如今，重点显然正在转向推理：在生产环境中大规模、持续地使用这些模型，并降低每次操作的成本。
这种转变在CES 2026上表现得非常明显。联想等制造商推出了专门为推理而设计的服务器，例如ThinkSystem SR675i、SR650i和ThinkEdge SE455i，这些服务器可以在数据源附近（即所谓的边缘）运行 AI 模型。
Origin PC 现已成为 Corsair 生态系统的一部分，该公司展示了S-Class Edge AI 开发套件，这是一个紧凑、即用型的平台，用于在网络边缘开发 AI 应用。其理念是，小型开发或研究团队无需依赖云端或庞大的外部数据中心，即可测试和部署 AI 应用。
在 CES 上亮相的大多数 PC 制造商都遵循了相同的路线：宏碁推出了 RA100 AI 迷你工作站和更新的 Veriton 台式机；LG GRAM具备双重 AI 功能（本地 + 云）；华硕推出了一系列新的 Vivobook 和面向 AI 创作者的ProArt PX13二合一笔记本电脑；戴尔更新了XPS系列以适应 AI 工作负载；惠普更新了 EliteBook、EliteBoard、Omnibook 和 OmniStudio，所有这些产品都具备AI 加速和数据处理能力。
超级计算最终落到了桌面层面：“桌面超级计算机”
一个特别有趣的趋势是本地超级计算，这类机器虽然规模不及国家级超级计算机中心，却能在桌面级设备中提供惊人的计算能力。在2026年国际消费电子展（CES）上，技嘉（通过其子公司技嘉计算）发布了技嘉W775-V10，一款真正的“桌面超级计算机”。
该系统集成了NVIDIA AI 技术栈和NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra 桌面加速器等顶级组件。其目标是使 AI 团队能够在不依赖云端或外部数据中心的情况下训练和推理复杂模型，同时保持对数据和运行时环境的完全控制。
与此同时，CES 也更新了组件生态系统：英特尔酷睿 Ultra处理器、AMD Ryzen处理器、高通骁龙 X2 Plus芯片、铠侠 BG7 固态硬盘、技嘉先进的 DDR5 内存以及微星更新的主板，所有这些都旨在支持数据密集型和 AI 密集型工作负载。
在外设领域，Corsair等品牌展示了他们最新的高端鼠标和键盘，而Anker、eufy和soundcore则专注于智能互联设备。甚至还有一些有趣的小玩意儿亮相，例如Plaud Notepin S，这是一款由人工智能驱动的小型笔记设备。
超级计算机如今被用于哪些领域：从新冠疫情到空气质量
超级计算机几乎总是用于一些尖端研究领域，在这些领域，普通个人电脑需要花费很长时间才能完成计算。它们的经典应用包括气象学和气候学、地震模拟、天体物理学、地球物理学、生物学、医学、药物设计和航空航天工程等领域的研究。
在新冠疫情期间，多台超级计算机被用于模拟病毒蛋白的行为、测试分子组合并加速药物研发。大规模模拟使研究人员能够排除前景不佳的方法，并将精力集中在最有可能成功的化合物上。
像巴塞罗那超级计算中心这样的机构已经展示了非常具体的例子：他们利用传感器数据和流体动力学模型训练神经网络来控制焚烧炉，并通过减少排放来提高燃料利用率；或者根据多年的历史数据，以惊人的准确度预测大城市的空气质量。
另一个引人注目的例子是DeepMind开发的AlphaFold系统，它能够根据氨基酸序列预测蛋白质折叠。这项诺贝尔奖级别的难题得益于人工智能、大数据和超级计算的爆炸式结合。它对生物医学和药物设计的影响巨大，以至于全球数万名研究人员每天都在使用其成果。
超级计算的常见用途
- 天气和气候预测 从中长期来看。
- 地震、海啸和自然灾害模拟 减少损失。
- 飞机、车辆和火箭的设计与测试 使用空气动力学模型。
- 药物发现与设计 以及分子相互作用研究。
- 天体物理学和宇宙学星系、恒星和黑洞的形成。
- 空气质量和大气成分 在各个地区和城市。
- 大数据和社会模拟文化演变、人口流动、智慧城市。
- 安全和防御从核武器模拟到雷达和复杂系统的数字孪生。
大型超级计算机位于哪里？西班牙在其中扮演什么角色？
自 1993 年以来， Top500榜单每年两次对全球 500 台最强大的超级计算机进行排名。虽然中国在该榜单上的系统数量领先，但美国在总算力方面保持领先地位，尤其是像 Frontier 这样的机器。
目前全球领先的射电望远镜包括日本的富岳（Fugaku），它多年来一直处于领先地位；美国的萨米特（Summit ）和塞拉（Sierra） ；以及中国的神威太湖之光（Sunway TaihuLight）和天河二号甲（Tianhe-2A），它们也曾一度占据榜首。意大利拥有HPC5和马可尼-100等系统，而瑞士则拥有皮兹·丹特（Piz Daint），它长期以来一直是欧洲的领头羊。
在西班牙，基准测试是位于巴塞罗那超级计算中心的MareNostrum超级计算机。自2004年首个版本问世以来（当时算力约为42,4万亿次浮点运算/秒），它已发展到目前的MareNostrum 4，算力约为13,7千万亿次浮点运算/秒。下一代MareNostrum 5在功耗和能耗方面将实现几个数量级的飞跃，它是欧洲发展百亿亿次级基础设施战略的一部分。
西班牙超级计算网络（RES）是一个尤为重要的网络，它汇集了分布在不同自治区的超级计算中心和机器，并为全国各地的研究人员提供服务。在此基础上，伊比利亚美洲超级计算网络也已建立，连接了墨西哥等国以及其他拉丁美洲伙伴的资源，以开展联合项目。
在区域层面，马拉加大学的毕加索超级计算机等设施尤为突出，它拥有约 40.000 万个计算核心和 180 TB 的内存。毕加索不仅服务于马拉加大学的研究人员，还通过安达卢西亚生物信息学平台为安达卢西亚用户提供服务，并通过西班牙生物信息学网络 (RES) 为西班牙各地的科学家提供服务。
由于Linux或其衍生操作系统具有开源、稳定且资源消耗低等优点，这些系统几乎都运行在Linux或其衍生操作系统上。在此基础上，构建了一个专业且完善的科学工具、编程环境和人工智能库生态系统。
参考中心：巴塞罗那超级计算中心及其在欧洲的硬件竞赛
巴塞罗那超级计算中心（BSC）是欧洲超级计算和计算机体系结构研究领域的领先机构之一。在马特奥·瓦莱罗数十年的领导下，BSC从管理一台超级计算机发展成为一个拥有来自50多个国家一千多名员工的中心，下设计算机科学、生命科学、地球科学和社会应用等部门。
BSC 的一大特色在于，它不仅运营机器，还自主研发软件、算法乃至处理器。多年来，它一直积极参与欧洲的各项计划，例如EuroHPC和欧洲处理器计划 (EPI)，以及基于RISC-V等开放架构的欧洲芯片项目，旨在降低欧洲对美国和亚洲制造商的依赖。
BSC 与其他合作伙伴携手，推广了向量处理器、基于 ARM 和 RISC-V 的平台原型，以及一系列名为“Turtle”、“Lizard”和“Chameleon”的设计，这些设计每一代都更加复杂。其中期目标是研发出能够为“MareNostrum 6”超级计算机提供动力的芯片，这些芯片采用欧洲开发的关键计算技术。
这项努力的背后隐藏着一个令人不安的现实：欧洲曾经参与ARM架构的部分设计，但ARM被出售给非欧洲公司以及自身缺乏大型晶圆代工厂，使得欧洲大陆的处境岌岌可危。尽管一些举措，例如美国为台积电在亚利桑那州的先进生产提供担保，以及德国和法国通过大量公共补贴吸引芯片工厂落户西班牙，西班牙仍然面临着如何在资源相对匮乏的情况下，整合设计、制造和产业生态系统的挑战。
在此背景下，西班牙的战略包括巩固像BSC这样的中心，推广像RES这样的网络，支持开源芯片项目，以及培养计算机体系结构和人工智能领域炙手可热的专业人才。正如该中心的负责人所承认的那样，这些领域的博士毕业生会收到私营企业的高薪聘用邀请，而学术界的薪酬难以匹敌，这并非巧合，也使得人才流失成为一大挑战。
与此同时，西班牙其他大学也在加强基础设施建设，例如马拉加的毕加索研究所和遍布全国的RES节点。在许多情况下，这些系统服务于粒子物理、气候变化研究、工程、生物信息学和智慧城市项目，这表明超级计算不再是少数实验室的专属奢侈品。
从宏观角度来看，超级计算显然已经从实验室里的奇观发展成为气候、健康、安全、经济乃至城市、车辆和药品设计等各个领域的关键基础设施。与此同时，人工智能从实验室走向生产，以及数字孪生技术的兴起，正将部分超级计算能力带到专用服务器，甚至工程师和科学家的桌面电脑上。这使得超级计算不仅没有消失，反而日益融入我们的日常生活，即便我们常常难以察觉。
