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封面新闻记者 欧阳宏宇

将数十亿级的天气数据用传统方式作预报大模型科研，听起来像是天方夜谭；但借助AI技术，只需要一天就能完成训练，预报速度也从原来的几个小时缩短到数秒……如今，AI赋能科研已开始在国内高校逐渐普及。

6月27日，国内高校最大的云上科研智算平台CFFF（Computing for the Future at Fudan）在复旦大学正式上线，主要用于发现和解决复杂科学问题。据介绍，该平台基于公共云模式，通过面向多学科融合创新的智能计算集群和面向高精尖研究的专用高性能计算集群两部分组成，由复旦大学与阿里云、中国电信共同打造，提供超千卡并行智能计算，和千亿参数的大模型训练。这在国内高校中尚属首例，领先于斯坦福大学等知名高校。

早在2018年，中国科学院院士鄂维南面向全球首次提出“AI for Science”概念后，国际上已有诸多高校和科研机构将AI视作科学研究范式变革的重要抓手。在中国工程院院士、阿里云创始人王坚看来，在公共云上部署智算平台，能让学校拥有和企业一样先进的基础设施，将让有限的资源帮助每一个科研工作者。

在海外，麻省理工学院、卡耐基梅隆大学、斯坦福大学等早在20世纪就成立了人工智能实验，其中，斯坦福大学还在2019年成立了“以人为本”人工智能研究院，以推动AI在跨学科研究合作方面取得突破。去年7月，微软研究院也在全球成立AI for Science研究院微软研究院科学智能中心。

在科研工作者看来，AI赋能科研推动了科学研究从作坊模式走向平台科研，通过规模化加速了科研和产业的对接。

复旦大学化学系教授、中国科学院院士赵东元一直用新方法寻找新材料，钻研介孔材料多年的他对智算平台充满期待：“实验科学数据非常多，基于这一平台，可以通过文献数据找到设计材料的最佳路线，会省掉很多时间。这就像拥有了一个‘大科学装置’，让做科研如虎添翼。”

“基于平台的千卡并行智能计算，一个45亿参数规模的中短期天气预报大模型只需一天就能完成训练，这在传统计算平台很难做到。”复旦大学人工智能创新与产业研究院李昊团队透露，其预测速度也从原来的小时级缩短到了3秒内。

据了解，基于科研智算平台未来还将会面向生命科学、材料科学、大气科学等学科建成一批具有世界级影响力科学大模型。复旦大学校长、中国科学院院士金力表示，新兴的科研超算架构将成为科研的重要支撑力量，极大提升科研效率、降低科研成本，加速科学原理发现和技术突破，并有力推动科学大模型的落地。

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