问题——大模型热潮之下，“有算力”不等于“用好算力”。
过去一年，开源大模型在全球范围内引发新一轮技术与产业竞速，训练与推理需求骤增，智算中心建设加快推进。
与此同时，行业也暴露出一项共性难题：硬件规模持续扩张，但模型迁移、性能释放、成本控制并不必然同步，尤其在国产计算平台上，适配周期长、调度效率不高、软硬协同不足等问题，容易形成“算力闲置”与“算力紧缺”并存的结构性矛盾。
原因——瓶颈往往不在硬件本身，而在工程化与协同优化能力。
业内人士指出，超级计算与智能计算的共同特征是高并行、强耦合：硬件提供峰值能力，软件决定实际效率。
以高性能计算为例，气象预测、流体力学、材料模拟等任务对并行通信与内存访问极其敏感，算法与系统若不能与芯片架构匹配，即使具备高算力也难以跑出高效率。
智能计算同样如此，大模型训练需要海量张量计算与高速互联，推理部署还涉及编译优化、算子融合、图优化与弹性调度。
换言之，算力竞争从“堆资源”走向“提利用率”，关键在软件栈、平台化工具链与跨硬件的适配能力。
在这一背景下，来自平湖智创园的年轻企业是石科技受到行业关注。
公司团队平均年龄不高，却将发力点放在“把算力用到位”：通过并行优化、异构资源调度与平台化软件，让模型与行业应用更顺畅地运行在国产计算平台上。
公司相关负责人表示，算力可以理解为单位时间完成运算与数据处理的能力，但决定“拼得快不快”的不仅是硬件速度，更取决于任务拆分、通信组织与资源编排方式。
影响——从科研计算到产业智能化，效率提升直接转化为创新速度与应用广度。
近年来，我国算力规模持续增长，应用端对更高精度的气象预报、更快速的药物筛选、更可靠的工程仿真提出更高要求；在产业侧，大模型正在加速进入政务服务、制造研发、内容生产与企业办公等场景。
算力效率每提升一个百分点，都可能带来训练周期缩短、推理成本下降与迭代频率提高。
更重要的是，在国产算力体系加速完善的过程中，能否形成稳定的软件生态、降低迁移门槛，关系到创新主体能否“用得起、用得稳、用得快”。
对策——以软硬协同为牵引，构建“平台+工具+服务”的算力落地体系。
据了解，是石科技在早期参与过国产超级计算平台相关优化工作，积累了将核心算法迁移至国产芯片、重构并行体系的工程经验。
企业成立后，并未将重点放在单纯采购硬件扩张，而是把资源投入到软件优化与平台能力建设：一方面服务大模型客户完成国产加速卡适配，使模型“跑起来”并进一步“跑得好”；另一方面面向大量科研与行业用户，提供更细颗粒度的性能调优、作业编排与资源管理，帮助不同类型任务在异构集群上实现更高利用率。
业内分析认为，这种路径的价值在于两点：其一，用工程化能力缩短从算法到应用的距离，降低新模型、新硬件进入生产环境的门槛；其二，通过服务多行业用户沉淀工具链与最佳实践，形成可复制的平台能力，减少重复造轮子带来的整体性成本。
伴随“算力—算法—数据”协同推进，类似企业在国产算力生态中扮演的更像“计算桥梁”：连接芯片、系统软件与上层应用，促进产业链上下游形成更紧密的适配闭环。
前景——算力建设将进入“重质量、重运营、重生态”的新阶段。
随着各地智算中心从建设期迈向运营期，算力供需关系将更强调动态匹配与精细化管理，单纯拼规模的边际效应递减，单位算力产出、能耗指标与综合运维能力将成为新的硬指标。
未来一段时间，大模型训练与推理的持续需求仍将带动算力增长，但行业更需要把“有效算力”做大：通过编译器、算子库、并行框架、调度系统等软件栈完善，叠加面向行业场景的模型压缩、混合精度与推理加速，推动成本下降与应用普及。
面向国产算力体系，谁能率先形成稳定、可扩展、易迁移的软硬协同方案，谁就更有可能在新一轮产业竞争中占据主动。
在数字经济时代，算力已成为国家竞争力的重要指标。
是石科技的故事表明，技术创新不仅需要硬件的突破，更需要软硬协同的智慧。
这支年轻团队的选择，或许能为中国在AI赛道上实现从跟跑向领跑的转变提供有益启示。