九源智能计算生态联合体走进兰州大学，共探国产智能计算人才培养新路径
继九源智能计算系统生态联合体与兰州大学围绕产教融合、开源生态建设和人才培养达成合作共识后，双方合作持续深化。近日，九源联合体再次走进兰州大学，围绕国产智能计算生态建设、AI 系统人才培养、产业发展趋势等主题开展专题交流，共同探索校企协同育人与开源生态建设新路径。
活动聚焦国产智能计算生态建设与AI 系统人才培养，通过专题报告、训练营宣讲、优秀学员分享、互动交流等环节，围绕国产智能计算、开源生态、产业发展等主题展开深入交流，进一步深化校企协同育人，助力青年学子投身国产智能计算生态建设。
专题分享：共话国产智能计算生态与 AI 人才培
极简 AI 构建之路：重塑国产智能计算生态
九源智能计算生态联合体王豪杰老师带来《极简 AI 构建之路：九源平台重塑国产智能计算生态》的报告。
他指出，随着大模型进入 Token 爆发时代，高性价比 Token 已成为智能计算发展的核心诉求，其背后离不开统一、高效的软件生态支撑。围绕这一目标，九源智能计算平台提出 "整体统一适配、单点极致优化" 的技术路线，实现统一性与高效率兼顾。
报告还分享了九源平台在全国产化智能计算系统、串行代码高效并行的九源领域编程语言、以存换算/以存强算的推理加速系统、国产智能体等方面的技术成果，并介绍了九源智能计算生态联合体、开源社区、人才培养等生态建设实践，展现了九源以 "技术驱动、生态协同" 推动国产智能计算生态发展的整体布局。
从调用 AI 到构建 AI：培养系统型 AI 人才
九源智能计算生态联合体吕墨尘老师带来《从调用 AI，到构建 AI》主题报告。
她指出，当前 AI 已进入广泛应用阶段，但真正稀缺的是 具备系统能力的 AI 人才，真正决定模型性能与效率的是底层系统能力。围绕这一理念，InfiniTensor 训练营以开源项目实践为核心，帮助学员从“会使用 AI”成长为“会构建 AI”。
报告还介绍了训练营的发展成果。目前，训练营已吸引 10000+ 学员 参与，受到高校师生和产业界广泛关注。依托九源智能计算系统生态联合体，训练营持续搭建校企协同育人平台，为优秀学生参与开源项目、对接产业实践、投身智能计算产业提供更多发展机会。
优秀学员分享：在真实项目中成长
启元实验室智能计算研究部实习生、往届优秀学员代表黄天野结合自身参与 InfiniTensor 训练营及实习经历，分享了学习成长与工程实践的收获。
他表示，相较于 Agent、LLM 等上层应用，推理系统、编译器、GPU、芯片等底层技术往往更容易被忽视，而 真正决定大模型性能的是系统能力。InfiniTensor 训练营依托 真实开源项目 和实际工程场景，让学员在解决真实问题的过程中不断提升工程实践能力，深入理解 AI 系统开发的关键难点。
共建开放生态：推动国产智能计算产业发展
中科海光科研事业部信息科技行业总监路宗明带来《兰州大学与九源生态交流——海光公司介绍》主题分享。
他介绍了海光的发展历程、产品布局及技术迭代规划，并表示，海光始终以为数字中国提供核心计算引擎为使命，以成为世界一流的芯片企业为愿景，持续推进核心技术创新与产品演进。
报告还介绍了海光打造的光合组织开源生态，坚持开放协同的发展理念，持续联合产业伙伴共建国产智能计算生态，与九源智能计算系统生态联合体的发展理念高度契合。他鼓励同学们拥抱 AI 浪潮、拥抱国产化替代、拥抱产业发展机遇，积极投身智能计算领域，在产业发展过程中实现个人成长与价值创造。
火种计划宣讲：汇聚校企资源，培育 AI 青年力量
甘肃省人工智能与算力技术重点实验室祁颖老师带来《点燃你的 AI 火种：启元实验室 × 兰州大学火种计划》主题宣讲。
她表示，依托 九源智能计算系统生态联合体 与兰州大学优质教学科研资源，火种计划致力于汇聚产业、科研与开源资源，为同学们搭建接触前沿技术、参与真实项目、提升工程实践能力的平台，不断增强个人核心竞争力。
未来，火种计划将持续联动校内外优势资源，打造专业科普志愿队伍，探索可持续发展的 AI 人才培养模式，为国产智能计算生态培养更多优秀青年力量。
互动答疑：聚焦成长路径，共话 AI 人才培养
在互动交流环节，同学们围绕训练营实习机会、AI 行业发展趋势、企业招聘标准、跨专业转型路径等问题踊跃提问，现场气氛热烈。
针对训练营与实习机会，吕墨尘老师介绍了依托九源智能计算系统生态联合体搭建的人才培养体系，优秀学员不仅有机会与企业技术负责人深入交流，还可进入启元实验室及联合体生态企业参与实习实践，接触真实工程项目。
围绕 AI 行业的发展趋势，AI Coding 正在重塑软件开发方式。路宗明老师表示，企业在人才选拔过程中，更加看重学习能力、工程实践能力与发展潜力，持续学习、适应技术变革的能力才是关键。
针对跨专业进入 AI 行业的问题，王豪杰老师结合自身经历表示，真正的核心竞争力来自对AI 系统底层原理的理解。只有在真实项目实践中不断积累，深入掌握推理系统、编译器等关键技术，才能在智能计算领域建立长期竞争优势。
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