概要：AI作为新生产力引擎，需智算基础设施支撑。中科曙光通过“智”底座、“智”平台、“智”服务、“智”生态、“智”应用五大维度，展示其全开放智算基础设施，助力AI落地和产业智能革新，推动新智生产力发展，为产业数字化、智能化注入动能。
在时代的巨轮下，每一次生产力的跃迁都伴随着一颗引领潮流的“心脏”——发动机。从蒸汽机的轰鸣到燃油机的咆哮，每一次进化都为工业文明注入了新的活力。
而今，我们迎来了AI这一颠覆性力量，它如同新生的凤凰，展翅欲飞，但需要一个强大的“引擎”来支撑其翱翔天际。这个引擎，我们称之为智算基础设施，它是AI腾飞的基石。
然而，与传统发动机不同，智算基础设施并非简单的机械组合，而是一个庞大而复杂的生态系统。在这个系统中，算力卡、软件平台、开发工具、模型数据以及生态支持等要素，相互交织，共同影响着AI的落地和产业的智能革新。
因此，我们需要的“新智生产力”的发动机，不仅要有强大的动力输出，更要有精密的结构设计和各环节的精准对接。
那么，如何将这些要素巧妙地融合在一起，让它们像精密的齿轮一样协同运转，让“新智生产力”的引擎真正轰鸣起来？
在WAIC 2024的舞台上，中科曙光为我们带来了一场视觉与智慧的盛宴。他们展示的不仅是一台台先进的设备，更是一套完整的智算生态体系——从“智”底座到“智”平台，从“智”服务到“智”生态，再到“智”应用，五大维度共同构成了这台精密而强大的“新智生产力引擎”。
这五个维度，既是中科曙光对智算“发动机”的结构拆解，也是他们对未来AI产业发展的深刻洞察。他们希望通过这五大维度的创新，打破AI应用的断点、堵点和盲点，让算力真正为产业所用，为社会创造价值。
接下来，让我们一起走进中科曙光的智算世界，探索这台“新智生产力引擎”的奥秘。
智算“动力链”：断点、堵点与盲点的挑战
在AI的“动力链”上，我们面临着诸多挑战。有因海外供应链依赖而带来的“断链”风险，有算力多样化、架构多元化带来的选型困扰和试错成本，还有大量中小微企业和长尾需求对于智能化的认知盲点和盲区。这些挑战如同道路上的绊脚石，阻碍着AI的落地和应用。
为了打通这条“AI动力链”，让算力真正为产业所用，我们需要一台精心设计、结构严密、逻辑合理的“发动机”。而中科曙光，正是从五大维度出发，为我们打造了这样一台“新智生产力引擎”。
发动机进化：中科曙光的精密装置
发动机，是工业制造的巅峰之作，代表了人类对于动力的极致追求。而在AI领域，中科曙光同样为我们呈现了一台精密而强大的“新智生产力引擎”。
在这台引擎中，“智”底座提供了强大的算力和存力支持，为AI应用提供了坚实的基础。而“智”平台和“智”生态则通过软件层的布局，将算力和数据的价值最大化。同时，“智”服务则基于算力网络，为用户提供高效、便捷的算力服务。最后，“智”应用则将AI技术真正落地到各行各业，让终端用户真切感知到AI的魅力。
在WAIC大会上，中科曙光从五大维度展示了他们的产品和能力。从人工智能算力底座到AI绿色算力方案，从全新升级的ParaStor全闪存储到新一代融合计算平台，每一个环节都体现了中科曙光对于AI技术的深刻理解和精湛技艺。
在“智”平台上，中科曙光自研的人工智能基础软件系统DAS展现了其强大的AI全栈优化能力。它可以兼容CUDA生态，让
