让科研回归研究本身——超聚变助力南开大学商学院AI创新实践

随着数字孪生、大模型应用等新技术加速演进，高校科研与教学正经历一场深刻的范式转换。在模型训练、仿真分析等场景中，算力已成为支撑创新的底层基础设施。作为国内知名商学院，南开大学商学院长期聚焦系统科学、管理科学与智能决策等前沿方向。近年来，随着研究不断深入，学院对AI科研开发环境、模型训练与科研资源统一管理的需求不断增长。

然而，摆在师生面前的挑战，却远比“算力不足”更复杂。

比算力短缺更棘手的，是科研精力的隐形消耗

在真实的科研与教学场景中，算力瓶颈往往只是表层问题，水面之下是师生在资源协调、环境配置和问题排查中投入的大量时间成本：

● 资源有限，算力沦为“稀缺排队项”：多个课题组同时开展模型训练和仿真分析，有限的计算资源难以满足并发需求，算力排队成为常态，研究进度被迫按下暂停键。

● 环境各异，部署陷入“重复造轮子”：不同研究依赖的软件环境千差万别，特定版本的AI框架与依赖组件冲突不断。课程实验需要独立配置，环境部署与版本兼容困难，重复工作量极大。

教师需要投入大量精力维护环境和处理兼容问题，学生在正式开展实验前，也常常需要花费大量时间进行配置与调试。如何让师生从繁琐的底层运维工作中解放出来，将更多精力投入科研创新本身，成为学院平台建设的重要目标。

AI Space：打造面向科研与教学的一体化AI创新平台

针对学院实际需求，超聚变部署AI Space大模型加速引擎，为商学院打造面向科研与教学的一体化AI创新平台，通过统一管理科研资源、开发环境和AI应用，加速科研创新与教学实践。

● AI Space大模型加速引擎统一管理底层算力资源，为多课题组并发开展模型训练、数据分析和仿真计算提供稳定支撑。通过统一资源管理与灵活调度，平台有效缓解资源紧张和排队等待问题，让科研任务能够更加高效推进。

● AI Space大模型加速引擎还为师生提供开箱即用的开发与实验环境。平台支持主流AI框架及科研工具，通过统一管理与灵活调度，实现科研资源按需分配。复杂的底层环境被屏蔽，环境配置与维护的难度大幅降低。

这一变化，让科研与教学的组织方式更加高效。教师可以更便捷地组织组织实验教学，学生能够更快进入实验状态，跨越环境搭建带来的使用门槛。

从“能用”到“好用”，科研教学效率进一步提升

平台上线后，南开大学商学院的科研与教学效率得到明显提升。

在满足多课题组并行研究需求的同时，模型训练整体性能较原有平台提升3至5倍，为数字孪生、智能决策等前沿研究提供了更强有力的算力支撑，加快了实验迭代与成果验证过程。

相比性能提升，师生感受更直接的是科研体验的改善。过去大量消耗在环境配置、问题排查和资源等待上的时间被有效压缩，科研工作开展更加顺畅，教学组织效率也得到进一步提升。

如今，AI创新平台已经不仅仅是科研基础设施，更是支撑创新人才培养和科研突破的重要底座。南开大学商学院的实践表明，当师生不再将时间消耗在环境配置和资源等待上，算力平台所释放的价值，远不止于性能提升本身——它让科研与教学，真正回归了研究本身。超聚变期待与更多高校及科研机构携手，共同探索AI时代科研与教学的新路径，让每一份算力更好地转化为面向未来的创新生产力。