核心判断
北京大学公开的一体化运营实践显示，高校算力建设不仅要看设备规模，还要看课题组能否按科研任务选择资源、调用模型、跟踪作业并获得持续服务。
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算力建好了，老师怎么用起来？10月24日，北京大学公布国产算力一体化运营实践。其参与联合申报的方案，入选全球计算联盟2026年度产业应用案例汇编。
截至此次披露，“未名卓越一号”集群已服务超过100个校内课题组，运行计算任务超过1万次。这些数据，呈现了算力建设之后的实际使用。对一个课题组来说，开展科研计算，需要选择合适的计算资源；使用大模型，还需要匹配模型服务。
北大的做法，是通过一体化平台，把本地国产算力、云端模型和跨域算力协同起来。用户可以按任务选择资源和模型，平台覆盖算力调度、平台管理、远程桌面和模型服务。其中，模型服务平台统一纳管45个本地及云端模型，已经用于物理、化学等领域科研。
从这个案例可以看到，高校算力建设的价值，要在真实科研任务中体现。对于准备建设或升级平台的高校，可以先选一个课题组、一个真实任务。检验资源能否顺利申请，模型能否方便调用，结果能否满足科研要求。
从真正用起来开始，再判断怎样扩大服务。
对高校建设的启示
- 用课题组真实任务定义算力服务目录
- 统一资源、模型、身份、配额与运行监控
- 用实际使用和科研支撑证据评价建设效果
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