年中总结，投资人进。
上半年密集跑了几个算力相关的投决会，分享点个人感受。一个有意思的变化是，LP们现在不再单纯追问多少P算力，而是改问能不能跑全精度。
为什么？因为纯AI智算集群有个天然短板：半精度（FP16/BF16）跑大模型训练推理确实快，但遇到气象模拟、基因测序、新材料计算这类需要双精度（FP64）的科学计算任务，直接歇菜。而国家“十五五”规划明确把“AI for Science”（AI4S）列为战略性方向，中科院、高校、央企研究院都在布局。这意味着未来的算力需求不是二选一，而是既要也要——同一个集群既能训大模型，又能跑高精度仿真。
业内管这个叫“超智融合”。谁先具备全精度算力调度能力，谁就拿到了下一波算力基建的入场券。这波技术门槛不低，不是堆GPU就能解决的，核心在底层网络和冷却架构。对投资而言，与其追那些虚标的算力规模，不如看看真正的全精度落地能力。
产业投资 智算集群