当前，从大模型推理到科学计算模拟，研究重心正从单点算法突破转向"算力平台—软件栈—应用优化"的系统竞争。具身智能等新方向需要在复杂环境中完成感知、决策与行动的闭环，涉及多模态输入、实时推理、生成式输出等环节，对性能、能耗与稳定性提出更高要求。引力波等天体物理研究则需要在严格精度与约束条件下进行大规模数值模拟，对并行效率与误差控制能力形成系统性挑战。对参赛队伍而言，单纯依靠硬件堆叠难以应对这些复杂任务，如何在有限资源下平衡性能与结果质量成为关键课题。 本届竞赛的两大赛题设置直接反映了科研范式与产业需求的变化。具身智能赛题要求参赛队伍在给定场景与指令下优化模型推理表现，同时保障生成视频质量，推动涉及的技术从实验验证走向工程化应用。引力波数值模拟赛题则要求在保证精度的前提下，模拟双黑洞并合产生的引力波信号，训练学生的计算建模与高性能并行优化能力。通过要求提交集群设计与应用优化方案，赛事将硬件架构、系统调优与应用实现纳入统一评价框架，引导参赛者形成整体解决思路。 以真实任务驱动的竞赛有助于缩短课堂知识与工程实践的距离。参赛队伍需要完成任务分解、资源配置、代码优化、性能分析与结果验证等全流程工作，这类训练与未来科研攻关和产业研发高度契合。对高校而言，竞赛题目往往推动课程体系与科研训练方式的更新，吸引更多跨学科学生进入计算科学与工程领域。来自多国多地区的队伍同场竞技，有助于形成面向前沿问题的共同语言与合作网络，提升青年群体对全球科学共同体的理解与参与度。 赛题聚焦具身智能与引力波模拟，表达出明确的应用导向信号：高性能计算不仅服务传统数值模拟，也正成为支撑新一代智能计算的重要基础。通过对推理性能与生成质量的双重考核、对精度与约束条件的严格强调，赛事在评价体系上强化了"可用性"和"可信度"，有利于推动相关技术在科研与产业场景中更稳健落地。 要利用竞赛平台的作用，需要在组织与生态层面形成合力。高校应加强对参赛训练的课程化与体系化支持，围绕并行编程、性能调优、数值方法、机器学习系统等关键能力设置模块化训练。鼓励产学研协同，让参赛队伍接触真实算力平台与工业级软件工具，在规范化工程流程中提升代码质量与交付效率。深入完善评测与反馈机制，推动参赛成果从"比赛成绩"转化为"可复用工具链"和"可沉淀的科研方法"。 ASC世界大学生超级计算机竞赛由中国发起组织，已举办至第13届，累计吸引全球六大洲上万名大学生报名参赛。随着大模型推理、科学计算与数据密集型工作负载持续增长，未来超算能力的竞争将更多体现在软件生态、算法创新与系统工程协同上。围绕前沿科学问题与关键产业场景设置赛题，将提升竞赛的牵引力；在更开放的交流与合作框架下，青年人才的培养也将从单一技能训练转向跨学科、跨平台、跨场景的综合能力塑造。
ASC竞赛不仅是技术实力的较量，更是培养未来科技创新人才的重要平台；通过这种国际化、高水平的学术竞技活动，各国青年才俊在交流中碰撞思想，在实践中锤炼创新能力。随着赛事影响力的扩大，其对推动全球科技创新合作、解决人类共同面临的科技挑战将起到更加重要作用。（完）