连日来，台风“白海豚”在朋友圈刷屏，网友紧盯手机关注实时动向，希望将影响将至最低。你是否也有同感：台风一个比一个猛，暴雨说下就下，高温破纪录跟玩儿似的……这不是你的错觉。

在全球变暖的背景下，极端天气呈增多趋势。数据显示，2024年西北太平洋和南海生了26个台风，9个登陆中国；2025年台风也偏多，9至10月连续5个台风影响华南，当年国内十大极端气候事件中，4个涉及台风和大风。同时，暴雨洪涝和高温干旱也在全年交织上演。

精准预报愈发关键。传统气象预报依赖超级计算机耗时数小时的大规模计算，如今，AI技术正在把气象预测缩短到几分钟。

这场变革中，脱胎于国家超级计算无锡中心的太初（杭州）集成电路有限公司（下称“太初元碁”），正扮演着重要角色。其核心团队来自清华大学计算机系高性能计算研究所，曾三次获得世界超级计算领域最高奖“戈登·贝尔”奖。今年，公司将总部迁至杭州钱塘。这里已汇聚瀚博半导体、力积存储、精控半导体等产业链上下游企业，太初元碁正积极融入这片国产算力产业生态，为气象预测提速提供有力支撑。

AI“算”天气，到底强在哪？

“传统天气预报，本质上是在解一道超级复杂的数学题。”太初元碁算法架构师耿翱翔打了个比方，“大气每时每刻都在动，你得用物理方程去描述它，算完网格点上的温度、气压、风速，再一步步推未来。方程得简化，算起来还特别慢，误差难以避免。”

AI for Science（简称AI4S，即人工智能驱动科学发现）的介入，改变了这个逻辑。它不直接解方程，而是从海量历史数据中学习天气演变的规律，耿翱翔解释：“我们‘喂’给它几十年的历史天气数据，让它自己学规律，就像老预报员凭经验判断天气一样。AI4S领域的这些实践探索，为我国气象部门提供了预测的新思路。”

首先，最大的变化是“快”。 以谷歌DeepMind开发的GraphCast模型为例，单次10天全球预报只需1到2分钟；它的“兄弟”GenCast模型算15天的全球预报，也只要8分钟。而传统方法动辄几个小时，AI的使用，把“半天工作量”压缩到了“喝杯咖啡的时间”。

快的同时，精度反而更高了。在0.25°分辨率（约27公里见方的网格）下，太初元碁联合百度飞桨PaddleScience共同复现的GraphCast和GenCast模型，对2米温度、10米风速的72小时预测，误差比欧洲中期天气预报中心这个行业标杆还低18%到22%。算到第7天，AI预测的温度误差是2.1℃，传统模式是3.2℃。台风路径预测上，AI提前7天的误差范围能缩小近一半。

AI4S气象模型全球尺度的预测结果，展示了距地表 3 千米高度的比湿数据

更快更准之外，成本还更低。高分辨率预报以往只能靠大型超级计算机运行，现在借助AI加国产芯片，单月硬件成本能降到传统方案的8%。这意味着，地方气象局、农业合作社这类“中小用户”，也有条件用上过去只有国家级中心才能负担的精准预报了。

国产芯片如何让这些变成现实？

光有AI模型还不够，算力是让预报“跑起来”的基础。

“这次太初元碁与百度飞桨合作，将谷歌DeepMind团队的两个气象模型GraphCast和GenCast，部署到了国产太初T100加速卡上。”耿翱翔介绍，两个模型各有所长。

GraphCast像个“全球天气指挥官”。它把地球大气层各个区域连成一张网，能捕

捉远距离天气系统的相互影响。判断高空大气环流的关键指标，GraphCast的误差始终低于欧洲中心。每天更新6次10天预报，“西风急流往哪儿飘”这种细节，24小时偏差都能控制在0.8个经纬度内。

GenCast专攻极端天气。“台风登陆概率多大”“降雨量大概在什么范围”等，这类问题它更擅长。在全球142个监测点实测，GenCast对热浪、寒潮、台风等事件的7天预警准确率，比欧洲中心的集合预报系统高出23%到31%。生成50组集合预报（备用预报）只需8分钟，传统方法要2小时，快了93%。

GenCast 模型对 “海贝思” 台风路径的预测

而太初T100加速卡，就是让这两个模型跑起来的“国产引擎”。通过技术优化，显存占用降了35%，推理速度提升近3倍，专属Transformer加速单元让 Attention 计算速度提升58%，现在10天全球预报全程只需5分钟。

除了算得快，双方还推出了可视化系统，把复杂数据变成直观画面，预报和实测的误差曲线并列展示，准确度一目了然。

不久前的世界人工智能大会上，太初元碁发布了新一代国产AI4S计算平台，将其在气候气象、量子力学、化学材料、生物医药、科学多模态大模型等AI4S领域多年来与百余家高校、科研机构和生态伙伴的合作成果转换至计算平台当中，真正打通“产学研用”闭环。未来，太初元碁将继续深化在高性能科学计算、智能模拟等方向的合作，推动AI4S从实验室走向更广泛的产业应用。

记者手记：

当国产芯片与AI模型共同参与天气预报，普通人感受到的或许是更准的台风路径、更及时的暴雨预警。而在背后，这是一条从实验室到日常生活的技术落地之路，也是国产算力从“能用”走向“好用”的真实一步。