2006年至2012年那段时间 ， 我整个工作重心都转移到了北京 ， 独立融资组队 ， 继续发展第4、5、6、7代刀片式超级计算机 ， 并开发医院医疗软件 ， 建立起了中国最早期的健康云计算、大数据服务平台 。
最初我们1.0版本的想法是将县、乡、村结合在一起 ， 打造“医联体” 。 未来 ， 我们希望全中国都是一张网 ， 用一个健康码 。 人始终是流动的 ， 但在一张网之下 ， 不论走到哪里 ， 你的慢性病 ， 你的家族病史都可以及时准确地全部调出来 。
NBD：近年来 ， 中国在TOP500高性能超级计算机的数量上 ， 逐步在全球占据制高点 ， 以“神威·太湖之光”和“天河二号”为代表的超算屡次在算力上领先全球 。 根据您的观察 ， 中国的超级计算机在全球处于什么样的水平？
陈世卿：其实 ， 从系统设计、生产制造上来看 ， 中国已经处于前沿的水平了 。 全球排名前十的超级计算机里面有不少来自中国 。 例如不久前 ， 在全球超级计算大会上 ， 由之江实验室牵头的中国超算应用团队 ， 凭借新一代神威超级计算机研发的量子计算模拟器——“超大规模量子随机电路实时模拟”（SWQSIM）获得了超级计算应用领域国际最高奖项——2021年度“戈登·贝尔”奖 。 这是中国超算发展水平的集中缩影之一 。
NBD：那么 ， 中国目前在超算的发展上还存在哪些短板？
陈世卿：首先是中国的超算应用型人才不足 。 中国培养的人才集中在中科院等大型机构院所 ， 主要研究集中式超算 ， 领域相对较窄 ， 而且也只有国家机构能够负担 。
未来的分布式智能超算将会是一个个分散到社区、街道、产业园区的小型超算 ， 将会有更多更为细分、复杂的应用场景 。 鉴于此 ， 中国的人工智能应用型人才还存在很大的缺口 ， 目前至少需要500万相关的开发人才 。 此前 ， 我们在成都锦城学院成立了人工智能学院 ， 希望培养更多中高端的应用开发人才 ， 并计划将成功的培养模式 ， 复制到一百所高校 。
另外就是市场在谈超算的时候 ， 谈具体产业和产品比较多 ， 很少有人谈算力算容 。 实际上 ， 中国的智能超算发展 ， 在算力算容上是一个较大的缺口 。 未来所有的人工智能场景都需要算法 ， 而算法需要算力支持 ， 这块需要大力开发 。
目前 ， 有的城市意识到发展以人工智能为代表的数字经济的核心在于算力 ， 已经开始了相关布局 ， 华为、浪潮等企业也在参与城市算力算容的建设 。 中国应该要以产业园区、社区为核心 ， 布局5G基站等新型基础设施和算力 ， 为中小企业创新发展营造良好的配套环境 。
最后 ， 只有将脑科学、人工智能和智能超算结合在一起 ， 才能完成从端到边缘的应用场景 ， 建立起完整的产业链 。
NBD：最后一个问题 ， 从最初加入垄断世界超级电脑市场的克雷公司 ， 到与创始人西摩·克雷分道扬镳中间你们经历了什么？作为一名顶尖科学家 ， 同时也是资深创业者 ， 您如何在技术探索与商业之间保持平衡？
陈世卿：因为他研究的超算系统被我超过了（笑） 。 当时 ， 我的第二代超算研制出来了 ， 他的第二代还没出来 。 慢慢地 ， 整个公司的营收全都“依靠我的产品” 。
事实上 ， 研发每一代超算都要花很多钱 ， 去支撑上百人的研发团队 。 当时公司并不能支撑两个都在“烧钱”的研发团队 。 一方面 ， 克雷毕竟是创始人 ， 公司一定要优先支持他的想法和研究；另一方面 ， 我为公司带来大量的商业利益 ， 却依然没法筹集到足够的后续研发基金 。 久而久之 ， 我俩就“分离”了 ， 后来我主动带着45个工程师的研究团队离开了公司 。