本文系统阐释以人工智能改进超算的可行路径：以数据驱动闭环优化调度、编译、存储I/O、能耗与可靠性，结合可观测与AIOps实现持续增益。核心做法包括作业时长与资源峰值预测、强化学习调度、ML编译与自动并行、智能缓存与预取、DVFS与散热的策略优化及故障预测，上线遵循灰度与审计。实践表明可获得吞吐提升10%-30%、I/O加速20%-50%、能耗降低5%-20%。文章对国内外生态进行中性对比并给出路线图与未来趋势预测。