中国的超级计算机不参加世界排名已经很长时间了，因为它没有任何的实际意义。同样的道理，中国的大学也不应再参加世界各种排名了？ 中国超级计算机团队在2020年左右不再向Top500榜单提交最新HPL基准测试数据。这个榜单主要看峰值算力，但国内系统更多用于气候模拟、石油勘探、工程设计和科学研究等具体任务。工程师们把精力放在优化系统稳定性和应用适配上，而不是单纯调整配置去匹配单一测试标准。退出提交后，国际上反而通过论文和公开信息猜测中国系统的能力，美国相关人员在会议场合多次询问进展，显示出对实际水平的关注。中国超算数量一度在榜单上领先，但不再更新数据后，旧系统如神威·太湖之光和天河二号的排名自然下滑，而国内新系统继续在国家需求领域运行。 同样的情况出现在大学领域。2022年前后，中国人民大学、南京大学和兰州大学决定不再向QS、THE、US News等世界大学排名机构提供数据，也不再把这些排名当作学校发展和学科建设的核心参考。人大在内部讨论中提到，排名指标侧重国际论文数量、留学生比例和英语授课等，与本土人才培养和成果转化的重点有差距。南大在规划中明确调整目标，不再用国际排名作为重要依据。兰大此前已较少参与泰晤士排名。 过去一些年，多所高校为了提升榜单位置，投入资源聘请外籍教师、扩大国际生招生、调整课程设置来匹配相关指标。行政部门整理相关记录，教师汇报论文发表情况。退出后，资源更多转向本土生源质量提升、关键技术研究和区域教育均衡。实验室研究人员专注解决实际问题，课堂教学用中文构建知识框架。比亚迪、大疆等企业在招聘时，看重毕业生在项目中的实际操作和问题解决能力，而不是学校在国际榜单的具体位置。这三所高校的调整，体现出把评价权更多放在符合国家需求的体系上。 超算和大学在评价上的选择，有相似逻辑。Top500和世界大学排名都是外部制定的标准，指标体系有自己的侧重点。比如大学排名看重校友捐款、国际生比例等，而中国高校更多依靠国家投入，重视成果在国内的转化落地。超算榜单用HPL测试，但实际应用场景更复杂。继续追这些榜单，容易让资源分散到不完全匹配的方向。退出不是停止进步，而是把精力放到扎根本土的问题上，比如攻克关键技术、平衡区域教育、加强职业教育，这些直接关系制造业基础和国家发展。 这些案例说明，真正的实力体现在解决实际问题上。超算退出Top500后，国际观察者反而更关注中国系统的真实能力。大学不再追排名，资源转向本土培养，让更多年轻人能在国内接受高质量教育。这比任何外部榜单都更接地气。排名本质上是工具，不是目标。把钱和精力用在提高本土生源质量、攻克卡脖子技术、推动职业教育上，才是长远之道。