官方对第二轮的原话是「形式与第一轮相同」，真正的差别只有三处：考纲范围、算力限制、奖项设置。第一轮只覆盖七个话题且全部代码跑 CPU，第二轮覆盖全部考纲、部分题可用 GPU。报名 2027 年 1 月 31 日截止，第一轮 2 月 19 日开考。
一、先记住官方那句话：形式相同
很多同学以为第二轮会换一套完全不同的考法，于是把大量时间花在猜题型上。官方的表述其实很干脆——第二轮的形式与第一轮相同，只是部分题目可能需要用到 GPU。
也就是说，两轮共享同一套骨架：都有非编码题与编码题两类，编码题都必须在 Google Colab 中完成。你在第一轮练熟的答题流程、提交方式、notebook 组织习惯，到第二轮可以原样沿用。
既然形式不变，差别就集中在另外三个维度上。下面逐条拆。
| 维度 | 第一轮 | 第二轮 |
| 题型形式 | 相同：非编码题 + 编码题，编码题在 Google Colab 完成 | |
| 考纲范围 | 七个指定话题 | 全部考纲话题 |
| 算力 | 全部跑 CPU；GPU 不需要也不允许 | 部分题可能需用 GPU；Colab 提供 L4 |
| 奖项 | 杰出荣誉榜 / 高级荣誉榜 / 荣誉榜 | 夏令营资格 / 金 / 银 / 铜 / 荣誉提名 |
| 参赛门槛 | 按官方规则页的资格要求报名 | 须由第一轮晋级 |
二、差别一：第一轮只考七个话题，第二轮考全部
这是三处差别里最实质的一处。官方为第一轮明确圈定了七个话题：
① Google Colab 中的 Markdown；② AI 数学基础；③ 基础编程；④ 机器学习；⑤ PyTorch 深度学习进阶编程；⑥ 深度学习基础；⑦ 卷积神经网络（CNN）基础。
而第二轮的考纲范围，官方只写了四个字：全部考纲话题。
这个差别的含义值得说透：第一轮是有边界的，第二轮没有。备战第一轮时你可以对着七个话题逐项打勾；到了第二轮，凡是考纲上有的都可能出现。从往届第二轮的官方赛题说明看，题目覆盖经典 AI 概念与 Transformer、生成式模型等现代进展——这些已经超出第一轮那七项的范围。
三、差别二：CPU 与 GPU，这一条改变的是解题策略
第一轮的约束写得非常硬：全部代码必须在 CPU 上运行，GPU 既不需要也不允许。第二轮则是部分题目可能需要参赛者使用 GPU，Colab 提供 L4。
这不只是算力多少的问题，它直接决定你该怎么设计方案：
① 第一轮：模型规模、训练轮数、数据处理方式都必须控制在 CPU 能在合理时间内跑完的范围内。"把模型做小做准"是第一轮的核心工程能力；
② 第二轮：有了 GPU，可以处理更大的模型与数据量，但同时也意味着题目会按"你有 GPU"来设计难度。算力放开了，题目的野心也跟着放开了。
顺带一个往届信息：2026 年第二轮期间，Google 为每一名参赛者免费提供了 500 个 GPU 计算单元。
2026年竞赛真题
四、差别三：奖项体系完全不同
两轮的奖项不是同一套名字的延续，而是两套独立体系：
第一轮设三档荣誉榜——杰出荣誉榜、高级荣誉榜、荣誉榜；第二轮设夏令营资格、金奖、银奖、铜奖与荣誉提名。
这里有个容易被忽略的点：第一轮的荣誉榜与"能否晋级"是两条分别划定的线。2026 年两条线恰好都是 98/300，但 2025 年并不相同——荣誉榜线 72、晋级线 53。拿到荣誉榜不等于晋级，反之亦然，两者不能互相推断。
晋级按当届公布的绝对分数线划定，满分 300 分。2026 年第二轮晋级线 98/300；2025 年为 53/300（当届 393 人参赛、76 人晋级，晋级率 19.3%）。
五、还有一个官方没并列写、但实际存在的差别：时长与场地
第一轮是单场 3 小时——2027 年为 2 月 19 日美东 12:00-15:00，全球考生同一时间开考，个人赛。
第二轮的时间为 2027 年 3 月或 4 月，具体日期与地点官方尚未公布。参照 2026 年：第二轮是两天两地——4 月 4 日在哈佛医学院波士顿校区 TMEC（14:30-17:30），4 月 5 日在 MIT Building 10 Room 250（09:00-13:00），两天合计 7 小时，赛前还安排了哈佛与 MIT 教授的三场主旨报告。
所以从考试强度看，第二轮是第一轮的两倍以上。不过两轮有一条完全一致：每一轮都必须到场并由真人监考，考点为学生所在学校或 USAAIO 授权考点（大学、图书馆、考试中心）；未经监考的成绩不予认证，也不能晋级。
六、备考顺序：把七个话题当地基
既然第二轮"形式相同、范围放开"，最合理的路径就是先把第一轮那七个话题吃透，再向外扩——它们本来就是全部考纲的基础层，顺序也与官方列举一致：从 Colab 里的 Markdown 与基础编程起步，补 AI 数学基础，进机器学习，然后是 PyTorch 与深度学习，最后到 CNN。
另外值得记住第二轮公布的命题原则：强调第一性原理，要求从原理出发推导并搭建模型，把 AI 模型当黑箱直接调用会被显著扣分；同时要求数学推理与工程实现结合，并考察模型设计的创造性，而非套用标准模板。这条原则其实两轮通用——第一轮就该按这个标准练，到第二轮才不会临时转向。
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形式没变，变的是边界——第一轮给你一张清单，第二轮把清单收走了。
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