内容摘要：全球AI算力竞赛已全面进入超大规模集群的综合实力比拼阶段。海外科技巨头如微软、OpenAI、Meta等正全力构建十万卡专属算力集群，意图垄断大模型研发及科学智能AI4S）等前沿高地。与此同时，随着大模

全球AI算力竞赛已全面进入超大规模集群的十万卡综合实力比拼阶段。

海外科技巨头如微软、千呼OpenAI、始出曙光Meta等正全力构建十万卡专属算力集群，中科意图垄断大模型研发及科学智能（AI4S）等前沿高地。何练与此同时，十万卡随着大模型基础能力的千呼跃升以及智能体（Agent）的加速普及，算力需求呈指数级增长。始出曙光在此背景下，中科具备长期稳定运行能力且完全自主可控的何练十万卡级算力集群，已成为业界攻坚的十万卡核心目标。

然而，千呼国产厂商面临着严峻挑战：十万卡集群并非万卡规模的始出曙光简单线性叠加，而是中科涉及多重技术关卡的系统工程。任何一环的何练技术短板，都可能导致整体超算体系无法发挥设计算力。谁能率先打破行业桎梏，搭建起国内首个十万卡AI集群？一场产业大会给出了关键答案。

“原生超智融合”：国内首个十万卡AI超集群正式落地

7月10日，光合组织2026智能计算应用大会在郑州召开。会上，中科曙光正式宣布国内首个全国产十万卡AI超集群——曙光8000（登峰）落成，并同步接入国家超算互联网。这一里程碑事件标志着国产AI基础设施正式从“万卡时代”迈入“十万卡阶段”。

随着大模型、科学智能及智能体应用的爆发，算力基础设施正从千卡、万卡向更大规模演进。面对高并发、高吞吐、多精度、多任务的复合负载需求，十万卡级AI超集群已不再是概念，而是下一代AI基础设施的核心入场券。

万卡级算力底座绝非硬件数量的十倍堆砌，而是对全产业链协同能力的系统级大考。曙光8000采用“原生超智融合”技术路线，实现了全类型计算的原生一体化融合。该系统面向高精度科学计算与低精度智能计算的复合需求，支持从FP64到INT8的全精度覆盖，广泛适用于科学计算、大模型训练、AI推理及工业仿真等多类场景。

十万卡集群的全面部署，标志着我国已建成规模领先、自主可控的通用型超智融合算力高地。

算存传一体化：打通性能释放的关键堵点

在系统架构上，曙光8000具备“芯片、计算、存储、网络、散热、应用、服务”的全链路全自研能力。

1. 芯片底座：筑牢算力根基

海光等国产芯片为系统提供了坚实的底层支撑。其中，6款核心芯片整体性能达到国际先进水平，为十万卡集群的稳定运行奠定了坚实基础。

2. 存储突破：解决IO瓶颈

存储是算力释放的前置基础，也是大规模集群中最易暴露性能短板环节。大模型训练及万亿级原子仿真等业务会产生PB级超大文件及海量碎片化日志，传统分布式存储极易出现元数据堵塞、带宽失衡及延迟激增等问题，导致算力硬件“空转”，利用率低下。

曙光8000搭载自研ParaStor分布式存储系统，在2026全球IO500榜单中荣获生产型全节点和10节点性能“双榜第一”。该榜单基于真实业务负载实测，是衡量商用存储工程落地实力的权威标准。

3. 网络升级：消除通信壁垒

行业普遍面临算力硬件迭代快、集群互联网络带宽升级滞后的矛盾。数据显示，千卡级AI训练中通信时间占比超30%，而在超大规模模型或采用复杂并行策略（如张量并行、流水线并行）的场景下，通信占比高达50%-70%，网络成为制约算力释放的“隐形门槛”。

为此，中科曙光于今年3月推出首款国产400G原生无损RDMA高速网络——scaleFabric。该技术对标国际顶尖水平，填补了国产集群在“高速互联”领域的空白。

• 全链路自研：从底层SerDes IP、交换芯片到网卡、交换机及管理软件，实现完全自主研发。
• 原生无损机制：采用原生信用基流控机制，保障数据传输零丢包。
• 大规模适配：支持十万卡级规模组网，具备毫秒级链路故障恢复能力，且恢复速度不随网络规模增长而下降，确保大规模集群长期稳定运行。

绿色底座+“智慧大脑”：一站式平台打破算力孤岛

随着算力密度持续攀升，高密度散热与绿色低碳成为十万卡集群规模化复制的硬性约束，也是响应国家算电协同政策的关键。

1. 绿色散热：突破能效天花板

传统风冷及冷板式液冷难以满足十万卡集群的超高单机柜算力密度需求。风冷架构空间占用大、能效低；而海外液冷专用冷媒技术受专利限制，自主可控性不足。

曙光8000采用整机柜浸没相变液冷方案：
* 高功率密度：单机柜稳定支撑MW级功率密度。
* 自主材料：搭配自研国产绝缘冷媒与金刚石铜合金导热材料，散热效率远超传统方案。
* 极致能效：实现全年自然冷却，数据中心PUE低至1.04。
* 高效供电：依托高压直流电直接入柜方案，提升供电效率，电流可快速响应算力负载波动，无时延匹配业务动态变化，供电架构可演进至更高电压等级，适配未来算力密度提升需求。

2. 智能调度：Gridview7.0算力大脑

如果说芯、存、网、冷构成了硬件基础，那么Gridview7.0一站式智能化算力管理平台则是系统的“调度大脑”，旨在解决超大集群软件层面碎片化、运维繁重及利用率低等行业痛点。

• 双融合架构：核心采用MetaStack+K8s双融合调度架构，配备科研+运维双智能体。
• 全栈适配：依托全栈国产化硬件适配与OneScience自然语言交互能力，打通超算高精度仿真与AI大模型训推混合算力的统一调度。
• 全流程自动化：实现科研与运维全流程自动化，算力资源按需调配，彻底打通“算力孤岛”。

该平台面向十万卡级超大集群提供全场景管控能力，内置数百款行业应用模板，具备支撑十万卡线性扩展的自研调度优化、超节点整机柜适配、6大行业科研智能体、分级安全保密及超算互联网联动运营等专属能力，大幅降低大规模国产算力集群的使用门槛，将算力转化为标准化的“生产力”。

全链路闭环：从示范应用走向规模化复制

拆解曙光8000的技术架构可见，其核心价值不在于十万张加速卡的硬件堆砌，而在于完成“芯、算、存、网、冷、管、软”各环节的全链路自研、深度协同与闭环验证。这是区分“硬件拼凑集群”与“标准化十万卡智算底座”的核心标志。

1. 生态对比：自主可控 vs 封闭生态

• 海外集群：体系高度封闭，软硬件绑定单一生态，难以适配国内本土化科研场景与数据安全规范。
• 国内多数厂商：仅实现单点硬件突破，缺乏端到端协同优化能力，难以支撑十万卡级任务长期稳定运行。

2. 应用验证：覆盖多领域核心场景

目前，曙光8000已完成300余项重点应用优化，并在60+项目半机规模、20+整机规模及15+GB（戈登贝尔奖）量级超大规模应用中实现适配。应用场景涵盖大模型、机器人、汽车、创新药、新材料、量子计算、天文气象等20+领域，验证了系统在大规模、高负荷科研任务中的稳定性。

在重点大应用方面，已成功实现蛋白质折叠模拟、万亿原子级水分子动力学模拟及百万亿网格湍流模拟等，以真实产业案例验证了系统综合实力。

3. 产业带动：启动第二套系统研制

曙光8000的落地有望带动上游芯片、零部件，中游整机、软件，下游行业应用等全产业链协同发展。依托光合组织产业链伙伴，中科曙光将输出标准化的十万卡建设方案。大会期间，中科曙光已与北京科学智能研究院签约，正式启动第二套全国产十万卡算力系统的研制工作。

结语：重新定义全球算力竞争标尺

在全球AI产业从单纯追逐算力规模的粗放阶段，转向看重系统效率与落地实效的理性竞争周期下，算力基础设施的评判标准已发生根本性变化：不再仅是加速卡数量或单卡峰值，而是综合系统运行效率、绿色低碳水平、全场景适配能力与自主可控产业链成熟度。十万卡AI超集群正逐步成为基础科研、高端制造及数字产业的标配基础设施。

中科曙光十万卡集群的问世，重新定义了全球算力赛道的竞争标尺。万卡集群可依靠硬件集成快速成型，而十万卡超大规模算力体系则必须依赖端到端全栈自研技术作为稳定运行的核心支柱。算力基础设施的角逐，归根到底是系统工程综合能力的较量。从保障产业链自主安全，到驱动基础科学原始创新，全链路自研的国产算力底座正承担着关键底层使命，不断加固我国AI产业的发展根基，为新质生产力的培育提供核心算力引擎。