AI时代的计算竞争，正在转向系统能力竞争

两年前，大模型的集中爆发掀起了第一波AI算力焦虑。而今天，智能体以惊人的速度从实验室走向产业前沿，再度将这场算力的竞赛推向了全新的高度。

无论是万亿参数大模型的持续训练迭代，还是多场景智能体的高并发推理，又或者是科学智能的高精度仿真，都不再满足于传统的算力资源供给模式，超大规模的智算集群逐渐成为行业刚需。

7月10日，光合组织2026智能计算应用大会期间，中科曙光宣布中国首个全国产十万卡AI超集群——曙光8000（登峰）正式落成。中科曙光董事长、国家先进计算产业创新中心主任历军表示，“曙光8000是曙光公司以及曙光系所有的企业共同30年经验技术的一次集成，这不光代表了曙光在计算领域的能力，也代表了中国在这个方面的最高水平，甚至也代表了世界在该领域的最高水平。”

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算力需求的进化

倒逼系统性创新

人工智能的发展，本质上是一场算力需求不断突破边界的进化史。

十年前，感知智能的突破主要依赖模式识别，对计算的需求相对单一；五年前，生成式智能横空出世，模型开始学习创作，算力需求首次出现跃升。

如今智能体时代的来临，则伴随着对底层算力体系的重构。模型参数规模从百亿级跃升至万亿级，训练数据从TB级迈向PB级，上下文窗口从K级扩展到M级，这些数字的背后，是计算、存储、网络、能耗四大维度压力的同步飙升。同时，AI for Science等新范式的兴起，要求同一套系统既能承载高精度的物理模拟，又能高效执行低精度的AI推理，这对传统单一精度的算力架构构成了根本性挑战

过去，行业习惯于通过直接增加服务器数量、堆叠加速卡来提升整体算力。这种方式在千卡、万卡规模时尚可维持，但一旦进入十万卡级别，问题就会集中爆发：互联瓶颈导致通信开销剧增，存储吞吐跟不上计算节奏，能耗与散热压力成倍放大，系统稳定性与可维护性显著下降。

这种粗放式扩张，往往带来边际效益的快速衰减。硬件的理论峰值不断刷新，但转化为实际应用效能的鸿沟却越来越大。如果无法从架构层面解决计算、网络、存储与调度的协同效率问题，那么规模越大，可能意味着浪费越严重。

算力产业亟需一场系统性的创新变革，只有将算力视作一个有机系统，而非离散设备的集合，才能在高并发、高吞吐、多精度、多任务的负载环境下，实现可持续的规模扩展。

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跨越三道门槛

系统性创新的必经之路

将系统性算力创新的宏伟愿景从纸面带入现实，并实现规模化的落地，就必须跨越三道门槛。

首先，是系统级创新的深度。我们知道，超大规模智算集群的稳定运行，要依赖芯片、网络、存储、散热、调度系统等多个环节的协同，任何一个环节的技术短板或外部依赖，都会成为整个算力体系的风险漏洞与性能瓶颈。特别是在异构计算成为常态的今天，如果仍依靠传统的集成模式，显然无法应对超大规模集群在稳定性与能效上的严苛要求。

所以，真正的系统性创新的深度，体现在能深入核心器件的微架构、操作系统的内核与网络协议的底层，进行端到端的垂直优化，从而实现那些“拿来主义”永远无法企及的性能突破。自主可控，不仅是安全的底线，更是系统能力释放的前提。

其次，是生态开放的广度。所谓“系统性”顾名思义，它的生命力来自于向下兼容多样化的硬件体系，向上支撑五花八门的行业应用框架。

因此，开放的广度，意味着要打通产业链上下游壁垒，联动科研机构、技术厂商、行业用户、开发者生态，并构建开放共享、协同共建的产业生态，才能实现技术互补、资源共享，解决大规模算力部署中的适配难题，同时推动系统算力技术的标准化，并能够走向规模化普及。

最后，是应用场景的落地能力。系统性创新的成果，必须在多元化的行业场景中接受淬炼，才能证明真实的价值。无论是气象预测、新材料研发还是大模型训练，算力集群必须证明自己在高压、高并发、长周期的真实任务中具备稳定可靠的交付能力。只有深深扎根于产业土壤，解决真实世界的难题，系统性创新才算真正完成了它的使命闭环。

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曙光8000

系统级创新能力的集大成者

那么， 曙光8000 AI超集群的落成，到底有什么资格代表算力系统级创新能力的最高水平？

首先，它实现了全链条的国产化深度，从底层支撑的海光等国产处理器与加速芯片，到自主研发的scaleFabric无损RDMA高速网络，再到全球IO500性能双榜第一的ParaStor分布式存储系统，以及支撑MW级部署的浸没式相变液冷技术，这条完整的自主技术链条，确保了系统内部每一个比特的流动、每一瓦特能量的消耗，都处在精密的协同优化之下。

其次，它展现了强大的产业链拉动效应与开放的生态广度。曙光8000依托“光合组织”生态，拉动了从上游芯片、部件到下游行业应用的产业链协同。通过开放适配与联合优化，它不仅实现了对主流大模型的零代码上线支持，更将复杂的硬件能力封装为便捷的算力服务，通过国家超算互联网向社会开放，降低了用户获取超大规模算力的门槛。这种开放并非无原则的兼容，而是在统一技术路线下的有序共建，既保障了自主性，又避免了碎片化。

第三，它用丰富的应用场景落地实践，验证了系统能力的可行性。曙光8000已经过了严苛的场景验证，目前在十万卡核心节点上，已完成超过300项超智融合应用的深度优化，覆盖大模型、创新药、新材料、量子计算、天文气象等20余个关键领域。同时，有超过70个应用实现了万卡规模扩展，证明了这套系统在大规模、高负荷科研任务中的稳定可靠。

随着AI时代的计算竞争，转向系统能力竞争，曙光8000的落成，不仅是一个工程的交付，更标志着国产算力已具备构建超级系统、赋能产业全局的能力。如历军所说，“基于曙光8000，基于国家超算互联网的体系，我们将不遗余力地在应用的推广、应用的丰富度、应用的水平、应用的能力方面付出努力，相信用5年的时间，能够把国家的高性能计算机的应用水平，推到世界的前列去。”