7月10日基金定投，光合组织2026智能计算应用大会在郑州举行。会上，中科曙光宣布国内首个全国产十万卡AI超集群“曙光8000（登峰）”正式落成并接入国家超算互联网。
作为国产算力规模化部署的标志性事件，十万卡级系统的落地折射出行业正发生的深层变化：算力底座从单一AI训练转向超智融合，产业竞争从单点性能比拼转向全栈系统能力，商业化路径也从芯片供应走向“云边端”一体化。
中信证券计算机首席分析师杨泽原向记者指出，“云边端”体系，意味着提供从数据中心到生产现场的一体化解决方案。这种能力能显著降低客户的系统迁移和部署成本，提升国产化方案落地效率，从而加速国产算力在这些关键行业的渗透率。
十万卡重定义AI基础设施门槛
过去几年，行业谈论算力规模多以千卡、万卡为单位，而十万卡级系统的落地正在重新定义AI基础设施的能力门槛。
与万卡级系统相比，十万卡部署考验的不只是计算卡数量和理论峰值，更包括系统架构、网络互连、访存效率、能效控制与生态应用能力的综合工程水平。中国工程院院士李国杰指出，算力基础设施是智能基础设施的根基，在可以看得见的未来，智能是离不开算力的。
互联网持牌配资券商当前人工智能正在从大模型向智能体和具身智能快速演进，AI for Science正在推动基础研究和技术发明加速发展，这些变革催生的算力需求不再是单一精度的计算，而是需要同时支持高精度科学计算和低精度AI训练的超智融合能力。
十万卡级系统的落地，也推动大规模算力中心的评价重心发生转移——从单纯的规模堆叠和性能比拼，转向更综合的系统化能力，更重视实际应用效率与产业经济价值。此次落成的曙光8000采用“超智融合”技术路线，摒弃传统分区方式，实现全类型计算的原生一体化融合，支持从FP64到INT8全精度，可覆盖科学计算、大模型训练、AI推理、工业仿真等多类科研和产业场景。
中国科学院院士鄂维南也强调，AI for Science正在推动科学研究从传统模式走向系统化平台模式，并加速向工程应用和产业赋能延伸。面对庞大而异构的算力需求，构建开放、高效、协同的计算生态，已成为释放智能计算价值的关键。
从应用层面看，超智融合的算力底座已开始显现价值。目前该十万卡核心节点上已完成300余项超智融合应用优化，涵盖大模型、机器人、汽车、创新药、新材料、量子计算、天文气象等二十余领域，其中超过70个应用实现了万卡规模扩展，蛋白质折叠模拟、万亿原子级水分子动力学模拟、百万亿网格湍流模拟等前沿科研任务已在其上跑通。
全链路系统能力成竞争下半场
十万卡级系统的全国产化落地，折射出一个关键行业变化：国产算力正在从单一芯片的性能追赶，转向全链条的系统工程能力比拼。
中科曙光高级副总裁李斌指出，顶级大算力系统面临的挑战是多维度的，核心可以归结为在复杂的体系结构和超大规模扩展的情况下，所带来的一系列科学和工程问题，包括性能、效率、可扩展性、能源能效，以及软件生态等方面。在他看来，行业的破局之道在于两点：一是从单点突破转向系统工程的创新，二是通过开放架构促进软硬件协同。
这一判断正在成为产业共识。光合组织目前已聚集六千余家产业伙伴，覆盖从底层芯片到上层应用的完整产业条线，正在打通芯片、整机、基础软件一直到智能应用的全栈国产化链路。李国杰评价，这实际上是在构建一个新时代的智能基础设施，具有深远的战略意义。
全链路自主并不意味着封闭发展。面向未来构造“开放、高效、协同”的计算生态，需要产学研各界的深度融合。从底层基础设施的构建到科研价值的全面释放，其间跨越的绝非单凭一己之力就可以完成的任务。开放协同的生态建设，是算力底座真正释放产业价值的必经之路。
软件生态的成熟度也正在成为算力竞争的关键变量。国产算力厂商普遍在构建分层软件栈：底层实现硬件算力的软件化输送，中间层支撑大模型与AI开发的高效适配，上层则将算力封装为业务化接口，降低行业用户的使用门槛。业内专家认为，软件生态的价值在于让行业用户无需关心底层精度与架构细节，即可像调用水电一样调用算力。
“云边端”体系加速产业渗透
算力基础设施的规模化建设，最终要回答的是商业化落地的问题。随着国产算力在性能和生态上的持续追赶，其在关键行业的渗透率正在进入加速期。
从商业逻辑来看，这是从卖“芯片”到卖“算力服务”和“解决方案”的升级。杨泽原指出，完整的“云边端”全栈式服务对客户有更强的吸引力和议价能力，可以让端侧方案快速适配行业应用，缩短项目交付周期。
元股证券:ygzq.hk行业应用的多元化也在倒推算力形态的演进。加拿大工程院院士、欧洲科学院院士、郑州大学学术副校长杨天若指出，随着智慧城市的蓬勃发展，物联化、互联化、智能化等趋势愈演愈烈基金定投，人类正在加速走向“人机物”三元空间，智能系统的架构设计非常关键。目前，基于张量人工智能，大数据增量、分布式、安全计算模型得到进一步优化，多模态预测、推荐、分类及聚类方法快速完善，并在智慧交通等关键场景中广泛验证。
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