中國算力的十萬卡雄心

當一套全國產十萬卡AI超集群落成不到一周即滿載時，這不僅僅是一個工程奇跡，更是中國算力生態(tài)從荒原走向雨林的生動注腳。

文 | 華商韜略

2026年7月9日，鄭州，國家超算互聯(lián)網(wǎng)核心節(jié)點。

當曙光8000（登峰）的系統(tǒng)指示燈次第亮起時，很多人都不確定，這臺集成了30億顆電子元器件、互連線纜總長突破1600公里的“算力巨獸”，能否扛住真實世界的重量。

答案來得比所有人預想的都快。

系統(tǒng)上線首周，直接進入應用滿載運行的狀態(tài)。日均處理作業(yè)數(shù)突破15萬個，單日處理作業(yè)峰值超過50萬個——用戶排隊提交的計算任務，讓這個十萬卡超集群的每一塊芯片都忙得熱火朝天。

這在中國算力史上，幾乎是從未有過的景象。

一般來說，新的算力集群從部署到形成戰(zhàn)斗力，需要數(shù)月甚至更長的“預熱期”——應用軟件的適配、編譯器的調試、用戶的熟悉，每一個環(huán)節(jié)都是看不見的溝坎。而今天，這些溝坎似乎一夜之間被填平了。

過去幾年，各地智算中心密集建設，市場曾擔憂算力是否會出現(xiàn)閑置。而曙光8000恰好完成了一次需求側驗證：市場并不缺少算力需求，真正稀缺的是好用、穩(wěn)定且能被便捷調用的優(yōu)質算力。

但結論不應停留在優(yōu)質算力缺口上，真正的問題是：中國，這個曾經在信息時代前二十年奮力追趕的國家，為何能在算力這個數(shù)字時代“新石油”的角逐中，凝聚起“十萬卡”級別的磅礴力量？又如何能短短一周就把應用需求塞滿這樣一艘算力巨輪？

答案，藏在產業(yè)鏈的韌性里，藏在競爭范式的轉移里，也藏在市場獨特的生態(tài)協(xié)同與這個國家清醒的戰(zhàn)略布局中。

【01 產業(yè)鏈的集體沖鋒】

十萬卡算力高地拔地而起，不是某個天才的靈光一現(xiàn)，也不是一家企業(yè)的單兵突進。它是一場有著最完備產業(yè)鏈、最廣闊應用市場、清晰政策謀劃和深厚人才儲備的系統(tǒng)性“會戰(zhàn)”。

第一，是產業(yè)鏈的“扎硬寨，打呆仗”。

讓我們把目光投向整個算力產業(yè)鏈。在安徽合肥，長鑫存儲的工程師們，用了數(shù)年時間死磕一個任務——突破DRAM內存芯片的壟斷。在極度苛刻的潔凈室里，他們與納米級的物理極限搏斗，從19納米到17納米，每一步微縮，都意味著天文數(shù)字般的研發(fā)投入和難以想象的工藝挑戰(zhàn)。

在產業(yè)鏈下游，是DeepSeek這樣的新銳力量。他們向世界證明：大模型的奇跡，不只有堆砌算力這一條路，極致的算法優(yōu)化，同樣能讓更少的“卡”迸發(fā)出更強的智能。這本質上，是一種更聰明的算力使用方式，對緩解算力饑渴意義深遠。

從芯片設計、制造、封裝，到服務器整機、高速互連網(wǎng)絡，再到操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、大模型……中國正在艱難但堅定地，一段一段地補齊產業(yè)鏈的拼圖。

這就像建一座通天塔，每一塊磚都必須自己燒制，其艱辛可想而知，可一旦建成，其根基之牢固也非比尋常。

第二，是市場的“大海里練游泳”。

任何技術，如果脫離了應用的土壤，最終都會枯萎。而中國，恰恰擁有全球最復雜、最龐大、最饑渴的算力應用試驗場。

當具身智能在工廠車間里學著像人一樣擰螺絲時，背后需要進行海量的實時感知、決策與控制訓練。當無數(shù)輛新能源汽車在路上飛馳，每一公里的自動駕駛數(shù)據(jù)，都要匯入后臺的算力中心進行循環(huán)學習。更不用說智能制造、金融風控、藥物研發(fā)、氣象預測……幾乎每一個行業(yè)的數(shù)字化、智能化轉型，都在催生對算力的無盡需求。

有一個數(shù)據(jù)更加直觀：我國日均Token調用量，已從2024年初的約千億飆升到2026年的百萬億級別。這種需求不是漸進增長，是指數(shù)級爆發(fā)。

這種“拿來就用、用了就反饋、反饋了就迭代”的極速閉環(huán)，是中國市場給予本土算力企業(yè)最慷慨，也最殘酷的饋贈。活下來的，都是能打硬仗的。

第三，是頂層戰(zhàn)略的“一張藍圖繪到底”。

“東數(shù)西算”工程啟動，讓西部充裕的清潔能源，化為東部的數(shù)字生產力，針對中國算力失衡的戰(zhàn)略布局隨之開始。而政策的遠見，不僅在于給錢給地，更在于構建一個龐大的人才底座。

過去十年，中國培養(yǎng)了全球規(guī)模最大的理工科人才隊伍。那些在曙光8000監(jiān)控屏幕后的年輕面孔，那些在無塵車間里一待十幾個小時的工藝工程師，那些為DeepSeek通宵達旦優(yōu)化模型的算法天才……他們或許面容稚嫩，但眼神都一樣堅定：在核心技術上挺直腰桿，就是我們這一代人的長征。

【02 十萬張卡的工程噩夢】

但十萬卡超集群不是有了十萬張卡就能建成的。

難的不是數(shù)量，是規(guī)模帶來的工程難題。行業(yè)里有個說法：一千張卡是算術題，一萬張卡是代數(shù)題，十萬張卡是玄學題。

這道玄學題，海外的頂級玩家也剛剛摸到門檻。

2024年，馬斯克的xAI在美國孟菲斯建起Colossus超算，122天塞進十萬張英偉達H100，速度震驚行業(yè)。但建起來之后的麻煩才是真正的難題。當?shù)仉娋W(wǎng)供不上電，馬斯克直接拉來數(shù)十臺移動燃氣輪機現(xiàn)場發(fā)電，因為排放問題還被當?shù)鼐用窨棺h了一年多。

Meta為訓練Llama囤了幾十萬張GPU，但它自己發(fā)布的技術報告卻顯示：1.6萬張H100的集群上，一次54天的大模型訓練，意外中斷了419次，相當于每三個小時壞一次，大部分故障來自GPU和顯存。

至于OpenAI和微軟的“星際之門”計劃，規(guī)劃投資以千億美元計，至今仍在圖紙和工地之間。

無限量的英偉達芯片、無限量的光模塊、無限量的電，這些巨頭想用錢把物理問題燙平。可即便如此，他們的萬卡集群依然被故障率、供電和散熱折磨得夠嗆。

而曙光8000的工程化難度直接拉滿——英偉達的高端卡拿不到，海外成熟方案用不了，每一個環(huán)節(jié)都得自己造。但反過來，這也逼出了一套不一樣的解法。

十萬張卡要協(xié)同工作，節(jié)點之間每秒鐘都在交換海量數(shù)據(jù)。海外集群的標準答案是光模塊——一個十萬卡集群要用掉數(shù)以十萬計的光模塊。

但光模塊有三個毛病：貴，一個頂級光模塊要幾百上千美元，十萬卡集群要吃掉幾十萬個；發(fā)熱，本身就是耗電大戶；最要命的是嬌氣，它是整個集群里最容易壞的零部件之一。

通過自研的scaleFabric網(wǎng)絡架構和底層交換芯片，中科曙光極大地優(yōu)化了互連效率，并用全新的冗余設計解決了大規(guī)模集群下光模塊極易損壞導致訓練中斷的死穴。

由此，一條數(shù)據(jù)從這臺機器傳到那臺機器，全程只要0.93微秒——一眨眼的功夫，夠它跑三十多萬個來回。即便某條線路出了問題，系統(tǒng)能在千分之幾秒內自動切換到備用路徑，訓練任務根本感覺不到。Meta每三小時中斷一次的那種噩夢，被從架構上拆掉了隱患。

但連起十萬張卡，不代表你就能用好十萬張卡。存儲往往是一個容易被忽視的算力瓶頸——數(shù)據(jù)供不上，GPU就要空轉，存儲的性能直接決定了集群的數(shù)據(jù)吞吐能力。曙光8000配備的ParaStor分布式存儲，在2026年IO500拿下生產型榜單雙料全球第一，并大幅刷新世界紀錄，代表了業(yè)內商用存儲系統(tǒng)的性能天花板。

對十萬卡規(guī)模而言，散熱是又一大難題，傳統(tǒng)風冷就像用電風扇吹煉鋼爐。對此，美國人的解法是硬堆電力，而中科曙光的解法是不浪費。通過浸沒相變液冷、湖水冷卻等方案，曙光8000能把PUE（電能使用效率）壓到1.04。而全球大型數(shù)據(jù)中心的平均水平在1.5上下，最先進的AI機房也普遍在1.1以上。同樣一度電，中科曙光的機器能干更多的活。在“電力即算力”的時代，這就是競爭力本身。

一臺機器背后，芯片、整機、互連、存儲、液冷、供電、調度軟件，這些環(huán)節(jié)沒有一個能單獨買來，這是比造出一塊芯片更難的系統(tǒng)工程能力。

【03 供需錯配的破解密碼】

搞清了“如何造出來”，接下來更重要的問題就是“為何被搶著用”。

曙光8000能夠首周滿載，首要原因在于它精準命中了算力需求的結構性變革。

AI產業(yè)正經歷兩股巨浪的交匯。一是Token需求的指數(shù)級增長，百萬億級別的日均調用量要求算力基礎設施必須“開箱即用”。二是科研范式正在發(fā)生深刻變革：AI for Science要求算力不能僅停留在低精度的大模型訓練，還需要支撐高精度的科學計算與工程仿真。

這正是傳統(tǒng)算力中心的軟肋。過去，超算和智算往往分開建設：超算擅長雙精度浮點運算，適合科學仿真；智算擅長低精度運算，適合AI訓練。這種分裂導致算力供給與真實需求出現(xiàn)嚴重錯配——科研用戶苦于AI算力不足，智算中心又難以承接高精度仿真任務。用戶在兩邊排隊，兩邊都吃不飽。

曙光8000走了一條不同的路：原生超智融合。

它摒棄了傳統(tǒng)的分區(qū)方式，在同一硬件平臺上支持從FP64雙精度科學計算到INT8低精度推理的全精度覆蓋。十萬卡不再只是大模型訓練的“大力出奇跡”，而是能夠同時承接大模型訓練、高通量推理、蛋白質折疊模擬、萬億網(wǎng)格湍流仿真等復雜任務的“算力工廠”。

破解了一個關鍵的需求缺口——這才是曙光8000首周滿載最深層的技術原因。它不是搶了別人的生意，而是填補了一個市場空白。

【04 只要在路上，就沒有到不了的地方】

曙光8000證明了國產十萬卡“能不能做”、回答了“有沒有人用”的疑問。同時一個更具標志性意義的信號已經出現(xiàn)：中科曙光已與北京科學智能研究院啟動第二套全國產十萬卡系統(tǒng)的研制。

第一套建成是技術突破，第二套啟動則標志著產業(yè)意義上的“產能擴張”開始出現(xiàn)。

當十萬卡集群從“明星工程”變?yōu)椤俺Ｒ?guī)基建”，中國智算產業(yè)的真正考驗才剛剛開始：能否持續(xù)產生高價值應用、不斷優(yōu)化成本結構、打破不同算力中心之間的“數(shù)據(jù)孤島”，形成真正高效協(xié)同的全國一體化算力網(wǎng)絡——這才是決定十萬卡體系能走多遠的關鍵變量。

我們在用別人意想不到的速度追趕，并且在追趕過程中走出了一條獨特的路徑：用系統(tǒng)效率彌補單點差距，用生態(tài)協(xié)同對抗技術封鎖，用市場縱深消化創(chuàng)新成本。

中國算力的崛起之路，不是從勝利走向勝利的凱歌，而是從一代人解決“有無問題”，走向另一代人解決“好壞問題”的接力。

河南鄭州的機房里，指示燈還在快速閃爍。30億顆元器件在同一個節(jié)奏里脈動，1600公里線纜里流淌著這個國家最聰明的計算任務。

而這，只是第一道曙光。

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