中国 AI 算力，一脚油门踩进了十万卡时代。
7 月 10 日，郑州。中科曙光宣布，全国产 AI 超集群曙光 8000（登峰）正式落成，并依托国家超算互联网，同步接入全国一体化算力网。
十万张国产加速卡，跑起来了。
这不是一个 " 加大号 " 的万卡集群。从万卡到十万卡，不是多加几个零，而是一道完全不同的工程题。
网络怎么不堵、存储怎么不崩、散热怎么不烧、调度怎么不乱——规模每上一个量级，系统复杂度都是指数级翻倍。
更关键的是，这座集群走的不是 " 堆卡 " 的老路。
一座 Token 工厂，两种活都要能干
当前 AI 算力中心有个普遍的尴尬：建了一堆集群，能跑大模型的跑不了科学计算，能跑科学计算的训不动大模型。
" 两头不靠 " 的结构性错配，让大量算力资源躺在机房里晒太阳。
曙光 8000 给出的解法是 "原生超智融合" ——同一套系统，既能扛住 FP64 双精度的科学计算任务，也能跑满万亿参数大模型的训练需求。
从 FP64 到 INT8，全精度覆盖。
这不是把超算和智算拼在一起，而是从架构设计阶段就把两件事当作一件事来做。
打个比方：以前的思路是为卡车修一条路，为轿车修另一条路。
现在是修一条能同时跑卡车和轿车的路。看起来都是路，但设计逻辑完全不同。
尽管 " 超智融合 " 概念并不新鲜，但作为业内首个基于原生超智融合路线打造、支持全精度计算的十万卡级算力集群案例，曙光 8000 无疑为国产算力资源配置优化给出了一条现实路径——
通过构建 " 超智融合 " 平台，将分散的超算中心与智算中心资源池化，进而实现跨平台、跨架构的统一调度，这对于提升国产算力利用率、降低重复建设成本极具领航意义。
工程奇迹不在纸上，在机房里
十万卡集群的工程难度，业内心知肚明，但中科曙光依然创下了历史纪录。
2024 年系统研制，2025 年完成工程建设，今年 2 月 3 万卡上线试运行，4 月份再次投用 6 万卡 AI4S 集群，7 月份 10 万卡部署落地。
这个令人咂舌的工程奇迹，源于中科曙光 30 多年积淀的工程能力。
据中科曙光高级副总裁李斌介绍，曙光 8000 在系统建设上，具有芯片、计算、存储、网络、散热、管理、服务等全链路全国产自研能力。
其中，海光等国产芯片为系统建设提供底层支撑；
scaleFabric 类 IB 原生 RDMA 高速网络实现十万卡集群高可靠连接；
ParaStor 分布式存储支撑大模型训练和科学计算中的海量数据读写，并在 2026 全球 IO500 榜单中获得生产型全节点和 10 节点性能双榜第一。
此外，叠加曙光数创在液冷技术上的核心优势，可有效支撑 MW 级高功率密度部署，并通过国产冷媒、全年自然冷却等方式，大幅提升曙光 8000 能效。
难能可贵的是，如此强大的工程能力不是用来炫技的。
中科曙光已同步将曙光 8000 接入国家超算互联网，以算力服务的方式向科研机构和产业界开放。
目前已完成300 余项应用适配，覆盖材料、电磁、量子、生物医药、天文气象等 20 多个领域，累计完成 70 余次万卡规模算力测试。
算力的终极命题不是 " 跑分 "，是 " 用好 "
AI 产业有一个被反复验证的规律：发布会上的参数永远跑不赢业务现场的考验。
曙光 8000 已经在真实场景中交出了成绩单。
8 万张卡加速蛋白质折叠全流程模拟，直接服务新药研发；
8.8 万张卡完成 328 万亿网格湍流直接模拟，支撑航空、船舶等高端制造；
9 万张卡协同完成 3.16 万亿个原子的 DFT 高精度仿真。
这些不是 PPT 数字，是科研团队在国产算力上跑出来的世界级成果。
更值得关注的是，曙光 8000 采用了 AI 计算开放架构，支持多品牌 AI 加速卡，兼容主流生态。
这意味着一线开发者和科研人员不需要重新学习一套封闭工具链，已有的模型和应用可以快速迁移上线。
开放的另一个好处，是让整个产业链都能参与进来，而不只是看一家公司独自表演。
大会期间，中科曙光与北京科学智能研究院达成战略合作，正式启动第二套全国产十万卡超智融合算力系统研制与建设。
曙光 8000 正在从一个示范工程，走向可复制的标准方案。
一条更难的路，一个更大的局
东数西算、全国一体化算力网、国家超算互联网，这些顶层设计的目标都是同一件事：让算力像电力一样流动起来。
曙光 8000 落子郑州颇具深意。
郑州的区位、能源条件和网络节点地位，让它天然适合成为连接东西部算力的枢纽。
这一子落下，意味着国家算力网的骨干节点有了十万卡级的承载能力。
当更多十万卡级节点在全国铺开，中国将率先织成全球最大规模的算力调度网络——
这才是登峰之后，真正值得看的风景。
* 本文系量子位获授权刊载，观点仅为原作者所有。
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