经济观察报记者 郑晨烨

2 月 9 日晚间，超算龙头中科曙光（603019.SH）披露《向不特定对象发行可转换公司债券预案》，拟募集资金总额不超过 80 亿元。

从这笔资金的投向，或可 " 管窥 " 当前的算力市场正在发生什么。

80 亿元资金投向

根据预案，本次募集资金在扣除发行费用后，将用于三个核心项目：面向人工智能的先进算力集群系统项目（拟投入 35 亿元）、下一代高性能 AI 训推一体机项目（拟投入 25 亿元），以及国产化先进存储系统项目（拟投入 20 亿元）。

其中，拟投入资金最多的是 " 面向人工智能的先进算力集群系统项目 "，占总募资额的 43.75%。

那么，这笔资金具体将投向何处？2 月 5 日在郑州上线的国家超算互联网核心节点提供了一个具体的参照。

经济观察报记者在采访中了解到，该核心节点上线的 3 套 scaleX 万卡超集群由中科曙光提供，是目前接入国家超算互联网的最大单体国产 AI 算力资源池。该集群可全面覆盖万亿参数模型训练、高通量推理以及 AI for Science（科学智能）等大规模场景。

从该节点的情况看，在高密度计算环境下，除了芯片本身的支出之外，冷却、供电等系统或将是资金投入的另一大重点。

" 这突破了传统 IT 做的事情。"2 月 5 日，中科曙光高级副总裁李斌在接受经济观察报记者采访时表示，当单点技术做到极致后，如何解决高密度环境下的冷却、供电，以及数万张卡之间的协同优化，是一个高度耦合的复杂工程。

李斌称，系统的冷却和供电设计，已经超出了传统服务器的范畴，属于跨学科的工程技术挑战。

例如，当单机柜算力密度大幅提升时，产生的热量远超传统风冷处理极限，必须引入液冷技术。这就要求工程师不仅要懂电子电路，还要解决流体力学、热力学以及复杂管道材料的问题，哪怕是一个微小的液体流速控制偏差，都可能影响整个算力池的稳定性。

在此次郑州落地的项目中，中科曙光通过系统性设计攻克了高速互联网络、存算传紧耦合等技术难题。公开信息显示，该集群采用了单机柜级 640 卡超节点设计，将单机柜算力密度提升了 20 倍，通过 " 一拖二 " 高密架构，实现了大规模、高带宽、低时延的通信域构建。

除了硬件层面的资金投入，中科曙光下一步计划在郑州设立先进计算技术研究所，规划建设 16 万平方米的研发空间，初期计划集聚千名科研人员。

此外，拟投入 20 亿元的 " 国产化先进存储系统项目 "，也直接对应了算力集群中 " 存算传 " 紧耦合的硬性需求。

李斌在解释系统架构时强调，" 我们需要根据应用的需求，去设计计算、存储、网络的各种配比。" 在 AI 大模型训练中，海量数据的读写速度往往成为制约整体效率的短板，单纯堆砌计算卡而忽视存储性能，会导致昂贵的算力资源闲置。

市场正在发生什么

除了核心的集群建设，预案中拟投入 25 亿元的 " 下一代高性能 AI 训推一体机项目 " 同样引人关注。

这笔投入对应了当下算力市场的变化一一从单纯的大模型训练，向推理应用侧转移。

有业内人士告诉记者，目前国产大模型正在加速争夺用户端的流量入口，这一趋势将直接重塑 AI 的交互模式，进而推动推理侧算力需求的爆发式增长。

在该人士看来，2026 年或将成为国产超节点在推理侧规模化落地的关键年份。在此之前，华为、沐曦等厂商已相继推出了各自的解决方案，市场供给端的竞争日益白热化。

中科曙光此次拟投入 25 亿元研发和生产训推一体机，或许意在抢占这一供需双向奔赴的市场窗口期。

李斌也告诉记者，目前的万卡集群 " 强化了对更广泛应用的支持能力 "。他表示，传统超算覆盖领域相对聚焦，而现在的产业需求是科学计算与人工智能的融合。

" 最有代表性的是科学智能，它需要把原来的多种计算方法做融合。" 李斌表示。

为了验证这种融合能力，中科曙光在郑州节点上线前已完成了大量的应用适配工作。

据李斌介绍，scaleX 万卡超集群已完成 400 多个主流大模型和世界模型的适配优化。依托国家超算互联网平台，该节点目前可接入上千款已验证的应用。

他同时表示，计算产业链非常长，从上游芯片到系统再到最终应用，涉及软硬件的跨层协同，中科曙光希望把上游的芯片、系统资源和下游的应用、用户连接起来。

2025 年前三季度，中科曙光的主业经营保持了增长态势。相关财报显示，2025 年前三季度，中科曙光实现营业收入 88.20 亿元，同比增长 9.68%；实现归属于上市公司股东的净利润 9.66 亿元，同比增长 25.55%。

值得注意的是，中科曙光在上述预案公告中还表示，本次发行的可转债给予原股东优先配售权。对于未来十二个月内的其他再融资计划，该公司则表示，将根据业务发展情况确定是否实施。