文 | 半导体产业纵横

7 月 9-11 日，光合组织 2026 智能计算应用大会在郑州举办。中国首个全国产十万卡 AI 超集群曙光 8000（登峰）正式落地，同步接入国家超算互联网。至此，国产算力基础设施完成从万卡级到十万卡级的历史性跨越，并面向 AI 全场景用户开放使用。

" 这不仅是光合组织开放计算生态持续深耕的集大成之作，同时也为‘应用式智能’的规模化落地筑牢了算力根基。" 有业内人士指出，算力规模突破只是起点，十万卡集群的真正命题在于：如何将澎湃算力在 AI 前沿场景中转化为真实的产业效力。

会上，光合组织给出的解题思路是 " 开放计算 Token 谱系 " ——以 Token 生产力为核心，打通生产、调度、转化全链路，让算力由大走强，实现从 " 堆性能 " 到 " 出实效 " 的范式升级。

国产大算力突破：下一站，AI 生产力跃迁

近年来，人工智能场景从大模型训推到智能体应用持续深化，对集群算力的需求呈指数级增长。上个月，国务院常务会议明确提出 " 加快关键技术攻关和超大规模智算集群建设 "，国产大算力基础设施从技术验证加速转入工程落地阶段。

中国工程院院士李国杰指出，AI for Science 正在推动基础研究和技术发明加速发展，并催生出巨大的算力需求，它不再是单一精度的计算，而是需要同时支持高精度的科学计算和低精度的 AI 训练，这种融合要求计算系统在架构、规模、能效和可靠性上实现系统级的创新。

此次大会重磅落成全国产十万卡集群，无疑是对 AI 大算力时代的一次有力回应。据悉，该集群采用 " 超智融合 " 技术路线，可面向高精度科学计算和低精度智能计算的复合需求，支持 FP64 到 INT8 全精度算力，覆盖科学计算、AI 训推、工业仿真等多类科研和产业场景。

过去，在算力规模化竞速中，集群建设往往要面临系统架构、网络互联、访存效率、能效控制和生态能力等多重考验，任何一个环节掉队都会影响到算力能效表现。为了将峰值算力高效转化为 AI 生产力，为用户提供真正长稳好用的智算体验，曙光 8000 充分发挥全链路自研 AI 基础设施能力，在芯片、计算、存储、网络、散热、应用、服务等领域交出硬核答卷。

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；全球领先的浸没式相变液冷技术，可支撑 MW 级高功率密度部署，并提升集群能效。

此外，依托开放计算生态、算力服务能力，该集群可为各类科研机构、行业用户和应用开发者，提供从底层算力到应用适配的全面支撑，让集群算力更贴近于 AI 产业生产力。

北京科学智能研究院也在此次大会上与曙光达成战略合作，启动第二套全国产十万卡超智融合算力系统研制与建设。这也意味着，该集群正从示范性工程走向规模化复制，未来有望成为新一代 AI 基础设施标配。

Token 谱系共振：打破全场景 AI 效能瓶颈

随着大算力底座重磅落地，光合组织顺势奔向更广阔的 " 应用式智能 " 版图。据悉，十万卡集群不仅是为了赢下算力规模竞赛，更是为了支撑 AI 前沿场景走向产业实效。当算力供需两侧在开放生态中紧密协同，产业竞争的重心正在从 " 堆硬件规模 " 转向 " 释放业务价值 "。

" 在银行乃至金融行业，通算、智算、超算以及边缘计算都有自己适应的场景，构建混合异构分布式算力平台是必然选项。" 中国邮政储蓄银行总工程师徐朝辉指出，这不仅要求算力卡具备精湛的并行计算技术，还要拥有良好的生态开放性、兼容性，让金融 AI 应用更容易上手和落地。

这正是光合组织发布 " 开放计算 Token 谱系 " 的战略考量。官方信息显示，该谱系以 Token 生产力为核心衡量标准，打通基础层算力生产、调度层资源流转和应用层价值转化三大层级，进而形成新型高效益 AI 生产关系，可以深度激活算力效能，突破全场景 Token 生产力瓶颈。

可以看到，在底层算力生产环节，曙光 8000 基于全链技术协同创新打造的算力产出体系，从源头解决了多芯异构的效率短板，生态壁垒造成的算力资源闲置问题不攻自破。

此外，在调度层，光合组织依托超算互联网平台，实现多芯、多云、多域资源的安全高效统一编排，打破了过去 " 算力孤岛 " 的封闭格局。应用层则将算力与模型能力嵌入真实业务流程，使其从计算资源转化为可直接产生业务结果的生产力。

这一路径已在光合生态伙伴中收获切实反馈。旷视科技董事长兼 CEO 赵康介绍，得益于光合组织芯片层（海光 DCU）的兼容能力支持，旷视视觉小模型适配成本大幅降低 70%，推理性能提升 15%。通过底层模型到工程应用的端到端优化，联合方案性能提升幅度更达到 150%。

截至目前，光合组织已汇聚超过 6000 家生态合作伙伴，构建 28 个生态适配中心和 25 个区域及行业分会，形成覆盖芯片、系统、基础软件、行业应用和安全可信等领域的产业协作网络。产业上下游伙伴在 " 开放计算 Token 谱系 " 同频共振，协同驱动 AI 产业前端能效升级。

AI4S 场景验证：让智能生效于科研与产业一线

让算力高效赋能 AI 生产力，这正是 Token 谱系的核心价值所在。尤其面向 AI4S 等前沿场景应用，光合组织全栈生态正在真实的科研和产业场景中接受检验。

以曙光 8000 为例，该集群已完成 300 余项重点超智融合应用适配，覆盖大模型、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。AI4S 场景中已实现蛋白质折叠模拟、万亿原子级水分子动力学模拟百万亿网格湍流模拟等应用成果。

AI 生物学领域专家张骏介绍，在数字生物学领域，该实验室打造了面向 AGI+Science 的曙光 OneScience 平台，将分散的算力、数据、模型、应用高效整合，实现资源集约、平台统一和价值转化。他透露，在 Protein-OCR AI 服务器中，1 块国产 DCU 即可实现 > 8K 的推理窗口，压缩率可达到 10-100 倍以上，同时保持 97% 以上的解码精度。

显然，当算力底座与 Token 生态开放式协同，AI 生产力正在迎来新一轮价值重塑。会上，光合组织还同步发布了 "Token 谱系伙伴征集计划 "，大会期间，近百家企业正式加入计划。中科曙光、海光信息、北京智能科学研究院、索辰科技、庖丁科技、虚谷伟业等单位达成多项战略合作，未来将为能源、通信、互联网基础设施等领域注入先进生产力动能。

此外，随着十万卡算力接入国家超算互联网核心节点，光合组织正推动算力供给从单一节点建设走向网络化调度和平台化服务。依托超算互联网平台，相关算力资源将面向高校院所、科研机构和产业用户开放，全面服务 AI4S、复杂工程仿真、大模型训推及行业智能化应用。

从算力规模扩张到 AI 生产力跃迁，一个清晰的产业逻辑已然浮现：国产算力正在以开放协同为底色，由规模竞赛、参数竞赛加速转向 AI 产业效力竞赛。这一站，可能才是全球算力竞争的赛点局。