全国首个全国产十万卡 AI 超集群 " 曙光 8000（登峰）" 于 2026 年 7 月 10 日在国家超算互联网郑州核心节点正式落成投用。该集群峰值算力相当于全人类持续计算 200 年，PUE 低至 1.04，投用首周即满载运行，日均处理作业超 15 万个，标志着我国算力基础设施建设从万卡级正式迈入十万卡级部署新阶段。 [ 1 ] [ 2 ]

这个备受关注的算力枢纽并未出现在北京、上海、广州、深圳，而是落在中部城市郑州。具体位置在郑州市郑东新区国家超算互联网郑州核心节点，由中科曙光总包建设，采用海光芯片、自研 scaleFabric 高速网络、ParaStor 分布式存储，以及浸没式相变液冷散热，实现了从芯片到散热的全链路国产化。 [ 2 ] [ 3 ] 2026 年 7 月 10 日，该集群同步接入国家超算互联网，成为全国一体化算力网的关键支点。

一、全国首个十万卡 AI 算力中心为什么建在郑州？

答案不是偶然：郑州是国家级算力网络规划中的关键节点。国家超算互联网核心节点选址郑州，本身就带有 " 贯通东西、连接南北 " 的枢纽意图。作为中部地区中心城市，郑州在能源供给、气候条件、网络延迟、交通枢纽等方面具备综合优势，适合承担大规模算力基础设施的集中部署与跨区域调度任务。

从产业基础看，郑州所在的河南省近年持续推动 " 算力 +" 战略，2026 年 7 月 9 日举办的河南省人工智能大会正是曙光 8000 落成的前一天，会上由国家超算互联网核心节点上线运行。 [ 3 ] 此后，郑州快速形成算力产业集聚效应：7 月 24 日，首批 " 河南造 " 众擎 T800 人形机器人下线；8 月初，全省人工智能产业规模突破 1000 亿元，上下游企业超 500 家。 [ 2 ] 这些进展表明，十万卡集群并非孤立项目，而是区域 AI 生态的底座。

一位行业分析人士认为：" 算力中心选址不能只看经济排名，更要看电力、网络、土地、人才和政策综合成本。郑州的区位正好匹配大规模国产算力集群的需求。"

二、曙光 8000（登峰）到底有多强？三个数字看懂

判断一个 AI 算力集群的级别，先看三个核心数字：十万卡、PUE 1.04、0.9 微秒时延。

" 十万卡 " 意味着规模跃升。曙光 8000（登峰）达到 10 万卡级别，是此前国内主流万卡集群的十倍体量。据公开报道，该集群使用了约 30 亿颗国产元器件，1600 公里互联线缆，单子网可支持超 11 万卡部署。 [ 7 ] 峰值算力相当于全人类持续计算 200 年，这种表述简单但直观。

"PUE 1.04" 意味着绿色能效。集群采用浸没式相变液冷，计算设备完全浸没在环保冷媒中，通过液体沸腾相变带走热量，使 PUE（能源使用效率）低至 1.04，接近 " 零浪费 "。相比传统风冷数据中心 PUE 普遍在 1.3-1.5 的水平，这是一个显著进步。对于电费占运营成本大头的算力中心，低 PUE 直接降低长期运营成本。

"0.9 微秒 " 意味着互联性能。400G 无损网络实现 0.9 微秒超低时延，支撑十万卡规模的参数同步和梯度通信。大规模 AI 训练最怕 " 卡间通信瓶颈 "，延迟越低，集群线性加速比越高。这一指标已比肩国际顶尖水平。 [ 7 ]

三、从万卡到十万卡，算力跨越到底难在哪儿？

难点不在卡数量，而在系统架构、网络互联、能效控制和工程交付的综合能力。万卡集群可以用 " 堆卡 " 方式实现，十万卡则要求重新设计网络拓扑、分布式调度和容错机制。

中科曙光给出的方案是 " 超智融合 " 架构。传统超算中心通常分为科学计算分区和 AI 计算分区，彼此割裂。曙光 8000 则把高精度科学计算（FP64）与低精度 AI 计算（INT8）统一在同一系统中，一个集群即可同时支撑气象模拟、大模型训练、工业仿真等多类型任务。 [ 6 ] 这种 " 一脑多用 " 路线，提升了算力资源池的利用率，避免了不同类型任务之间的算力闲置。

工程交付更是 " 硬骨头 "。中科曙光在 2026 年 4 月刚投用 6 万卡 AI4S 计算集群，三个月后就拓展至十万卡级，展示了惊人的交付速度。 [ 6 ] 十万卡集群涉及的节点数量、线缆连接、制冷密度、故障恢复复杂度都是指数级上升，任何单点故障都可能引发训练中断。据央视网报道，该系统已经通过实战验证，投用首周即满载运行，日均处理作业超 15 万个，单日峰值超 50 万个。 [ 2 ]

四、十万卡算力对 AI 大模型和普通人有什么影响？

对 AI 大模型开发者来说，十万卡集群意味着更大的参数空间和更短的训练周期。此前受限于算力规模，国内大模型团队往往只能在千卡 / 万卡集群上反复调优。十万卡集群的落地，让万亿参数级大模型从理论变成可能。

对普通用户而言，算力成本下降是最直接的感知。该集群已接入国家超算互联网，具备普惠算力属性。据行业估算，如果全部算力用于推理，可支撑当前中国 5%-10% 的 Token 访问需求，堪称 " 中国最大的 Token 工厂 "。 [ 6 ] 这意味着未来 AI 应用响应更快、价格更低。

同时，十万卡集群还支撑了新材料研发、创新药设计、AI 大模型训练等 26 个领域超 300 种计算任务。 [ 1 ] 在科学研究领域，AI4S（AI for Science）正成为新的增长点，国家级算力基础设施将加速这一进程。

五、全国产十万卡集群，风险与机遇在哪里？

机遇非常明确：自主可控。从海光芯片到自研 scaleFabric 网络，再到 ParaStor 存储和国产冷媒液冷，全链路不依赖海外供应，摆脱了被 " 卡脖子 " 的风险。中科曙光与海光信息深度绑定，掌握了国产算力最上游的芯片设计话语权。 [ 6 ]

风险同样不可忽视。首先是生态验证：全国产 GPU/DCU 的软件生态比英伟达 CUDA 仍有差距，大规模训练框架的适配需要时间。其次是实际效率：官方公布的峰值算力是理论值，实际算力利用率、稳定性、容错能力需要持续观察。再次是能耗压力：尽管 PUE 低至 1.04，十万卡集群的绝对功耗依然惊人，对电网和散热基础设施提出长期挑战。

后续关注点有两个：一是第二套十万卡系统已启动研制，预示着国产十万卡集群将进入批量复制阶段；二是全国一体化算力网如何将这些节点连接成网，真正实现 " 算力像水电一样即取即用 "。

QA：关于全国首个十万卡 AI 算力中心，你可能还想问

Q1：全国首个十万卡 AI 算力中心具体建在哪里？规模多大？

位于河南省郑州市郑东新区国家超算互联网郑州核心节点，集群名称为 " 曙光 8000（登峰）"，由中科曙光总包建设，2026 年 7 月 10 日正式投用，达到十万卡级规模，峰值算力相当于全人类持续计算 200 年。

Q2：曙光 8000 用了哪些国产技术？

采用海光芯片作为算力底座，配备自研 scaleFabric 高速网络和 ParaStor 分布式存储，散热使用浸没式相变液冷，PUE 低至 1.04，实现了全链路国产化。

Q3：十万卡算力意味着什么？对普通人有何影响？

十万卡是万卡规模的十倍，但技术复杂度高出一个量级。它可同时支撑大模型训练、科学计算和 AI 推理，接入国家超算互联网后，能显著降低 AI 应用的使用成本，让更多企业和个人用上高性能算力。

公司业务影响：谁在十万卡算力中心中受益？

公司 / 机构	动作	涉及业务	影响对象	关键数字	短期影响	长期观察	来源
中科曙光	总包建设曙光 8000（登峰）并接入国家超算互联网	算力集成、超算运维、算力服务	AI 大模型企业、科研机构	十万卡集群，PUE 1.04	短期内获得国产算力标杆项目订单与技术验证	成为各地智算中心可复制的建设样板，第二套十万卡系统已启动	据央视网、河南日报等公开报道
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