首個全國產(chǎn)十萬卡AI超集群落地！對話中科曙光高級副總裁李斌

智東西
作者 楊京麗
編輯 李水青

智東西7月10日報道，今日，在光合組織2026智能計算應(yīng)用大會上，中國首個全國產(chǎn)十萬卡AI超集群曙光8000（登峰）落成，并同步接入國家超算互聯(lián)網(wǎng)。國產(chǎn)AI基礎(chǔ)設(shè)施開始從萬卡級邁向十萬卡級部署階段。

目前，曙光8000已完成300余項超智融合應(yīng)用優(yōu)化，超過70個應(yīng)用實現(xiàn)萬卡規(guī)模擴展。大會期間，曙光還與北京科學(xué)智能研究院達成戰(zhàn)略合作，啟動第二套全國產(chǎn)十萬卡超智融合算力系統(tǒng)研制與建設(shè)，十萬卡級算力中心開始走向規(guī)模化復(fù)制。此外，光合組織還推出“開放計算Token譜系”計劃，推動Token轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力。

會后，中科曙光高級副總裁李斌在接受智東西等媒體采訪時提到，下一套十萬卡系統(tǒng)會更有側(cè)重性，增強對AI4S（AI for Science）等融合場景的支持能力。

隨著大模型、AI4S和智能體應(yīng)用加速發(fā)展，十萬卡級AI超集群的考驗，已經(jīng)從算力規(guī)模延伸到系統(tǒng)效率、可靠性和應(yīng)用支撐能力。

一、十萬卡超集群落地，曙光8000完成全鏈路國產(chǎn)化驗證

曙光8000（登峰）采用“超智融合”技術(shù)路線，面向高精度科學(xué)計算和低精度智能計算的復(fù)合需求，實現(xiàn)全類型計算原生一體化融合，支持FP64到INT8全精度，可覆蓋科學(xué)計算、大模型訓(xùn)練、AI推理、工業(yè)仿真等科研和產(chǎn)業(yè)場景。

曙光8000的研制與部署經(jīng)歷了多個階段：2024年完成系統(tǒng)研制，2025年完成工程建設(shè)，2026年2月3萬卡上線試運行，2026年4月6萬卡投入使用，2026年6月完成10萬卡部署。

在系統(tǒng)建設(shè)上，曙光8000具備“芯片、計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、散熱、應(yīng)用、服務(wù)”全鏈路AI基礎(chǔ)設(shè)施能力。其中，海光等國產(chǎn)芯片為系統(tǒng)提供底層支撐；scaleFabric類IB原生RDMA高速網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)十萬卡集群高可靠連接；ParaStor分布式存儲支撐大模型訓(xùn)練和科學(xué)計算中的海量數(shù)據(jù)讀寫；浸沒式相變液冷技術(shù)則支撐高功率密度部署，并提升集群能效。

二、接入國家超算互聯(lián)網(wǎng)，300余項應(yīng)用完成優(yōu)化

曙光8000正式落成后，同步接入國家超算互聯(lián)網(wǎng)。依托全國一體化算網(wǎng)，相關(guān)算力資源將面向科研高校、企業(yè)及個人用戶開放普惠、高效、便捷的算力服務(wù)。

目前，在十萬卡核心節(jié)點上，曙光8000已完成300余項超智融合應(yīng)用優(yōu)化，涵蓋大模型、機器人、汽車、創(chuàng)新藥、新材料、量子計算、天文氣象等二十余領(lǐng)域。其中，超過70個應(yīng)用實現(xiàn)萬卡規(guī)模擴展，驗證了核心節(jié)點在大規(guī)模、高負(fù)荷科研任務(wù)中的穩(wěn)定性與可靠性。

在重點大應(yīng)用方面，曙光8000已支撐蛋白質(zhì)折疊模擬、萬億原子級水分子動力學(xué)模擬、百萬億網(wǎng)格湍流模擬等任務(wù)。這些應(yīng)用分別指向生命科學(xué)、材料模擬、流體仿真和高端裝備研發(fā)等場景，也說明國產(chǎn)算力正在進入真實科研任務(wù)。

大會期間，曙光還與北京科學(xué)智能研究院達成戰(zhàn)略合作，啟動第二套全國產(chǎn)十萬卡超智融合算力系統(tǒng)研制與建設(shè)。面向AI4S、大模型等大規(guī)模算力需求，十萬卡級全精度算力中心有望從示范性工程走向規(guī)模化復(fù)制。

三、李斌：下一套十萬卡系統(tǒng)將會更聚焦AI4S

會后，中科曙光高級副總裁李斌，中科曙光北京公司總裁助理、分布式存儲產(chǎn)品部總經(jīng)理石靜和中科曙光北京公司副總裁?李柳接受智東西等媒體采訪。

針對智東西提出的“第二套全國產(chǎn)十萬卡超智融合算力系統(tǒng)，接下來主要會在哪些方面升級”這一問題，李斌稱，下一套十萬卡系統(tǒng)會更有側(cè)重性，可能會更聚焦AI4S本身，增強對這類融合場景的支持能力。“超智融合是一個大的方向，后面的系統(tǒng)也會沿著這個方向繼續(xù)迭代。”李斌提到，未來希望與國內(nèi)做AI4S的頂尖科學(xué)家，針對未來算法方向探討，更有針對性地做設(shè)計優(yōu)化。

談到十萬卡集群建設(shè)難度，李斌認(rèn)為，從萬卡到十萬卡“確實有很多挑戰(zhàn)，不是簡單乘10倍”。最大的難點來自規(guī)模擴大之后帶來的問題。第一是能不能跑出系統(tǒng)應(yīng)有的性能和效率，因為大規(guī)模科學(xué)計算和大模型訓(xùn)練都需要大量算力單元高度協(xié)同，系統(tǒng)中任何計算、網(wǎng)絡(luò)或設(shè)計上的短板，都會影響性能發(fā)揮。

第二個挑戰(zhàn)是可靠性。李斌說，規(guī)模變大后，元器件和部件數(shù)量增加，故障也會相應(yīng)增加；同時，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)本身變得更復(fù)雜，也會增加可靠性難度。因此，曙光8000在研制過程中需要把單點能力做好，從小部件、板卡到整機系統(tǒng)，都要進一步提高可靠性。

對于算力供需問題，李斌認(rèn)為，算力短缺或過剩可能存在階段性、周期性變化，但從結(jié)構(gòu)性來看，過去幾年總體仍處于算力不足的狀態(tài)。他提到，這一輪算力需求主要由AI帶來，如果AI邏輯能夠持續(xù)向前走，算力需求仍會繼續(xù)存在。

結(jié)語：國產(chǎn)AI基礎(chǔ)設(shè)施進入規(guī)模化復(fù)制階段

曙光8000的落成，意味著國產(chǎn)AI基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)跨過十萬卡級部署的關(guān)鍵節(jié)點。但十萬卡不是終點，真正的考驗在于系統(tǒng)能否長期穩(wěn)定運行、支撐復(fù)雜科研任務(wù)，讓算力進入更多真實應(yīng)用場景。

從全國產(chǎn)十萬卡AI超集群落成，到接入國家超算互聯(lián)網(wǎng)，再到第二套十萬卡系統(tǒng)啟動研制，國產(chǎn)算力正在從單點工程走向規(guī)模化復(fù)制。隨著AI4S、大模型和智能體應(yīng)用持續(xù)推進，下一階段AI基礎(chǔ)設(shè)施競爭，也將從“能建多大規(guī)模”，進一步轉(zhuǎn)向“能跑多復(fù)雜任務(wù)、能支撐多少應(yīng)用、能創(chuàng)造多少價值”。