国产算力突围的“曙光”之道：从硬件堆砌到软硬协同

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AI大模型正从聚焦技术迭代向深耕场景应用转变，而立之年的中科曙光不止于技术深耕，同时在智能算力与场景适配方面发力，为大模型从“能用”向“好用”迈进提供“好算力”。

当前，AI大模型进入商用阶段，Qwen、豆包、Kimi、文心一言等国产大模型表现亮眼，现象级产品DeepSeek更以破竹之势搅动全球AI产业格局。

从大模型发展路径来看，建设千卡、万卡以至十万卡规模的算力集群成为行业认知中的发展关键。但实际输出的算力水平却并不如意，算力利用率低、成本高昂，基础模型与应用场景脱钩，大模型从预想中的“好用”仅发展为了堆砌参数的“能用”。

中科曙光智能计算产品事业部副总经理胡晓东认为，大模型的发展要关注软硬件协同、算力算法调优等技术能力，而非单纯依赖硬件堆砌的“叠卡模式”。

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“好算力”的核心不只是加速卡

ChatGPT发布后，产业界逐渐形成“堆算卡、算卡即算力、算力即AI”等认知。目前公认的“好卡”就是英伟达的GPU卡，但其存在成本高昂、获取困难的问题。

对大模型而言，加速卡并非决定性能的唯一指标，根本原因在于大模型需要面向应用，而算力也是一样，参数、规模只是阶段性的评价指标，软硬件适配、调度、介入等每一个环节的能耗、效率、成本亦是影响大模型应用效果的关键因素。

图1 中科曙光智能计算产品事业部副总经理 胡晓东

胡晓东认为，算力产业的核心是应用，大模型及算力产业是一项复杂的系统性工程，不仅是芯片的设计，还包括算法优化、软硬件调优、面向场景的应用等。在谈到场景应用中什么样的算力才是“好算力”时，他表示“好算力”需要满足“三匹配一协同”，即精度匹配、效率匹配、场景匹配、算存运协同。

胡晓东指出，产业发展应遵循效率优先原则，聚焦有效算力价值挖掘，规避资源错配风险，构建算存运协同的三位一体架构，升级存储性能以减少数据搬运损耗，支撑高频实时场景，同步提升光通信速率并构建边缘算力节点，为工业互联网、自动驾驶等低时延场景提供应用基础。而“东数西算”工程的建设，解决了区域算力不平衡问题，为产业的健康发展打下了坚实“地基”。

他强调，好算力不是绝对性能的竞赛，而是“效率够高、协同够稳、场景够准、能耗够低”的系统工程，最终目标是以最小资源代价解决实际问题。

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大模型落地的关键是软硬件协同

随着AI大模型的广泛应用，原有通用算力已无法满足高端、复杂应用场景的需求，智能算力等先进算力成为新的需求热点。“海外做智算、做大模型的思路是硬件驱动，但不代表我们也要走一样的路，软件层面的开发和推进行业应用也许是一条能够超车的弯道。”胡晓东提到，从中科曙光的视角来看，大模型落地应用的关键在于软硬件的协同设计优化和“芯片-算法-模型”的深度耦合。

图2 曙光AI基础设施全景图

发展国产算力，硬件是基础，软件是灵魂。硬件是否适用、好用，硬件性能有没有得到极致释放，硬件资源利用率能不能提高，相当大程度上取决于软件，包括基础软件、管理软件、应用软件。

DeepSeek的出现打破了市场对进口高算力GPU的路径依赖，为国产GPU加速卡带来重要机遇的同时，软件短板更加突显。因此，针对GPU加速卡进行软硬件协同设计优化，实现“芯片-算法-模型”深度耦合，已成为AI基础设施的重要创新方向。

中科曙光围绕算力的生产、聚集、释放、调用、服务各环节，形成了相对完整的AI基础设施方案，从核心基础层的国产AI部件，到系统设施层的智算中心、全闪存储、AI服务器、浸没式相变液冷等，再到服务平台层的曙光云、全国一体化算力服务平台等，贯穿AI算力全链条，从而降低使用成本、高效赋能场景。

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DeepAI深算智能引擎让大模型更易用

“客户想用最火的DeepSeek实现业务应用”，胡晓东表示，客户在意的是用“最好”的大模型来实现业务目标，能够根据自己的实际需求，自行配置参数，快速搭建，并且不需要很深的编程基础。

2024年以前，大模型一直以前沿技术形式出现，在产品规划层面做得较少，虽然很热，但真正落地应用的案例并不多。“去年是大模型的繁荣期，但也是大模型落地前的思考期、冷静期，大家都开始关注行业应用，从之前‘卷’通用大模型参数，转为开发行业大模型、场景应用大模型，思考如何从硬件、软件等层面解决用户业务层面的真实问题”。

围绕产业和客户的实际需求，中科曙光针对国产GPU加速卡先后研发从底层的编程开发软件栈AI Toolkit，到中间的人工智能基础软件系统DAS，再到靠近上层的人工智能应用平台DAP，共同构成了端到端全栈AI加速套件——DeepAI深算智能引擎。

图3 DeepAI深算智能引擎

胡晓东介绍，基于DeepAI深算智能引擎，客户能够直接简化部署流程，无需配置环境，直接根据自身的业务知识，选择想要的大模型，就可以形成最符合业务一线的专用大模型或Agent，在国产AI算力底座上跑通DeepSeek、通义QwQ等大模型应用，解决了以往由技术团队主导的开发模式存在业务脱钩的问题。

目前，以DeepAI深算智能引擎为核心的相关产品方案，已经进入众多关键行业，支撑国家税务总局、中国海关、中国气象局、深圳纪委、中国电信天翼云、PICC人保财险、中石化物探院、上海市皮肤病医院等客户实现应用落地。

步入“而立之年”的中科曙光，经过三十年的AI行业打拼与产业实践，站在了核心基础、系统设施、服务平台的行业前沿。胡晓东表示，中科曙光将持续聚焦AI基础设施领域，以“软硬协同、从芯到云”的全栈AI产品布局，和“向下扎根、向上生长”的生态合作策略，赋能千行万业智能化转型。

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