10万张加速卡上阵！国产AI 集群黑科技的极限挑战，到底难在哪？

当万卡级 AI 集群还在刷屏时，10 万卡量级的算力巨兽已经提上日程，瞬间点燃了国产算力自主化的讨论热潮。

但这绝非简单的堆硬件工程，10 万张加速卡同时运转，首先要闯过通信延迟关—— 卡与卡之间的数据传输一旦卡顿，再强的算力也会沦为摆设；紧接着是散热生死关，高密度集群的功耗堪比一座小型电站，液冷技术能否扛住压力？

更棘手的是生态适配关：国产加速卡如何兼容主流大模型框架？调度系统如何让 10 万张卡 “步调一致”？

这些难题，才是国产AI集群冲刺10万卡时代的真正拦路虎。当所有人都在追问系统是否跑得动时，在光合组织 2025 人工智能创新大会上，中科曙光把 ScaleX 万卡超集群搬到了大家面前——真机亮相，第一次让国产万卡级 AI 集群从概念变成现实。

过去，我们一直把目光放在芯片性能上，算力提升仿佛就是“芯片跑得更快”。但在全球范围，这条路已经走到极限。英伟达规划中的 NVL576，被定义为面向 2027 年的“AI 工厂级”算力节点，其核心思路不再只是让 GPU 跑得更快，而是通过超节点架构，让整个系统的算力、互连效率和协同能力一起跃升。

而 ScaleX 万卡超集群告诉我们，国产算力已经不只是“替代”，它在现实中交出了一份系统级答卷。从单机柜超节点、高速互连网络，到存算传深度协同、智能调度，这套系统展示的是——AI 计算正在从“硬件堆叠”走向“工程系统化”。

在这里，我们不得不提一个令人震撼的数字：10万卡。

在大型 AI 或云计算集群中，“卡”通常指 GPU 或 AI 加速器卡。10万卡意味着整个集群里部署 100,000 张高性能加速卡，形成超大规模算力网络。如此规模的系统，不仅能支持万亿参数模型训练，也对时钟同步、网络通信、散热和系统调度提出极高要求——这正是云计算系统的真正工程门槛所在。

当系统规模迈入万卡级，有一个看似简单、却无法回避的问题浮上水面：

时间，还能保持一致吗？

在云计算和 AI 集群中，GPU、存储、网络设备高速交换数据，这些动作都依赖统一的时钟节拍。小规模系统里，微小误差可能不明显；但当成千上万张加速卡、数百个交换节点一起工作时，哪怕微秒级的偏差，也可能被成倍放大，直接影响系统效率与稳定性。

这也是为什么 156.25MHz 的差分时钟成为了高速互连和网络系统的常见配置。它存在于网络接口、交换模块、同步链路中，虽然不起眼，却支撑着高带宽、低延迟的通信，就像一颗稳定的心脏。

在云计算与高端算力场景中，差分晶振并非易耗品，而是贯穿系统全生命周期的关键基础。尤其在万卡级AI集群里，高精度、高稳定的时钟器件如同系统的心跳，直接决定了算力能否持续、可靠地释放。

当算力规模迈向万卡、十万卡，甚至被称为“AI 工厂”的新形态时，底层器件的重要性早已超越“是否有源”的参数层面。真正决定系统能跑多久、跑多稳的，往往不是最显眼的计算单元，而是那些在后台持续工作的基础组件。

以 3225 封装、156.25MHz、LVDS 输出为代表的高性能差分晶振，正是这类系统不可或缺的时间基准。它不直接参与计算，却通过稳定、统一的节拍，确保整个系统在高负载下依然步调一致。

从超大规模集群的部署，到每一次精准的时钟跳变，AI 算力正在进入一个更注重工程可靠性与长期运行的阶段。在这个阶段，峰值速度很重要，但稳定而一致的节奏，才是真正支撑算力走得更远的基础。