万卡易得、落地难求：中国AI算力如何迈过“深水区”？

作者：时新

当人工智能浪潮以指数级速度重塑全球科技格局，算力已成为驱动这场变革的核心引擎。2月5日，由中科曙光提供的3套万卡超集群系统在国家超算互联网核心节点同时上线试运行，成为全国首个实现3万卡部署、且实际投入运营的最大国产AI算力池。

从“建起来”到“用起来”，国产万卡超集群迎来关键一跃的实质性开端。

智算需求驱动：百卡、千卡到万卡的跨越式演进

近年来，随着国产大模型参数量从百亿级向万亿级跨越式迈进，AI应用研究对算力供给要求不断提升。据行业统计，2025年中国智能算力需求较2020年增长了近20倍，而这一增长曲线在未来三年仍将保持陡峭趋势。

面对爆发式算力需求，单纯增加单卡算力或传统堆卡模式已显乏力。新一代AI大模型训练需要数万甚至数十万张加速卡协同工作数月时间；高通量推理场景要求毫秒级响应和极高的并发处理能力；AI4S则需要极高的双精度浮点运算性能和超大规模数据吞吐能力。

对算力供给侧而言，纷繁复杂的AI计算需求共同给出一个指向：算力基础设施必须朝着更大规模、更高效率、更强协同的超集群架构进阶。

2025年以来，业内扎堆挺进国产AI算力集群赛道，如华为昇腾384、阿里磐久128、百度天池512，纷纷实现“百卡级”超节点突破。至岁末，中科曙光再次突破国产AI算力集群上限，于业内率先发布基于AI计算开放架构的scaleX万卡超集群，实现了国产算力集群的“量质齐升”。

业内认为，这一进程不仅反映了中国AI技术迭代的加速度，更体现了国产算力行业对规模化AI需求的积极应对。依托国家超算互联网，scaleX万卡超集群可直接接入上千款应用，实现“算力+应用”一体化交付。

开放生态共振：从“架构层”打破AI算力产业瓶颈

当前，仅从算力规模来看，近两年内全国已投运的智算中心项目近200个，在建和规划建设的智算中心项目则更多。截至2025年，我国智能算力规模已突破1590EFLOPS，位居全球前列。但规模扩张后的弊端业已显现：近7成算力处于长期闲置状态，更缺乏流通价值。

调研显示，随着AI技术快速演进，终端用户既需调用优质模型，也期待获得随时、随地、随需的算力支持。然而，国产算力领域存在多种异构芯片与技术路线，算力供给主体也较为分散，难以向用户提供高效、普惠、即取即用的计算服务。

在此背景下，以scaleX万卡超集群为代表的开放架构模式正受到广泛青睐。一方面在于核心技术的系统性突破，另一方面则是依托于全面开放的生态体系，广泛连接芯片、计算系统、大模型等产业链关键环节，形成多层次协同、多主体参与、全产业共赢。

据悉，scaleX万卡超集群全面兼容CUDA等AI生态，已实现400+全球主流大模型、世界模型等适配优化，支持原有AI模型、业务应用快速无缝迁移，广泛适用于MOE大模型训练、高通量推理、科学智能等前沿AI应用场景。

对产业上下游而言，开放架构体系则意味着全栈生态自由对接。比如支持不同架构、不同品牌的AI加速卡混合部署，让算力资源更加商品化；集成各个技术环节的优势资源，形成统一的技术标准体系，进而快速推进联合技术攻坚和应用方案共创，实现全国一盘棋的AI算力生态大协同。

更大的格局在于全国一体化算力体系加速建设背景下，scaleX万卡超集群所代表的开放架构正契合算力承转的需求。此次三套万卡超集群成功部署于国家超算互联网核心节点，有望借助国家级算力枢纽实现一体化算力调度，从而为全球用户提供通用、易用、高效、普惠的中国AI算力。

结语

国产万卡超集群的从无到有，从体系化能力进阶到规模化落地验证，俨然为AI计算产业蹚出一条开放式创新的中国路径。这条路上没有独行者，只有细大不捐的全栈式共创共赢。也没有盲目堆卡的数据造景，只有更贴近用户一线需求的精准赋能。随着国产AI生态加速成长，中国AI正告别单打独斗，在全球化竞争中构建起独有的体系化优势。

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