7月9日至7月11日，光合组织2026智能计算应用大会在郑州举行，中科曙光在会上宣布，中国首个全国产十万卡AI超集群——曙光8000（登峰）正式落成，并同步接入国家超算互联网。这标志着国内AI基础设施建设开始从万卡级迈向十万卡级部署阶段。

　　算力领域新突破全国产十万卡AI超集群落成

　　随着大模型、科学智能和智能体应用加速发展，算力基础设施正从千卡、万卡集群向更大规模演进。

　　与万卡级系统相比，十万卡部署考验的不只是计算卡数量和理论峰值性能，更包括系统架构、网络互连、访存效率、能效控制、和强大的生态应用能力。

　　中国工程院院士李国杰在大会上表示，当前人工智能正从大模型向智能体和具身智能快速演进，AI for Science也在推动基础研究和技术发明加速发展。“这些变革催生了巨大算力需求，它不再是单一精度的计算，而是需要同时支持高精度科学计算和低精度AI训练的‘超智融合’能力。这种融合要求计算系统在架构、规模、能效和可靠性上实现系统级创新。”

　　国家高性能计算机工程技术研究中心副主任曹振南介绍，十万卡集群系统正式上线，将使超算互联网发展产生质的飞跃。他表示，超算互联网的建设不仅需要把机器和超算中心连接起来，更需要连接人、应用和生态。下一步超算互联网将重点聚焦五大方向，即连算力、搭平台、建商城、做服务、聚生态。

　　业内认为，曙光8000（登峰）正式落成，为十万卡级AI基础设施提供了可参照的建设样本，也推动大规模算力中心的评价重心从规模堆叠和性能比拼，转向更综合的系统化能力，更重视实际应用效率与产业经济生产力。

　　全链路自研“超智融合”

　　据介绍，曙光8000（登峰）采用“超智融合”技术路线，摒弃传统分区方式，真正实现了全类型计算的原生一体化融合，面向高精度科学计算和低精度智能计算的复合需求，支持FP64到INT8全精度，可覆盖科学计算、大模型训练、AI推理、工业仿真等多类科研和产业场景。

　　在系统建设上，曙光8000（登峰）具有“芯片、计算、存储、网络、散热、应用、服务”全链路全自研AI基础设施能力。

　　其中，国产芯片为系统建设提供底层支撑；scaleFabric类IB原生RDMA高速网络实现十万卡集群高可靠连接；ParaStor分布式存储支撑大模型训练和科学计算中的海量数据读写，并在2026全球IO500榜单中获得生产型全节点和10节点性能双榜第一；全球领先的浸没式相变液冷技术，可支撑单机柜MW级高功率密度部署，并通过国产冷媒、全年自然冷却等方式提升集群能效。

　　同时，依托开放计算生态、算力服务能力，可为各类科研机构、行业用户和应用开发者提供从底层算力到应用适配的全面支撑。

　　接入国家超算互联网推动算力走向生产力

　　据悉，曙光8000（登峰）依托国家超算互联网接入全国一体化算力网，将面向科研高校、企业及个人用户全面开放普惠、高效、便捷的算力服务。

　　“曙光8000（登峰）设计最主要的目标是满足国家和产业战略的重要需求。”中科曙光高级副总裁李斌在接受上证报采访时表示，截至目前，在十万卡核心节点上，已完成300余项超智融合应用优化，涵盖大模型、机器人、汽车、创新药、新材料、量子计算、天文气象等二十余领域。其中，超过70个应用实现了万卡规模扩展，验证了核心节点在大规模、高负荷科研任务中的稳定性与可靠性。在重点大应用方面，已实现蛋白质折叠模拟、万亿原子级水分子动力学模拟百万亿网格湍流模拟等。

　　李斌介绍，在大模型的训练方面，中科曙光和中国头部大模型企业完成了最新的大语言模型、语义模型和世界模型在万卡级完整的预训练工作。同时，曙光8000系统还具备面向下一代10万亿参数大模型在十万卡级的训练拓展的支撑能力。

　　在大模型推理方面，曙光8000（登峰）已提供超过400多个主流模型的线上推理服务，同时发挥系统超大规模优势，在模型推理部署PD分离、Cache Case等方面做了大量的高通量优化工作。

　　“如果曙光8000（登峰）系统全部算力资源都用于现在的模型推理的话，可以支撑当前中国5%至10%的Token访问需求。”李斌说，从一定程度上看，曙光8000（登峰）未来可以缓解当前推理算力严重不足的问题。

　　据悉，大会期间，中科曙光、海光信息、北京智能科学研究院、中国移动、豫信电科、索辰科技等单位达成多项战略合作，光合组织AIDC基础设施专委会同步成立。随着十万卡AI超集群算力底座落成、开放计算Token谱系计划推进，以及生态合作机制持续完善，开放计算有望成为中国智能计算应用落地的重要支撑力量。