编者的话：伴随着人工智能（AI）的高速迭代升级，大模型、科学智能和智能体应用等对算力的需求正在指数级增长，因此算力基础设施的规模也在从千卡、万卡集群向更大的十万卡集群发展。7月10日，在郑州举行的光合组织2026智能计算应用大会上，中国首个全国产十万卡AI超集群——曙光8000（登峰）正式宣告落成，并同步接入国家超算互联网。《环球时报》记者近日走进国家超算互联网核心节点，并独家采访了曙光8000总设计师李斌。

将海量算力浓缩在一栋建筑中

据《环球时报》记者了解，近年来为了训练AI大模型，需要将上万块顶级显卡用极快的高速网络连接起来，组成“超级巨型电脑”，这就是所谓的万卡集群。现如今大模型参数规模正从千亿级迈向万亿级，传统万卡集群也已难以满足需求，因此十万卡集群被称为下一代AI基础设施的标准门槛，各国都在争相布局。但中美的设计风格明显不同：美国AI巨头们兴建的十万卡集群更热衷于打造自成一体的“算力小镇”，占地面积动辄上百万平方米；而曙光8000作为超算互联网核心节点，则把海量算力浓缩在郑州郑东新区紧邻北龙湖的一栋棕红色大型建筑中。

当《环球时报》记者穿上防静电服、真正走进曙光8000机房后，第一感受是：这座超强的“算力引擎”虽然科幻色彩浓厚，但似乎远没有想象中那么恢弘。站在喷绘着宇宙星河图案的一排排高大机柜面前，李斌告诉《环球时报》记者，对于“曙光8000的规模没有想象中那么大”的感觉是正确的——曙光8000的机房占地面积仅有2000平方米，远远小于同等规模的其他算力集群。

“紧凑”正是曙光8000解决十万卡集群工程难题的核心思路。李斌介绍说，从万卡集群到十万卡集群，并不是简单地堆叠显卡数量，难点在于如何处理显卡规模增加10倍之后带来的各种挑战。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。

尤其是管理10万张显卡的复杂度极高，只有通过高密度集成、高性能互连和智能运维的系统工程方案，才能通过减少物理距离和优化互联，让算力得以充分释放。

李斌用了一组数据来形容曙光8000的技术难度之高：它包括了精密协同的30亿颗电子元器件；互连线缆总长超1600公里，能从郑州铺到哈尔滨；系统总重1500吨，相当于3架满载的波音747。这一切的结构组装精度都被控制在0.05毫米之内。

然而十万卡集群的高密度集成带来了巨大的散热挑战。传统数据中心采用风冷降温的方式降低设备运行的大量热能，制冷系统运转时需要消耗大量的电力和淡水，其PUE值（衡量数据中心能源效率的关键指标）长期徘徊在1.8以上，这意味着为IT设备每提供1度电，需要额外消耗0.8度电来支持制冷等辅助设施。这种高能耗、高水耗的运营模式，也反映在公众态度上：盖洛普民调显示，71%的美国人反对在自家门口建设数据中心。

与《环球时报》记者此前参观的其他数据中心相比，曙光8000的机房温度并没有那么冷。对于这个疑问，李斌形象地解释说，“传统数据中心的空调是给‘机器’降温的，而曙光8000的空调是为‘人’服务的。”传统数据中心采用风冷降温模式，需要大功率空调把整个机房的空气都冷却下来，才能尽可能高效地带走设备产生的热量。而曙光8000采用独特的相变浸没液冷技术，PUE低至1.04以下，意味着几乎所有电力都用于计算，而不是散热。

为了更直观地展示“什么是相变浸没液冷技术”，李斌打开了一台曙光8000的机柜柜门，可以看到一块块如同书本一样垂直插入机柜的计算节点。每个计算节点都集成了芯片、内存、网络接口等完整功能。这些节点整体浸泡在特制的绝缘冷却液中，随着机器高速运行，芯片周围的液体不断沸腾，升起密密麻麻的气泡。

据介绍，这些气泡其实是芯片在运行过程中产生的热量直接使冷却液汽化的现象，在此过程中可以迅速带走大量热能，让芯片在更适合的温度下运行，对提高系统稳定性帮助很大。而汽化后的冷却液经冷凝回流，形成封闭循环，几乎不消耗水，也无需高转速风扇。因此，相比传统风冷，相变浸没液冷技术让曙光8000在高密度部署的同时保持稳定、安静的运行状态。

“超智融合”是最大特点

李斌告诉《环球时报》记者，从设计思路上看，曙光8000的最大特点之一就是“超智融合”。以前科学模拟靠超级计算（超算），追求高精度的确定性求解；AI靠智能计算（智算），追求中低精度的大规模并行。两者用不同的硬件、不同的软件，服务不同的人群。但这种模式已经无法满足当今AI时代复杂、多样且混合的计算需求。

李斌介绍说，近年来，超算的内涵、使用方式及服务对象正经历从狭义向广义的快速演进。传统超算主要面向科研与工程领域，处理方式相对“离线”，即专注于科学问题的求解，对实时交互要求不高。然而，随着AI特别是大模型训练的兴起，超算的应用边界被显著拓宽。一方面，其服务领域从传统科研拓展至更广泛的产业应用；另一方面，承载的业务形态也更加多元，对计算类型和精度的覆盖范围不断扩大。这种转变推动了超算使用方式和服务模式的迭代升级，使其逐步演变为支撑数字经济的核心基础设施。

如今计算任务不再是单纯的“科学计算”或“AI训练”，而是两者的深度交织。特别是“AI for Science”（AI4S）的兴起，它要求用AI的方法来加速传统科学研究，这意味着在同一个任务中需要频繁地在高精度科学计算和低精度AI训练两种模式间切换。而曙光8000就是专门为满足这种需求设计的，它采用“超智融合”技术路线，将超算与智算能力统一到同一系统中，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等多种计算精度，可覆盖科学计算、大模型训练、AI推理、工业仿真等多类负载。这意味着，曙光8000不是单一训练集群，而是面向多场景、多精度、多任务的综合型AI计算系统。其价值在于既能支撑AI4S场景中的复杂科学计算，也能服务大模型训练推理和产业级智能应用。

李斌表示，曙光8000的超智融合架构设计，实现了“1+1>2”的协同效应。它不仅全面覆盖了传统超算的功能，能够支撑高精度的数字计算任务，同时依托强大的低精度算力储备，完美适配人工智能大语言模型所需的软件栈，可高效运行模型训练与推理服务。更为重要的是，这一融合架构突破了单一超算或单一智算的能力边界，提供了两者各自难以独立支撑的综合能力——全面、通用地赋能“AI for Science”这一前沿范式。这标志着曙光8000不仅是算力的叠加，更成为驱动下一代科学发现与产业智能化的关键基础设施。

李斌还透露说，国家战略性的大型科学工程计算中，有很多都采用与AI结合的办法，而具备“超智融合”能力的曙光8000给这些项目提供了可以探索、尝试并取得效果的平台。

从预测天气到工业仿真

曙光8000依托国家超算互联网可完全接入全国一体化算网，进而形成更大范围的算力协同和应用支撑。通过面向科研院所和产业用户提供算力服务，支撑气象预测、材料设计、能源勘探、生物医药、量子计算、流体仿真、工业仿真、大模型训练与推理等应用场景。

在国家超算互联网核心节点的展厅内，《环球时报》记者看到它提供的强大算力能更精准地预测全球天气、协助多种工业仿真设计，乃至天宫空间站等前沿技术探索。据介绍，在国家超算互联网核心节点上，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20多个领域。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。

除了这些听起来就“高大上”的专业领域，曙光8000的强大算力还能间接服务于普通人。“如果曙光8000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未来可以缓解当前推理算力不足的问题，让大模型的响应速度更快。

曙光8000正式落地，也意味着全国产十万卡级AI基础设施的技术、生态、应用、服务标准已完成闭环验证。据《环球时报》记者了解，第二套全国产十万卡超智融合算力系统研制与建设工作已经启动。面向AI4S、大模型等大规模算力需求，十万卡级全精度算力中心有望从示范性工程走向规模化复制，在全球AI产业逐步“理性、向实”发展的新阶段，成为支撑“人工智能+”应用全面落地、惠及科学发现与产业经济的新一代基础设施标配。