中国算力推开“三重门”，十万卡拿下 AI 产业必争之地

📌 一句话摘要

文章揭示国产算力面临存算网效率、生态碎片化和 Token 生产力三重门，并以曙光 8000 十万卡集群为例展示突破路径。

📝 详细摘要

文章指出当前国产算力平均利用率仅 30%，指出存算网效率低下、生态碎片化和 Token 生产力低效三重门阻碍算力转化为 AI 生产力。随后重点介绍中国首个全国产十万卡 AI 超集群——曙光 8000，说明其在芯片、网络、存储等全栈自研上的技术突破，以及如何通过开放架构、生态协同和算力服务化打通这三重门。文中引用了业内专家、中科曙光高级副总裁李斌及国有银行总工程师的观点，并列出曙光 8000 在科学计算、大模型训练等多个领域的万卡级应用成果，最后指出随着 Token 能效成为新的核心 KPI，国产算力正进入价值重估的新阶段。

💡 主要观点

- 存算网效率低是算力利用率低的首要原因 网络拥塞导致算力空转超 30%，存储延迟导致 GPU 空等，单纯堆卡无法解决系统级瓶颈。

生态碎片化提升使用门槛，导致算力闲置 不同芯片和软件栈需要重新学习，迁移成本高，使得用户少、生态不健康，进一步加剧算力空转。

null 参数配置、交互方式和架构缺陷导致Token成本高、能效低，需通过易用性和平台化提升Token产出效率。

曙光 8000 通过全栈自研和开放架构突破三重门 在芯片、网络（scaleFabric）、存储（ParaStor）等层面达到国际先进水平，并提供一站式开发平台和全国超算互联网接入，降低使用门槛并提升系统效率。

曙光 8000 已在多个前沿领域实现万卡级应用，验证其生产力 在 FeMoco 团簇能量计算、湍流直接模拟、DFT 高精度仿真等科学计算以及大模型训练、AI4S 等场景中取得显著成果，显示算力向生产力的有效转化。

💬 文章金句

- 国内现在不缺算力，缺的是'用得上、用得起、用得好'的算力。

• 十万卡级系统绝非简单的硬件堆叠，其复杂度比万卡集群高出一个数量级。
• 十万卡集群落成的同时已全面接入国家超算互联网，用像'水电'一样的算力服务，为全国用户提供面向大模型研发、科学智能体、AI4S、工业仿真、生物医药等场景的灵活算力支持。

📊 文章信息

AI 初评：83

来源：网易科技

作者：网易科技

分类：人工智能

语言：中文

阅读时间：11 分钟

字数：2580

标签： 人工智能, 国产算力, AI基础设施, 超算集群, 生态建设

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