如今的中国，已经成为全球的AI创新高地。随着生成式AI蓬勃兴起，中国市场上已经涌现了数以百计的基础大模型、垂类大模型与智能体，并驱动科学智能、智能驾驶、具身智能等产业的高速发展。

AI算力，就是AI时代的基础底座。国家发布的《深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》、《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》等政策，均将AI算力列为智能经济基础支撑。

根据知名研究机构IDC预测，2020年到2028年，中国AI算力年均复合增长率高达46.2%，并在2028年达到2781EFLOPS惊人规模。

可是，AI算力在中国的发展也遇到了不小瓶颈。由于技术封锁等原因，在单卡算力方面，国内主流AI芯片与英伟达旗舰产品仍存在代差，如何破局？

前不久在江苏昆山举办的光合组织2025人工智能创新大会（HAIC2025）上，中科曙光scaleX万卡超集群以真机形式首次公开亮相，也为中国AI算力行业提出了破局的方法，那就是开放的系统级创新。

系统级创新

在中科曙光看来，虽然国产单卡算力的性能还有差距，但是只要从Scale-up（纵向扩展）和Scale-out（横向扩展）两个维度做好拓展，整体的AI算力能够有前沿突破。这次发布的中科曙光scaleX万卡超集群，正是这个思路的集中体现。

先说Scale-up，这里的关键词就是“超节点”。它采用了全球首创单机柜级640卡超节点，将单机柜算力密度提升20倍，PUE值低至1.04。

再说Scale-out，关键在于“超集群”。中科曙光打造了scaleX万卡超集群，由16个曙光scaleX640超节点通过scaleFabric高速网络互连而成，可实现10240块AI加速卡部署，总算力规模超5EFlops。而且，万卡并不是上限，超集群还能够轻松地拓展到10万卡以上。

这个总算力规模无疑是惊人的。要知道，目前国内三大电信运营商的智算规模也不过137.35EFlops。其中规模最大的中国移动，其总智算规模为61.35EFlops，平均到分布在全国的21个智算中心，单个智算中心的算力也不过2.9EFlops。

要把总算力规模“拉”起来，中科曙光scaleX万卡超集群就必须同时做好Scale-up和Scale-out。这个时候，由于两种扩展范式需要突破的技术瓶颈不尽相同，而且还相互制约，单点突破式的技术创新显然就不够用了，必须做到系统级创新。

在老冀看来，中科曙光scaleX万卡超集群的系统级创新主要体现在以下四个方面：

1.高密度机柜：一个单机柜级超节点，竟然“塞”下了640张AI加速卡，这也是业界最高的集成度。为了解决散热的难题，采用了“一拖二”模式，两个640卡单机柜在两边，中间则是同样业界领先的浸没相变液冷单元，能够为两侧的机柜提供最高1.7MW的散热能力。再加上高压直流供电等手段，使得PUE只有1.04，同样也在业界领先。

2.高速网络：我们知道，即使单个超节点的性能很强，如果超节点之间的连接速度跟不上，仍然会拖超集群的后腿。因此，中科曙光专门花了3年时间自研了原生RDMA高速网络ScaleFabric，它基于国内首款400G类InfiniBand架构网卡与交换芯片，可提供400Gb/s带宽和低于1微秒的端到端延迟，通信效率较传统IB提升2.33倍，成本降低30%。

老冀特意查了一下，英伟达即将在2027年发布的NVL576里程节点，InfiniBand带宽也才达到400Gb/s带宽。也就是说，在超节点连接方面，曙光已经实现了对英伟达的部分能力领先。

3.深度优化：为进一步打通数据流动瓶颈，中科曙光通过“超级隧道”与AI数据加速等设计，实现存、算、传的深度紧耦合与协同优化，从芯片级、系统级到应用级构建三级数据传输优化体系，高效应对万卡并发带来的极致读写与挑战挑战，显著提升高通量AI推理响应速度与结果精准度，并将AI加速卡的资源利用率提高55%。

这里老冀重点提一下中科曙光在存储领域的超强技术实力，做到了让存储深度介入AI业务流水线，把存储从仓库升级成“AI数据工厂”，不光存，还要算和加速，从而实现了整体加速。

4.智能调度：如此庞大的算力集群，如何才能管好？曙光又凸显了自己的软件实力，做到了“用AI来管AI算力”。曙光专门构建了超集群数字孪生与智能调度体系，实现运维全流程可视化与智能化，保障集群高达99.99%的可用性；智能调度引擎可高效管理万级节点、服务十万级用户，支持每秒万级作业的高并发调度，确保大规模AI业务稳定高效运行。

正是通过以下四个方面的系统级创新，曙光scaleX万卡超集群才得以实现技术的集大成，部分技术与能力已经超越英伟达一年多之后才发布的NVL576里程节点。