中科曙光董事长历军：以“超节点+超集群”突破高端算力瓶颈 原创

产联社编辑 | 凌乐仪

【产联社】“目前，国产算力发展主要面临三方面挑战：高端算力紧缺、基础软件生态薄弱，以及已建成算力设施利用率偏低。”11月4日，中科曙光董事长历军在2026年世界互联网大会乌镇峰会“互联网企业家“分论坛上表示。

面对国产芯片在先进制程、单片性能及软件生态方面的短板，历军认为，中国企业应通过“超节点+超集群”系统创新，弥补单点技术差距，并以开放协同推动国产算力生态建设。

历军还透露，公司计划于今年12月宣布一款新版本芯片，单片功耗达到3000瓦，算力性能已接近国际最高端水平。

全球算力持续短缺 国产芯片面临三重挑战

历军表示，随着大模型、智能体及人工智能赋能科学研究等应用快速发展，全球算力需求持续增长，算力短缺已成为全球性问题。他援引国际机构预测称，全球单体算力中心正以每年约3.3倍的速度增长，未来三至五年，算力供给仍难以跟上需求扩张。

其中，受先进制程工艺影响，国产人工智能芯片单卡性能与国际顶尖水平仍存在差距，先进封装所需的高带宽内存（HBM）供应也受到限制。在万亿参数预训练、长上下文及智能体复杂任务等场景下，国产算力仍存在不足。

软件生态方面，与英伟达CUDA生态相比，国产人工智能软件栈在算子库、编译器、调试与开发工具等方面存在较大差距，软硬件协同效率仍有待提升。

此外，部分地方算力建设项目存在重复建设、建成即落后等问题。历军援引统计称，全国智算GPU平均利用率仅约30%，大量算力资源尚未得到充分利用。

中国优势在于应用场景、能源供应与产业链协同

尽管存在上述短板，历军认为，中国发展人工智能算力仍具备独特优势。

首先，中国拥有丰富的产业结构和应用场景，能够形成广泛的算力需求。其次，中国在电力供应，特别是绿色能源方面具有优势，未来“算力网+电力网”协同发展将成为重要方向。此外，中国计算产业链相对完整，具备较强的工程化能力，开源生态与模型性价比也构成竞争优势。

针对先进制程受限的问题，历军提出，应通过系统级创新对冲核心芯片的单点性能差距。

他介绍，中科曙光及相关子公司过去十年围绕人工智能算力中心，布局了中央处理器、图形处理器、高速互联等约六大类芯片，并探索先进封装、三维封装、硅光集成等技术路径。

历军透露，公司计划于今年12月宣布一款新版本芯片，单片功耗达到3000瓦，算力性能已接近国际最高端水平。尽管国产芯片在功耗等方面仍存在差距，但可以通过系统架构创新提升整体计算能力。

具体而言，中科曙光提出“超节点+超集群”系统方案，通过芯、算、存、网、电、冷一体化系统工程创新，构建多算融合、训推一体、高效节能、稳定可靠的算力系统，面向未来百万卡、吉瓦（GW）级算力规模的发展需求。

在超节点层面，历军举例称，国际厂商采用72卡构建超节点，中科曙光则探索采用96卡方案，并通过高速互联网络、先进存储、液冷等技术创新，提高系统整体应用性能。同时，利用绿色电力优势降低高功耗带来的运行成本。

历军强调，国产算力发展的关键，不是单纯追求单颗芯片性能指标，而是通过系统级创新提升实际应用性能。

倡导开放共享 破解国产算力生态短板

历军表示，中科曙光今年7月发布的“曙光8000”超级计算机，是中国首个十万卡超智融合计算集群系统。

在软件生态方面，该系统采取开放兼容策略，兼容AMD ROCm、英伟达CUDA及英特尔x86等技术生态。

历军称，以曙光8000为核心的国家超算互联网平台，目前已有170万注册用户、7000种软件，其中包括300多种大型或超大型软件，部分大模型已具备至少5万卡规模的应用能力。

他认为，国产芯片虽然仍存在差距，但已取得明显进展，部分产品已经达到实际可用状态。

对于未来产业发展，历军特别强调开放、开源、共建、共享的重要性。他介绍，中科曙光推动建设的光合组织已汇聚6000多家合作伙伴，形成1.5万多项适配优化成果、2万多项认证证书，希望通过产业分工协作，共同完善国产软件与应用生态。

历军指出，中国计算产业企业普遍存在规模较小、布局分散、同质化竞争等问题，不应追求一家企业包揽所有技术环节，而应让各家企业聚焦自身最擅长的领域。

“关着门自己做自己的，绝对不行。”历军表示，中国算力产业既要坚持自主创新，也必须与国际技术生态接轨，通过开放共享和产业协同突破发展瓶颈。

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