当全球科技领袖将目光投向浩瀚宇宙寻求算力突破时，中国已悄然完成超大规模智能计算基础设施的实战部署。三套中科曙光研发的scaleX万卡超集群系统近日在国家超算互联网核心节点同步投入运营，标志着国产AI算力正式进入"万卡集群"时代。
这场算力革命的爆发并非偶然。去年底在光合组织人工智能创新大会上，该系统首次以完整形态亮相便引发行业震动。不同于传统实验室原型机，这套基于"AI计算开放架构"理念打造的超级计算系统，在短短两个月内完成从技术展示到产业落地的跨越，构建起全国首个实际运行的3万卡国产AI算力池。
在马斯克宣布SpaceX全资收购xAI、试图通过太空卫星星座解决算力瓶颈的同期，中国工程师们选择了更具现实意义的突破路径。面对太空散热、宇宙辐射等尚未攻克的技术难题，曙光团队通过高速互联网络、存算传一体化设计、智能供电散热系统等创新，将数万个国产算力单元整合成高效协同的超级计算实体。这种模块化设计支持系统向十万、百万卡级别平滑扩展，为未来技术迭代预留充足空间。
系统集成能力的突破背后，是工程组织智慧的集中体现。研发团队突破传统计算架构限制，通过资源池化技术实现算力、存储、传输的深度耦合。在供电系统设计上，采用高密度液冷技术将单位面积算力提升3倍；在资源调度层面，开发出支持异构计算单元动态分配的智能管理系统，使整体资源利用率突破65%行业瓶颈。
开放生态的构建成为该系统区别于国际竞品的核心优势。面对全球AI算力生态可能被单一技术体系垄断的风险，scaleX万卡超集群创新性地支持多品牌国产AI卡混合部署，通过统一软件栈兼容CUDA等主流开发环境。这种"不设围墙"的策略已吸引400余个主流大模型完成适配优化，帮助企业降低60%以上的算力迁移成本，形成涵盖芯片厂商、算法公司、行业用户的完整生态链。
在产业应用层面，该系统展现出强大的场景适应能力。针对超大规模模型训练需求，开发出支持万亿参数模型的分布式训练框架，故障自动恢复机制将训练中断时间缩短至分钟级；面向互联网企业的高并发推理场景，通过算子融合、内存优化等技术将推理延迟降低至毫秒级；在科研领域，支撑的蛋白质结构预测模型将研究效率提升千倍，相关成果登上国际权威学术期刊封面。
值得关注的是，系统配套的One Science科学大模型开发平台，通过预置跨学科算法库和自动化建模工具，使材料科学、生物医药等领域的科研团队无需深厚AI背景即可开展创新研究。某新型材料研发团队借助该平台，将新材料发现周期从5年压缩至8个月，验证了智能计算对基础科研的变革性影响。
这场算力竞赛呈现出两种截然不同的发展哲学：一边是试图通过颠覆性创新重构技术规则的太空探索，另一边是深耕系统工程打造产业基座的现实路径。当国际科技巨头在近地轨道绘制算力蓝图时，中国选择用数万个国产芯片搭建起触手可及的智能计算网络。这种差异不仅体现在技术路线上，更折射出不同发展阶段对创新本质的理解——真正的领先不在于追逐概念热点，而在于将技术潜力转化为推动产业升级的实际动能。
