首個6萬卡科學智能集群落地，國產AI4S賽道迎來“算力重器”

出品 | 大力財經

作者 | 魏力

AI4S萬億市場賽道正在算力動能下全面激活。

4月14日，鄭州國家超算互聯網核心節點迎來一套特殊裝置——中科曙光提供的6萬卡科學智能（AI for Science）計算集群系統，在此正式投入使用。

據悉，該集群是專門面向AI4S打造的新一代超智融合計算基礎設施，也是國內迄今最大的科學智能計算集群。基于國產廠商全棧技術能力支持，集群可滿足用戶從集群性能、軟件模型優化、科研應用效率到科學智能體開發的多元需求，成為國產AI4S算力又一里程碑。

2026年，隨著“人工智能+科學技術”成為大國科技戰略重心，AI4S新基建也進入戰前總動員。

當前，人工智能開始深度介入藥物分子設計、合金材料篩選和氣候模擬，傳統科研“十年磨一劍”的節奏被徹底打破。業內認為，在這場科研范式的代際更替中，誰能在AI4S賽道率先形成體系化能力，誰就有望在新材料、新藥物、新能源等未來產業中掌握戰略主動權。

據QYResearch數據，2025年全球AI for Science市場規模約45.38億美元，預計2032年將達262.3億美元。在化工、醫藥、新能源、合金、顯示、半導體等下游行業中，AI4S可覆蓋的市場規模近11萬億美元，并且當前行業滲透率處于個位數水平，未來增量空間十分廣闊。

放眼國際，歐美地區近年來頻繁大手筆投資布局AI4S基礎設施，儼然已將其視為科技競爭力的戰略高地。而在國內，“十五五”規劃明確提出“以人工智能引領科研范式變革”，AI4S正從學術概念加速走向產業落地。這場競速中，算力是門檻，也是決定勝負的關鍵。

具體來看，AI4S與通用人工智能有一個本質區別：后者解決人機交互與內容生成，而前可能要破解原子、分子層面的復雜科學難題。這需要高精度的運算能力、超低延遲的高速互聯，以及能支撐長周期任務的極端穩定系統。

一言以蔽之，AI4S需要的不僅是通用算力，更是深度優化的專用計算基礎設施。

長期以來，國內科研機構面臨算力分散、高端資源短缺、軟件生態受限等瓶頸。需求側，藥企、材料實驗室對算力的渴求指數級增長；供給側，真正滿足AI4S場景的大規模集群算力仍是稀缺資源。此次6萬卡科學智能集群落地，正是對國產AI4S需求缺口的有力回應。

據悉，該集群基于中科曙光30余年系統工程能力積淀，不僅實現6萬卡集群高效耦合部署，可以提供全球頂級的超智融合（雙精度+半精度）算力支持，并且在高速網絡互聯、存算協同效能、系統調度能力方面表現亮眼，能夠有效支撐“人工智能+科學技術”規模化落地。

數據顯示，集群采用國內首款類InfiniBand400G無損高速網絡scaleFabric系列產品，充分滿足了AI4S計算對高帶寬、低時延網絡的極致需求；集群通過存算傳三級協同優化，突破存儲IO瓶頸；疊加先進液冷技術、智能化運維、數字孿生系統等，系統可用性達99.99%。

值得一提的是，曙光超集群系統集群已在多個科研領域完成大規模并行計算測試，并交出一份扎實的成績單：

3萬卡規模蛋白質折疊模擬較傳統算法加速1000倍；4.5萬卡規模實現萬億原子液態水分子動力學模擬，打破世界模擬規模紀錄的同時更讓效率提升3個數量級以上；助力湍流直接模擬規模擴展至百萬億網格，大幅提升科研效率。

目前，這套AI4S計算集群已成功搭載國內首個科學大模型一站式開發平臺OneScience，基于國家超算互聯網的“數算模用”一體化理念，匯聚起海量數據集、行業知識庫、大模型、科學與工程計算軟件工具，為國產AI4S生態共創奠定堅實底座。

面向地球科學、生物信息、流體仿真、材料化學等多學科領域，用戶可在OneScience平臺上數小時內完成科學大模型開發工作。依托超算互聯網平臺，“超級科學計算智能體”可自動拆解任務、調用模型、調度算力，完成端到端交付，科研任務周期從天級壓縮至小時級。

在AI4S科研范式躍遷的關鍵階段，這套超大規模的系統工程級算力重器，正在為中國科技產業崛起植入強勁引擎。當越來越多的科學家能像用水用電一樣調用AI4S算力，并快速轉化為實質性科研成果，國產計算集群或將迎來新一輪價值重估。