算力高端局開戰！國產全鏈如何站穩腳跟？

出品 | 頭部財經

作者 | 楊洲

AI制藥火了。摩根士丹利的數據顯示，AI生成的分子在臨床I期的成功率已攀升至90%，遠超傳統方法。中郵證券預測，全球AI賦能藥物研發的市場規模將從2023年的119億美元沖向2032年的746億美元。

但一個比市場規模更關鍵的問題擺在眼前：這些科學發現背后所需的算力，誰來提供？

答案看似簡單——算力廠商。但AI for Science（AI4S）對算力的要求，和訓練一個大模型完全不同。一次蛋白質折疊模擬涉及數十億個原子間的相互作用，一次湍流數值模擬網格規模可達百萬億級。它要求的是“高精度+高并行+高穩定”三位一體，而不是單純堆高單卡跑分。

這就是算力產業鏈正在發生的一個根本性變化。

過去幾年，國內算力競爭的主旋律是“單卡算力比拼”，但在動輒萬卡、十萬卡的AI4S超級工程面前，這套邏輯正在失效。行業分析普遍認為，2026年起，競爭將全面轉向“超節點等系統級別”——誰能把幾萬張卡高效連起來、讓它們像一臺計算機一樣協同工作，誰才是真正的贏家。

AI4S給算力廠商出的“考題”很明確：能否提供一個高穩定、高帶寬、低延遲的系統級方案？

這正是中科曙光在鄭州落地的6萬卡AI4S集群給出的答案。

4月14日，這套集群在國家超算互聯網核心節點正式投運。它的核心設計是“超智融合、全精度”，一套系統同時滿足傳統科學計算需要的高精度和AI訓練需要的低精度并行。背后是全棧自研的6款核心芯片，以及國內首款類InfiniBand的400G無損高速網絡scaleFabric。系統可用性達到99.99%，這意味著萬卡級別的長期穩定運行不再是紙上談兵。

集群本身只是第一步。真正值得深挖的是：這套6萬卡系統，已然撬動了整條算力產業鏈。

先看上游。6萬卡規模的國產化部署，直接為國產芯片、高速網絡設備、液冷散熱、智能運維軟件等環節提供了一個前所未有的“實戰驗證場”。而scaleFabric網絡相比傳統IB方案，傳輸速率提升2.33倍、成本降低30%，這是國產高速互連產業鏈的一次集體突圍。

再看下游。這套集群已接入國家超算互聯網，面向全國高校、科研院所、藥企和材料公司提供普惠算力服務。過去下游科研要自己攢服務器、調驅動、配環境，折騰半年算力還不夠用；現在像用水用電一樣按需調用。更關鍵的是，集群兼容主流計算生態，適配了超過400個大模型——科研人員的遷移成本極低，不必在“自主”和“好用”之間做取舍。AI4S的研發需求才能真正轉化為有效算力消費。

而中科曙光自身的角色，也在這個過程中完成了質變。從“算力建設者”轉向“算力運營商”，收入結構從一次性硬件銷售轉向持續的服務訂閱。承建國家級智算中心、讓它天然站在了“公有算力”的入口。這種樞紐地位一旦確立，對上下游的議價能力和生態整合能力將形成正向循環——這就是產業鏈“樞紐”的真正價值。

更深一層看，這套6萬卡集群的落地，意味著國產算力產業鏈終于拿到了一張“高端局”的門票。過去被認為必須依賴國外高端算力才能完成的任務，現在在國產集群上同樣可以做到，甚至做得更好。

當越來越多的尖端科研成果跑在國產集群上，上游的國產廠商獲得真實的大規模驗證機會，中國“人工智能+科學技術”的產業圖景，才算真正落進了現實。而中這一次，科曙光，正卡在這一切的樞紐上。

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