2026年4月14日，在位于鄭州的國家超算互聯(lián)網(wǎng)核心節(jié)點(diǎn)，由中科曙光提供的國內(nèi)最大的“科學(xué)智能”（AI for Science，簡稱AI4S）計(jì)算集群使用。該集群匹配了6萬張國產(chǎn)AI加速卡（GPU）的“巨無霸”，是這家算力巨頭在AI浪潮中，一次標(biāo)志性的轉(zhuǎn)身。

在發(fā)布會(huì)現(xiàn)場，中科曙光高級(jí)副總裁李斌將此舉定義為“準(zhǔn)確把握市場技術(shù)發(fā)展趨勢”后的“長期堅(jiān)持成果”。他表示，“新時(shí)代的超算一定是面向AI4S，一定是融合的?！?/p>

伴隨AI4S計(jì)算集群的亮相，中科曙光還發(fā)布了2025年年報(bào)，同樣傳遞出向好的信號(hào)。2025年實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入149.64億元，同比增長13.81%；歸母凈利潤21.76億元，同比增長13.87%。曙光已用一份利潤結(jié)構(gòu)更健康的財(cái)報(bào)，和一個(gè)規(guī)模6萬卡的AI4S集群，宣告其戰(zhàn)略重心正從傳統(tǒng)計(jì)算，堅(jiān)定地錨定“人工智能+科學(xué)”這片藍(lán)海。

“AI4S是科技強(qiáng)國與未來產(chǎn)業(yè)競爭的核心驅(qū)動(dòng)力，它不僅關(guān)乎基礎(chǔ)科學(xué)的突破，也直接決定了新材料、新藥物、新能源等未來產(chǎn)業(yè)的主導(dǎo)權(quán)歸屬?！鼻迦A大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院助理教授李琨表示。他認(rèn)為，AI4S已超越純科研范疇，成為衡量國家綜合實(shí)力和戰(zhàn)略科技力量的關(guān)鍵指標(biāo)。

從“超算”到“智算”，再到“超智融合”，中科曙光正在下一盤關(guān)乎未來的AI4S棋局。這盤棋，既是對國家“人工智能+”戰(zhàn)略的響應(yīng)，也是在全球科技競賽背景下的主動(dòng)出擊。

從“計(jì)算”到“發(fā)現(xiàn)”：AI4S如何重塑科研與算力產(chǎn)業(yè)

AI for Science，并非一個(gè)全新的概念。其核心在于利用人工智能，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，解決傳統(tǒng)科學(xué)研究和工程領(lǐng)域中的復(fù)雜問題。伴隨AI4S技術(shù)的突破和算力成本的持續(xù)下探，AI4S正在從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)化的前臺(tái)。

在興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院副院長蔣佳霖看來，這是一個(gè)“天花板非常高”的賽道。他給出的數(shù)據(jù)是，2024年AI4S全球收入規(guī)模已超過200億元人民幣?！岸褹I4S主要下游客戶像生物制藥、新材料、半導(dǎo)體設(shè)計(jì)，這些都是產(chǎn)值規(guī)模特別大，而且未來成長性特別好的領(lǐng)域?！边@意味著，AI4S的市場根基，是那些本身就在快速增長且亟待技術(shù)突破的萬億級(jí)產(chǎn)業(yè)。

曙光此次發(fā)布的6萬卡集群，已展現(xiàn)出這種“加速”潛力。根據(jù)官方披露的信息，該集群在應(yīng)用測試中取得了多項(xiàng)突出成果：3萬卡規(guī)模的蛋白質(zhì)折疊模擬，較傳統(tǒng)算法加速1000倍；4.5萬卡規(guī)模實(shí)現(xiàn)了萬億原子液態(tài)水分子動(dòng)力學(xué)模擬，效率提升3個(gè)數(shù)量級(jí)以上。這些成果直觀地表明，AI的介入正在將過去耗時(shí)數(shù)月甚至數(shù)年的模擬計(jì)算，壓縮到可接受的周期內(nèi)，使得科學(xué)家能夠探索更復(fù)雜、更宏大的科學(xué)問題。

然而，AI4S對算力產(chǎn)業(yè)的改變，遠(yuǎn)不止是“更快”。國家高性能計(jì)算機(jī)工程技術(shù)研究中心副主任曹振南指出，AI4S對算力的需求是“全方位”的，他特別提到，AI4S的發(fā)展會(huì)反向拉動(dòng)傳統(tǒng)算力需求，因?yàn)橛?xùn)練AI模型所需的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，往往需要依賴傳統(tǒng)的高性能計(jì)算來生成。“所以AI4S對算力需求是全方位的?！?/p>

這催生了“超智融合”的必然性。傳統(tǒng)超算擅長雙精度浮點(diǎn)計(jì)算，滿足氣象、物理模擬等對精度要求極高的場景；而AI訓(xùn)練和推理則大量使用低精度（如FP16、INT8）計(jì)算，追求極高的并行吞吐量。李琨指出，當(dāng)前的最大挑戰(zhàn)之一，是如何讓傳統(tǒng)的科學(xué)計(jì)算應(yīng)用，能高效利用新型的、為AI優(yōu)化的硬件算力?！盁o論是企業(yè)界，還是產(chǎn)業(yè)界來說，在成本方面都是考量的重要指標(biāo)，就是如何把最新算力利用好。”

中科曙光提出的解決方案，是打造“超智融合”的全棧能力。李斌用了一個(gè)生動(dòng)的比喻：“同樣的發(fā)動(dòng)機(jī)，同樣的底盤，可能需要針對不同路況去做調(diào)教?！笔锕?萬卡集群的特點(diǎn)，正是針對傳統(tǒng)科學(xué)計(jì)算、純AI計(jì)算以及兩者混合的復(fù)雜場景，在系統(tǒng)架構(gòu)、軟件棧、調(diào)度策略等方面進(jìn)行了深度“調(diào)教”。

中科曙光高級(jí)副總裁 李斌

其六大優(yōu)勢——從支持全精度計(jì)算、高速無損網(wǎng)絡(luò)，到存算協(xié)同、智能調(diào)度，都是為了打破超算與智算之間的壁壘，讓一套系統(tǒng)能同時(shí)高效應(yīng)對兩類截然不同的任務(wù)。

這種融合，正在重構(gòu)算力產(chǎn)業(yè)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。李斌提到，過去評(píng)判算力系統(tǒng)看的是“多少P（算力單位）”，而現(xiàn)在，特別是隨著智能體技術(shù)的發(fā)展，評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)正在向“詞元響應(yīng)效率”轉(zhuǎn)變，即單位投入、單位功耗能產(chǎn)出多少有效的詞元（Token）。這要求廠商從芯片、互聯(lián)、內(nèi)存到系統(tǒng)軟件進(jìn)行端到端的優(yōu)化，而不僅僅是“堆卡”。

生態(tài)之戰(zhàn)：從“賣系統(tǒng)”到“做平臺(tái)”的征程

部署6萬卡集群是一個(gè)技術(shù)里程碑，但如何讓這龐大的算力被高效利用、產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值，是中科曙光新的目標(biāo)。這涉及到商業(yè)模式的根本性轉(zhuǎn)變：從銷售硬件和機(jī)時(shí)，轉(zhuǎn)向構(gòu)建一個(gè)繁榮的AI4S應(yīng)用開發(fā)生態(tài)。

李斌在談到集群利用率時(shí)表示，算力系統(tǒng)一般做到80%上下是合理的頂點(diǎn)，需要預(yù)留彈性空間保障用戶體驗(yàn)。而要逼近這個(gè)利用率，關(guān)鍵在于降低使用門檻，吸引足夠多的用戶和多樣化的應(yīng)用。曹振南也反復(fù)強(qiáng)調(diào)“降低門檻”：“我一直講要把算力門檻降低下來，變得好用，易用?！?/p>

中科曙光選擇的路徑是“平臺(tái)化”和“智能化”，其依托的是“國家超算互聯(lián)網(wǎng)”平臺(tái)。據(jù)了解，該平臺(tái)已鏈接超300萬CPU核和超20萬GPU卡，并接入了全國一體化算網(wǎng)調(diào)度體系。6萬卡集群的加入，使其構(gòu)建起“國內(nèi)規(guī)模最大的AI4S計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施”。更重要的是，曙光結(jié)合“數(shù)算模用”一體化理念，推出了“OneScience”——國內(nèi)首個(gè)科學(xué)大模型一站式開發(fā)平臺(tái)。

這個(gè)平臺(tái)是構(gòu)建生態(tài)的核心工具之一，它集成了數(shù)十個(gè)AI4S熱點(diǎn)模型及數(shù)據(jù)集，覆蓋地球科學(xué)、生物信息、流體仿真、材料化學(xué)等多學(xué)科領(lǐng)域，目標(biāo)是讓用戶“數(shù)小時(shí)完成科學(xué)大模型開發(fā)”，解決開發(fā)環(huán)境復(fù)雜、數(shù)據(jù)獲取難等痛點(diǎn)。

更進(jìn)一步，曙光試圖用“智能體”來重構(gòu)科學(xué)研究的交互方式。在超算互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上，用戶無需面對繁瑣的軟件配置與IT流程，只需通過自然語言提出需求，平臺(tái)背后的“超級(jí)科學(xué)計(jì)算智能體”便可自動(dòng)拆解任務(wù)、調(diào)用模型、調(diào)度算力，完成端到端交付，將科研任務(wù)完成時(shí)間“從天級(jí)壓縮至小時(shí)級(jí)”。這不僅是效率的提升，更是對科研工作流的改進(jìn)與升級(jí)，使得AI4S的能力能夠以更普惠的方式觸達(dá)更廣泛的科研人員和工業(yè)界用戶。

在商業(yè)化路徑上，李琨觀察到，AI4S的商業(yè)模式正“從項(xiàng)目制不斷轉(zhuǎn)向訂閱、AI服務(wù)、算力租賃等”。對于生物醫(yī)藥等AI4S的重點(diǎn)應(yīng)用行業(yè)，曹振南認(rèn)為，“公有比例會(huì)越來越大，因?yàn)楣财脚_(tái)各方面會(huì)做得更好，服務(wù)能力更強(qiáng)，這永遠(yuǎn)是一個(gè)發(fā)展趨勢?！边@也為曙光參與公共算力服務(wù)領(lǐng)域，描繪了廣闊市場前景。

不僅如此，在蔣佳霖看來，AI4S基礎(chǔ)設(shè)施對地方經(jīng)濟(jì)還有著拉動(dòng)效應(yīng)。他認(rèn)為，在當(dāng)?shù)芈涞厮懔罕旧砭褪且粋€(gè)大型投資項(xiàng)目；其次，它能吸引科研機(jī)構(gòu)、高校和企業(yè)（如生物制藥、新材料公司）聚集，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同發(fā)展；最后，它還能幫助地方政府在“新質(zhì)生產(chǎn)力”的考核中占據(jù)優(yōu)勢，爭取上級(jí)政策和資源。

從2025年12月發(fā)布scaleX萬卡超集群，到2026年2月3萬卡上線，再到此次6萬卡AI4S集群的推出，“曙光速度”背后是一場關(guān)于未來的押注。它看中的是AI4S將從前沿探索變?yōu)榭蒲信c產(chǎn)業(yè)的標(biāo)配基礎(chǔ)設(shè)施，是計(jì)算產(chǎn)業(yè)通向“超智融合”時(shí)代的必然趨勢。