曙光8000落成：中国AI算力迈入十万卡时代

2026年7月10日，中科曙光在光合组织2026智能计算应用大会上扔下了一枚重磅炸弹：曙光8000（登峰）正式落成。这不是又一次"刷榜"式的性能炫耀，而是中国首个全国产十万卡AI超集群真正投入使用。

从1993年靠200万启动资金研制"曙光一号"，到如今十万张国产加速卡同时运转，中科曙光走过了四十年的自主之路。但曙光8000的意义远不止一个数字——它标志着中国AI算力正式告别"堆料时代"，迈入以超智融合与全栈自研为双核心的深水区。

打破"规模墙"：十万卡不是堆出来的

从万卡到十万卡，挑战是指数级的。通信复杂度、故障率、能耗控制——当计算节点增加十倍，这些指标不是线性增长，而是火箭式攀升。中科曙光高级副总裁李斌直言："最大挑战是能否让它跑出应有的性能与效率。"

曙光8000给出的答案是全链路全自研。从底层海光等国产芯片，到中间scaleFabric类IB原生RDMA高速网络，再到上层ParaStor分布式存储——这套存储系统在2026全球IO500榜单中获得生产型全节点和10节点性能双榜第一。散热方面，全球领先的浸没式相变液冷技术支撑起单机柜MW级功率密度，并通过国产冷媒实现全年自然冷却。

这是一条完全自主可控的技术闭环。没有黑盒，没有"卡脖子"。

超智融合：超算与智算不再分家

曙光8000最核心的创新在于原生超智融合架构。长期以来，科学计算和AI计算是两条平行线——前者要FP64的极致精度做气象仿真，后者要FP16/INT8的高吞吐训大模型。传统做法是把超算区和智算区拼在一起，各干各的。

曙光8000打破了这道墙。同一套系统原生支持FP64到INT8的全精度计算。这种设计的直接受益者是AI for Science——材料研发、药物筛选、蛋白质折叠模拟等领域，科学家既需要AI的高并发，又离不开传统计算的严谨精度。

CCF高性能计算专委会秘书长谭光明评价：曙光8000为AI for Science提供了"必要且重要的基础支撑平台"，填补了行业长期以来的空白。

从"敢想"到"能干"：算力即生产力

算力设施的终极价值不是跑分，而是转化为生产力。曙光8000同步接入国家超算互联网，像水电一样向科研机构和中小企业开放。

目前，在十万卡核心节点上已完成300余项超智融合应用优化，涵盖大模型、机器人、汽车、创新药、新材料、量子计算、天文气象等二十余领域。超过70个应用实现了万卡规模扩展，在蛋白质折叠模拟、万亿原子级水分子动力学模拟、百万亿网格湍流模拟等重点任务中完成验证。

中国工程院院士李国杰指出，人工智能正从大模型向智能体和具身智能快速演进，AI for Science推动基础研究加速发展，这些变革催生的算力需求不再是单一精度，而是需要超智融合的系统级创新。

不止一台机器：十万卡走向规模化复制

曙光8000的落成不是终点。曙光同步宣布与北京科学智能研究院达成战略合作，启动第二套全国产十万卡超智融合算力系统的研制与建设。

这意味着十万卡级全精度算力中心有望从示范性工程走向规模化复制。在全球AI产业逐步"理性、向实"发展的新阶段，曙光8000树立了一个样本——大规模算力中心的评价重心，正在从规模堆叠和性能比拼，转向更综合的系统化能力和实际应用效率。

从曙光一号到曙光8000，四十年的路浓缩在一台机器里。但更值得关注的是接下来会发生什么：当十万卡不再是天花板，而是一个起点。