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在業(yè)內(nèi)看來,此次核心節(jié)點的接入,標志著國家超算互聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)取得了實質(zhì)性突破,為建設(shè)貫穿東西覆蓋全國的一體化算力網(wǎng)絡(luò),邁出了至關(guān)重要的一步。
文|游勇
編|周路平
01
鄭州發(fā)力,啟用國內(nèi)最大單體國產(chǎn)AI算力池
2月5日,算力圈傳來一則重磅消息,位于鄭州的國家超算互聯(lián)網(wǎng)核心節(jié)點上線試運行。該節(jié)點從啟動建設(shè)到落地部署僅用兩年多時間,一舉成為國家超算互聯(lián)網(wǎng)平臺上線以來接入的最大單體國產(chǎn)AI算力資源池。
該核心節(jié)點部署了3套由中科曙光提供的scaleX萬卡超集群,最大可對外提供超3萬卡國產(chǎn)AI算力,并通過高速光纖網(wǎng)絡(luò)與其他節(jié)點互聯(lián)互通,實現(xiàn)算力資源全國統(tǒng)一調(diào)度、智能分配和高效協(xié)同,可為億參數(shù)模型訓練、高通量推理、Al for Science等大規(guī)模AI計算應(yīng)用場景提供算力服務(wù)。
事實上,鄭州并不在國家10大算力中心的名單之中,但在新一輪的智算城市爭奪戰(zhàn)中,鄭州表露出的決心很大。其“十五五”規(guī)劃建議就明確提出,要建設(shè)全國領(lǐng)先的算力高地,打造全球超算與智算算力“雙第一”城市。
在業(yè)內(nèi)看來,鄭州有地理區(qū)位優(yōu)勢,東數(shù)西算的8大算力樞紐和10大算力中心集中在東西部,而身處在版圖中央的鄭州在網(wǎng)絡(luò)時延和算力集散方面具有先天優(yōu)勢,能夠承接東部算力需求外溢和西部綠色算力的聯(lián)動,充當全國算力中轉(zhuǎn)分發(fā)的樞紐。
而且,河南作為農(nóng)業(yè)、工業(yè)以及人口大省,自身的數(shù)據(jù)資源豐富,工業(yè)門類齊全,尤其在電子信息、算力、新能源、新材料等方面的基礎(chǔ)雄厚,省內(nèi)自身的算力需求也很旺盛。而河南的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級,戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)培養(yǎng),黃河生態(tài)保護戰(zhàn)略等都需要頂尖算力的支撐。
超算互聯(lián)網(wǎng)作為國家戰(zhàn)略,從2023年開始啟動建設(shè)。其核心思路是以互聯(lián)網(wǎng)的思維運營超算,通過建立類似京東、淘寶模式的應(yīng)用商城,連接供需雙方,目的是推動國產(chǎn)應(yīng)用和大模型的普及,推升算力流通和利用效率,推動算力服務(wù)市場化和標準化。
過去,供需雙方一直存在需求錯配、硬件與應(yīng)用脫節(jié)的問題。一方面,隨著行業(yè)應(yīng)用的加深,千行百業(yè)對智能算力的需求在迅速攀升,無論是訓練行業(yè)垂類大模型,還是AI應(yīng)用的推理需求都在爆發(fā)。根據(jù)數(shù)智前線對2025年數(shù)據(jù)中心與智算中心公開招投標項目的統(tǒng)計,當年億元級項目已超過222個。
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但另一方面,大量已建設(shè)的智算存在閑置問題。有數(shù)據(jù)顯示,國內(nèi)智算中心的利用率僅30%,背后有芯片架構(gòu)多,導致標準化程度低和接口不統(tǒng)一等問題,比如高性能智算中心服務(wù)器通常采用CPU、GPU和NPU混搭的異構(gòu)計算架構(gòu),以充分發(fā)揮不同算力芯片在性能、成本和能耗上的優(yōu)勢,而一些智算中心大量配置同一類芯片,限制了應(yīng)用場景的使用。
而超算互聯(lián)網(wǎng)的建設(shè),通過統(tǒng)一調(diào)度的算力池,有望推動供需雙方走向平衡。在業(yè)內(nèi)看來,未來的算力基礎(chǔ)設(shè)施會像自來水和電力一樣,隨時打開就能使用,用戶不用擔心算力的調(diào)度和異構(gòu)的兼容。
事實上,國家層面已經(jīng)在積極推動全國算力一張網(wǎng),“十五五”規(guī)劃建議中就提出推進“全國一體化算力網(wǎng)”,而國務(wù)院《關(guān)于深入實施“人工智能+”行動的意見》強調(diào)“強化智能算力統(tǒng)籌”,指明未來算力發(fā)展將加強高效協(xié)同。
目前,國家超算互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模已經(jīng)突破100萬,接入了超30家國家級超算中心與智算中心,商品數(shù)量超過了7200個。超算互聯(lián)網(wǎng)平臺上線至今,已完成了1.96億的作業(yè)量。“希望在2026年,服務(wù)商能到1000多家,商品數(shù)量能超過1萬個。”國家高性能計算機工程技術(shù)研究中心副主任曹振南說。
在業(yè)內(nèi)看來,此次核心節(jié)點的接入,標志著國家超算互聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)取得了實質(zhì)性突破,為建設(shè)貫穿東西覆蓋全國的一體化算力網(wǎng)絡(luò),邁出了至關(guān)重要的一步。
該核心節(jié)點上線試運行的同時,超算互聯(lián)網(wǎng)也對外公布了邀測計劃,不僅為各行業(yè)領(lǐng)域?qū)I(yè)用戶提供從百卡級到萬卡級規(guī)模的應(yīng)用適配測試,也可為創(chuàng)客、初創(chuàng)團隊、大學生等群體提供上千卡時、百G存儲、千萬Tokens等免費試用資源。
這些舉措將推動AI算力資源從過往的“重建設(shè)、輕應(yīng)用”,到現(xiàn)在“建用并重、以用促建”轉(zhuǎn)變,推動AI應(yīng)用的規(guī)模化。
02
AI應(yīng)用步入深水區(qū),高質(zhì)量智算需求依舊旺盛
智算建設(shè)熱潮的背后,是AI應(yīng)用的旺盛需求。相比于此前的試點嘗鮮,業(yè)界普遍認為,AI落地已邁入價值創(chuàng)造關(guān)鍵階段。C端滲透與B端商業(yè)化都已進入規(guī)模起量加速期。
Token的消耗是一個直觀的指標,過去一年半時間,我國日均Token的消耗量從1000億飆升到30萬億,增長了300多倍,而Token的消耗主要來自于各應(yīng)用場景推理需求的爆發(fā)。
而面向C端的AI應(yīng)用在市場的感知最為明顯,騰訊、百度、字節(jié)已打響2026年春節(jié)AI營銷戰(zhàn),瘋狂撒錢發(fā)紅包,C端流量入口爭奪白熱化。
相比之下,企業(yè)端的變化更為深刻。盡管市場感知度不及C端,但B端客戶付費意愿更強,其潛力長期被低估。有數(shù)據(jù)顯示,約80%的token消耗來自企業(yè),20%來自個人用戶。此次大會也發(fā)布了首批千款應(yīng)用驗證成果。
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尤其是在AI4S、生物醫(yī)藥、氣象、工業(yè)制造、金融等眾多領(lǐng)域,AI也已深度參與核心業(yè)務(wù)流程。
比如在工業(yè)領(lǐng)域,包括產(chǎn)品的研發(fā)、工廠的生產(chǎn)排產(chǎn)、流水線的智能檢測、設(shè)備的運營維護等,已經(jīng)有了不少成熟的AI應(yīng)用。今年1月,八部委印發(fā)了《“人工智能+制造”專項行動實施意見》,提出到2027年推動形成特色化、全覆蓋的行業(yè)大模型,推廣500個典型應(yīng)用場景。
業(yè)界告訴數(shù)智前線,AI落地雖還有大量場景未攻破,但企業(yè)對AI的價值確信度顯著提升,在部分已能見到效果的場景,即便AI軟件當前效果僅為傳統(tǒng)方案的80%、成本更高且存在一定風險,不少企業(yè)仍愿意布局,堅信長期效能會翻倍增長。
信通院人工智能研究中心負責人魏凱提到,2025年,生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)使用AI的比例出現(xiàn)明顯抬高趨勢,案例占比由19.9%增長至25.9%。這一變化表明,AI正在向價值創(chuàng)造的核心環(huán)節(jié)滲透,但其滲透速度仍受限于工業(yè)數(shù)據(jù)獲取難度、工藝知識的封裝水平以及對可靠性的極致要求。
例如在氣象領(lǐng)域,冰雹、短時強降水等強對流天氣的短臨預警一直是全球性難題,一向是監(jiān)測難、研判難、預報難。但現(xiàn)在通過構(gòu)建氣象AI模型,能數(shù)倍提升短臨預警的速度和精度,引領(lǐng)氣象預報向AI驅(qū)動的高效精準范式革新。
生物醫(yī)藥領(lǐng)域,新藥研發(fā)是個長周期、高成本、高風險的領(lǐng)域,某研究院基于國產(chǎn)算力體系,研發(fā)的模型體系輔助siRNA虛擬篩選效率提升1.6倍以上,可降低約90%的體外濕實驗成本。而昌平實驗室則用AI來預測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),目前已經(jīng)能夠做到模擬秒級別的蛋白質(zhì)折疊,小時級別的化學反應(yīng)和天級別的水結(jié)冰過程,而這在以前被認為是幾乎不可能模擬的過程。
賽迪人工智能研究室副主任劉麗超透露,2025年上半年,我國AI大模型解決方案市場規(guī)模達30.7億元,同比增長122.1%,企業(yè)積極在重點行業(yè)拓展人工智能應(yīng)用場景。
AI應(yīng)用的旺盛需求,依賴高質(zhì)量智算的供應(yīng)。隨著AI范式正在從生成式AI走向擁有執(zhí)行能力的代理式AI,以及與真實世界理解交互的物理,范式的轉(zhuǎn)移讓算力的需求又上了一個臺階。在業(yè)內(nèi)看來,單純堆砌頂級芯片,已經(jīng)無法獲得算力的線性增長,需要系統(tǒng)級方案。
國家高性能計算機工程技術(shù)研究中心副主任曹振南透露,超算互聯(lián)網(wǎng)平臺連接的很多先進算力中心的利用率到了80%到85%。
不過,對于超算互聯(lián)網(wǎng)平臺而言,也面臨著一些挑戰(zhàn)。除了算力的多元融合,用戶的多元也帶來不少挑戰(zhàn),它使得大規(guī)模的政企用戶和科研單位,以及小規(guī)模的個人用戶都在同一個平臺解決算力需求,而不同行業(yè)的AI應(yīng)用模式千差萬別,超算互聯(lián)網(wǎng)平臺需要解決不同AI應(yīng)用在一個平臺都能服務(wù)好的問題。
去年12月,超算互聯(lián)網(wǎng)上線了智能體,主要解決端到端的算力易用的問題,目前主要面向材料科學領(lǐng)域,下一個階段,超算互聯(lián)網(wǎng)平臺將打造一個把具備多行業(yè)知識的超級科學計算的智能體。
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