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出品 | 頭部財(cái)經(jīng)
作者 | 楊洲
AI制藥火了。摩根士丹利的數(shù)據(jù)顯示,AI生成的分子在臨床I期的成功率已攀升至90%,遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法。中郵證券預(yù)測,全球AI賦能藥物研發(fā)的市場規(guī)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(guī)模更關(guān)鍵的問題擺在眼前:這些科學(xué)發(fā)現(xiàn)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(xùn)練一個大模型完全不同。一次蛋白質(zhì)折疊模擬涉及數(shù)十億個原子間的相互作用,一次湍流數(shù)值模擬網(wǎng)格規(guī)模可達(dá)百萬億級。它要求的是“高精度+高并行+高穩(wěn)定”三位一體,而不是單純堆高單卡跑分。
這就是算力產(chǎn)業(yè)鏈正在發(fā)生的一個根本性變化。
過去幾年,國內(nèi)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(yè)分析普遍認(rèn)為,2026年起,競爭將全面轉(zhuǎn)向“超節(jié)點(diǎn)等系統(tǒng)級別”——誰能把幾萬張卡高效連起來、讓它們像一臺計(jì)算機(jī)一樣協(xié)同工作,誰才是真正的贏家。
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AI4S給算力廠商出的“考題”很明確:能否提供一個高穩(wěn)定、高帶寬、低延遲的系統(tǒng)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(lián)網(wǎng)核心節(jié)點(diǎn)正式投運(yùn)。它的核心設(shè)計(jì)是“超智融合、全精度”,一套系統(tǒng)同時(shí)滿足傳統(tǒng)科學(xué)計(jì)算需要的高精度和AI訓(xùn)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(nèi)首款類InfiniBand的400G無損高速網(wǎng)絡(luò)scaleFabric。系統(tǒng)可用性達(dá)到99.99%,這意味著萬卡級別的長期穩(wěn)定運(yùn)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(tǒng),已然撬動了整條算力產(chǎn)業(yè)鏈。
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先看上游。6萬卡規(guī)模的國產(chǎn)化部署,直接為國產(chǎn)芯片、高速網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、液冷散熱、智能運(yùn)維軟件等環(huán)節(jié)提供了一個前所未有的“實(shí)戰(zhàn)驗(yàn)證場”。而scaleFabric網(wǎng)絡(luò)相比傳統(tǒng)IB方案,傳輸速率提升2.33倍、成本降低30%,這是國產(chǎn)高速互連產(chǎn)業(yè)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(lián)網(wǎng),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(wù)。過去下游科研要自己攢服務(wù)器、調(diào)驅(qū)動、配環(huán)境,折騰半年算力還不夠用;現(xiàn)在像用水用電一樣按需調(diào)用。更關(guān)鍵的是,集群兼容主流計(jì)算生態(tài),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(fā)需求才能真正轉(zhuǎn)化為有效算力消費(fèi)。
而中科曙光自身的角色,也在這個過程中完成了質(zhì)變。從“算力建設(shè)者”轉(zhuǎn)向“算力運(yùn)營商”,收入結(jié)構(gòu)從一次性硬件銷售轉(zhuǎn)向持續(xù)的服務(wù)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(jià)能力和生態(tài)整合能力將形成正向循環(huán)——這就是產(chǎn)業(yè)鏈“樞紐”的真正價(jià)值。
更深一層看,這套6萬卡集群的落地,意味著國產(chǎn)算力產(chǎn)業(yè)鏈終于拿到了一張“高端局”的門票。過去被認(rèn)為必須依賴國外高端算力才能完成的任務(wù),現(xiàn)在在國產(chǎn)集群上同樣可以做到,甚至做得更好。
當(dāng)越來越多的尖端科研成果跑在國產(chǎn)集群上,上游的國產(chǎn)廠商獲得真實(shí)的大規(guī)模驗(yàn)證機(jī)會,中國“人工智能+科學(xué)技術(shù)”的產(chǎn)業(yè)圖景,才算真正落進(jìn)了現(xiàn)實(shí)。而中這一次,科曙光,正卡在這一切的樞紐上。
- THE END-
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