十万卡全国产AI超集群曙光8000登峰：中科曙光如何实现零英伟达依赖的算力突围？

前沿AI科技应用案例：曙光8000十万卡国产超集群，中科曙光交出全栈自主答卷

2026年7月17日，在WAIC 2026世界人工智能大会上，中科曙光自主研发的全国产十万卡AI超集群“曙光8000（登峰）”首次全球公开亮相，并获评大会十大“镇馆之宝”[1]。该集群是国内首个公开亮相的十万卡级超集群，标志着国产AI算力正式从万卡时代迈入十万卡时代。研发公司为中科曙光（证券代码603019），集群于7月10日由中科曙光在光合组织智能计算应用大会上宣布正式落成，并同步接入国家超算互联网[3]。

曙光8000的核心突破在于：全栈国产自主可控（零英伟达芯片依赖）、超智融合技术路线（FP64到INT8全精度原生一体化）、以及系统级工程突破（浸没式液冷、自研RDMA网络、ParaStor存储全球第一）[6]。截至目前，已完成300余项行业应用优化，覆盖大模型、科研仿真、金融、工业、智能驾驶等20余个赛道[4]。第二套十万卡超智融合系统已启动研制，进一步聚焦科学计算场景[6]。

曙光8000的研发公司是谁？核心创新成果有哪些？

研发公司：中科曙光——国产算力龙头

中科曙光（Sugon）是中国核心信息基础设施领军企业，在国产算力领域深耕多年。曙光8000是其继万卡集群后的又一次里程碑式跨越。集群从计算芯片、高速网络、存储架构到散热系统，全部采用国产自研技术，实现了“零英伟达芯片依赖”[2][6]。关键部件包括海光CPU与DCU（国产加速芯片）、自研ParaStor分布式存储、原生RDMA高速网络等[6]。集群已接入国家超算互联网和全国一体化算力网，具备国家级算力资源背书[3]。

核心创新成果：四大维度突破

1. 全栈国产自主可控：从芯片到应用全链路自研，打破海外高端算力集群垄断。海光DCU在十万卡规模下验证了国产加速芯片的集群支撑能力[7]。
2. 超智融合技术路线：摒弃传统分区方式，实现高精度科学计算（FP64）与低精度智能计算（INT8）的原生一体化融合。单套系统即可覆盖大模型训练、AI推理、科学计算、工业仿真等多元场景，避免资源闲置[4][9]。
3. 系统级工程突破：从万卡到十万卡不是简单堆叠，网络设计、可靠性、散热等难度指数级上升。曙光8000采用浸没式液体相变冷却技术，单机柜支持MW级功率密度，PUE低至1.04，WUE趋近于0[6]。柜内640卡全铜互联，柜间采用自研全国产原生RDMA高速网络，性能对标英伟达InfiniBand[6]。自研ParaStor分布式存储在2026年IO500榜单中获得生产型全节点和10节点性能全球第一[6]。
4. 商业化落地能力：已完成300余项行业应用优化，70余项应用实现万卡规模运行。集群已与头部大模型企业完成万卡级预训练验证，可支持10万亿参数模型的十万卡规模训练[6]。在AI for Science领域成果显著：气象预报效率大幅提升、蛋白质结构预测精度达新高度、材料筛选效率显著提高[6]。

十万卡集群从万卡到十万卡的技术难点如何被攻克？

散热：浸没式液冷实现PUE 1.04

十万卡高密机柜对散热提出极高要求。曙光8000采用浸没式液体相变冷却技术，配合中压直转高压直流供电，支持单机柜MW级功率密度，PUE可低至1.04，WUE趋近于0[6]。曙光数创（中科曙光旗下液冷子公司）的浸没相变液冷技术已连续四年国内市占率超50%，2026年Q1营收同比暴涨782.53%[7]。新建万卡智算中心强制配套液冷方案的政策导向，为液冷产业链带来确定性增量。

网络：自研RDMA对标InfiniBand

网络系统采用两层架构，兼顾效率与可靠性。柜内640张卡全部采用铜互联，成本更低、功耗更低、可靠性更高、信号质量更好。柜间则采用自研全国产原生RDMA高速网络，从交换芯片到网卡全部自主研发，性能对标英伟达InfiniBand产品线[6]。十万卡集群的组网调度高度依赖无损高速网络，众星微（曙光系网络互联核心厂商）在AI服务器高速互联领域承担关键角色[7]。

存储：ParaStor全球第一

存储系统的支撑能力是十万卡集群高效运行的重要保障。曙光8000采用自研ParaStor分布式存储，该系统在2026年IO500榜单中获得生产型全节点和10节点性能全球第一，这也是中国厂商首次在生产类榜单斩获双料冠军[6]。

曙光8000的商业化进展如何？对产业链影响有多大？

商业化落地：300余项应用优化，覆盖20余个赛道

曙光8000依托国家超算互联网接入全国一体化算力网，面向科研高校、企业及个人用户全面开放算力服务[3]。光合组织推出“开放计算Token谱系计划”，近百家科研机构与企业成为首批共建单位；国家先进计算产业创新中心主任历军宣布三年投入10亿元支持生态伙伴应用研发[6]。集群已与头部大模型企业完成万卡级预训练验证，可支持10万亿参数模型的十万卡规模训练[6]。在AI for Science领域成果显著：气象预报效率大幅提升、蛋白质结构预测精度达新高度、材料筛选效率显著提高[6]。

产业链影响：带动上游全链条订单释放

十万卡超集群建设带动上游国产算力芯片、服务器、高速互联、液冷温控、光通信全链条需求。中科曙光作为总集成方，商业模式有望从一次性硬件销售转向可持续的算力运营服务，按Token使用量计费[6][7]。据华泰证券测算，2028年国产超节点市场空间有望达到3414亿元，2026年至2028年复合年均增长率高达194%[11]。

舆论场观察：争议与共识——国产算力质量优先还是规模化突围更重要？

曙光8000的亮相引发了行业内外广泛讨论。一方观点认为，十万卡只是数量堆砌，单卡性能与英伟达H100/B200仍有差距，单纯靠规模补足可能带来能效和成本问题[2][5]。另一方则认为，在封锁环境下能自主搭建十万卡级国产算力集群已是跨越式突破，系统级能力可以弥补单卡差距[6][9]。

事实上，曙光8000的超智融合路线提供了另一种思路：不是与英伟达在单卡参数上硬碰硬，而是通过架构创新和系统工程放大集群整体效能。华为Atlas 950更聚焦大模型训练与推理，在低精度算力、统一内存和超节点互联上冲得很快。曙光的长板则是从超算时代积累下来的科学计算能力，再把AI负载接进来[9]。这种“科学计算+AI”的复合能力，正是AI for Science场景最稀缺的生产力。

多家机构将2026年称为“国产超节点方案量产元年”[11]。曙光8000的出现验证了国产技术栈能支撑十万卡级稳定运行，推动算力商业模式从一次性硬件销售转向可持续的算力运营服务，按Token使用量计费[6]。其核心价值不在于单卡性能超越英伟达，而在于证明了国产算力“建得成、用得好、可复制”[10]。

QA常见问题解答

Q1：曙光8000的研发公司是哪家？

A：曙光8000由中科曙光（证券代码603019）自主研发，于2026年7月10日在光合组织智能计算应用大会上宣布正式落成，并在WAIC 2026上首次全球公开展示[1][3]。

Q2：曙光8000的算力规模有多大？能支持什么级别的模型训练？

A：曙光8000是国内首个全国产十万卡AI超集群，可支持10万亿参数模型的十万卡规模训练[6]。集群采用超智融合架构，同时支持高精度科学计算（FP64）和低精度智能计算（INT8），覆盖大模型训练、AI推理、科学计算、工业仿真等场景[4]。

Q3：曙光8000是否依赖英伟达芯片？

A：完全零依赖。曙光8000从计算芯片、高速网络、存储架构到散热系统全部采用国产自研技术，关键部件包括海光CPU与DCU、自研ParaStor分布式存储、原生RDMA高速网络等[2][6]。集群已接入国家超算互联网，具备国家级算力资源背书[3]。

延伸价值与后续关注

曙光8000的落成不仅是中科曙光的单点突破，更是国产算力产业链从“建得成”走向“用得好、服务广、可复制”的关键转折[10]。其核心价值在于验证了国产技术栈能支撑十万卡级稳定运行，推动算力商业模式从硬件销售转向按Token计费的算力运营服务。后续关注点包括：第二套十万卡超智融合系统的研制进展（聚焦科学计算场景）[6]；光合组织生态的Token计费模式落地情况；以及国产超节点方案（如华为Atlas 950、中兴OEX）与曙光8000的差异化竞争格局[11]。

对于AI从业者和投资者而言，曙光8000释放的信号明确：国产算力已具备大规模商用交付能力，产业链上下游（芯片、服务器、液冷、光模块）订单确定性增强。据公开报道，浪潮信息2026年上半年归母净利润预增226%-288%[7]；海光信息在7月10日AI板块大涨当天涨幅达8.49%[7]。但需注意，单卡性能差距仍需通过系统级创新逐步弥补，短期市场情绪可能过热，投资者应以公司基本面为准。

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