《科创板日报》7月11日讯（记者 郭辉）7月10日，光合组织2026智能计算应用大会在郑州举办。大会围绕智能计算应用与发展范式、AI基础设施创新以及国产开放计算生态建设等方面开展了探讨交流，推动国产人工智能算力从关注建设转向关注应用，从评价单一参数转向注重系统能力，从局部场景迈向大规模迁移。

会上，中科曙光正式宣布中国首个全国产十万卡AI超集群——曙光8000（登峰）已经成功落成，并同步完成了接入国家超算互联网的工作，这标志着AI基础设施建设开始从万卡级迈向十万卡级部署阶段。

《科创板日报》记者在现场了解到，海光CPU与DCU已经成功应用于十万卡AI超集群的落地项目，这验证了国产计算芯片以及加速芯片对于大规模算力基础设施的支持能力迈上了新的台阶。与此同时，海光信息将会进军下一个万亿增量市场，并对嵌入式原生AI场景开展了前瞻性布局工作。

在此次会上，海光信息首次完整地展出了涵盖数据中心、边缘计算以及物理端侧的全场景AI计算方案。

随着大模型、科学智能以及智能体应用的加速发展，算力基础设施正从千卡、万卡集群逐步向更大规模的方向进行演进。在面向高并发、高吞吐、多精度以及多任务所构成的复合负载方面，十万卡级AI超集群不再只是停留在数字概念上，而是成为下一代AI基础设施所具备的重要入门能力。

与万卡级系统相比，十万卡部署所考验的不仅仅是计算卡数量和理论峰值性能，它还会在系统架构、网络互连、访存效率、能效控制以及生态应用能力这些关键方面提出更高要求并开展全面验证。

曙光8000（登峰）已经正式落成，为十万卡级AI基础设施建设提供了可以参照的具体样本，将推动大规模算力中心的评价重心从规模堆叠以及性能比拼，转向更综合的系统化能力方面，从而更加重视实际应用效率与产业经济生产力。

中科曙光高级副总裁李斌表示，曙光8000系统为面向下一代的10万亿参数大模型提供了在10万卡级层面开展训练的拓展支撑能力。在大模型推理方面，曙光8000系统具备了十分广泛的应用支撑能力，目前已经为超过400多个主流模型提供了线上推理服务，同时充分发挥曙光8000系统超大规模的优势，在模型推理部署的PD分离以及Cache Case等方面开展了大量的高通量优化工作。

如果把曙光8000系统所拥有的全部算力资源全部运用到当前的模型推理任务当中，那么就可以支撑起当前中国5%至10%的Token访问需求。未来还能够有效缓解当前行业在推理算力方面存在的供应不足问题。李斌如是称。

据介绍，曙光8000（登峰）选用了“超智融合”技术路线，摈弃了传统分区处理方式，从而成功实现了全类型计算的原生一体化融合，面向高精度科学计算以及低精度智能计算所构成的复合需求，能够支持从FP64到INT8的全精度范围，可以覆盖科学计算、大模型训练、AI推理、工业仿真等多类科研和产业场景。

在系统建设方面，曙光8000（登峰）系统成功具备了芯片、计算、存储、网络、散热、应用以及服务等全链路全自研的AI基础设施能力。

曙光8000（登峰）系统的正式落地，进一步意味着全国产十万卡级AI基础设施在技术、生态、应用以及服务标准这些方面，已经成功完成了闭环验证。

李斌表示，曙光8000系统设计的最主要目标是要满足国家和产业战略所提出的重要需求。因此在系统研发以及部署的过程当中，已经与国内头部应用团队持续开展了软硬件协同优化工作。截至目前，曙光8000已经完成了超过300个国家战略科学工程计算应用在系统上的深度优化工作。

据了解，上述这些应用已经涵盖了大模型、机器人、汽车、创新药、新材料、量子计算以及天文气象等二十余个领域。其中，超过70个应用成功实现了向万卡规模的扩展工作，从而验证了核心节点在大规模、高负荷科研任务中所具备的稳定性和可靠性。在重点大应用方面，已经实现了蛋白质折叠模拟、万亿原子级水分子动力学模拟以及百万亿网格湍流模拟等。

目前曙光8000（登峰）依赖于国家超算互联网，已经成功接入全国一体化算网，将面向科研高校、企业以及个人用户开展全面开放工作，从而提供普惠、高效、便捷的算力服务。

海光官宣嵌入式AI新战略

在今年的光合组织2026智能计算应用大会上，《科创板日报》记者对算力行业所呈现的两大明显趋势开展了系统观察。一方面，依托国产算力芯片所提供的核心能力，AI算力集群得以持续扩大部署规模并且有效提升运算效率；另一方面，国产算力芯片在安全性以及可靠性这些关键方面也在持续开展优化工作，在应用场景方面，以海光信息为主导的国产芯片，正在把下游市场逐步延伸至工业场景下的嵌入式计算领域。

在本次大会举办期间，海光信息首次集中呈现了云边端完整算力体系，从而展示了其面向数据中心、边缘计算以及物理端侧所构建的全场景AI计算布局。

海光信息集中展出了其“云边端”算力体系产品。

其中在端侧应用方面，海光信息及其合作伙伴成功展示了智能巡检机器人、AI BOX端侧一体机、封闭场景工业自动驾驶解决方案等多项应用成果，这些成果覆盖了工业控制、端侧物理AI推理以及智能设备等典型场景。

光合组织生态伙伴对基于海光CPU的工业方案性能开展了展示工作

海光信息副总裁李成在接受《科创板日报》等媒体采访时表示，过去外界对于海光的认知更多集中于服务器以及计算集群中心芯片方面，“但实际上海光信息从2024年开始就积极进军终端市场，其中包括对嵌入式产品线开展布局和开发工作。一方面是为了满足公司在‘云边端’协同发展的战略需求，将数据的收集、传输、存储以及计算在海光的平台上完成闭环流转；另一方面则是针对用户市场需求较为分散的痛点，借助海光的经验与行业资源来辐射下游生态的发展。”

海光的布局与近年行业发展趋势之间存在着密不可分的关系。据了解，AI应用正加速向工业、能源、交通、机器人以及智能终端等场景进行延伸，算力部署也正从数据中心向边缘侧、端侧开展拓展工作。相比中心侧算力，产业现场对实时响应、安全可靠以及本地处理能力提出了更高要求，这也推动嵌入式AI成为全场景AI计算体系的重要组成部分。

光合组织嵌入式产品专家张考华在接受《科创板日报》记者采访时表示，AI端侧应用的上半场主要以数据训练工作为核心，而下半场则必然会转向以产品落地作为主要方向。“端侧AI需求正在快速成长，并且嵌入式方面的需求也呈现出丰富多样的特点，海光的产品矩阵将会从高端算力芯片向下方进行延伸，而且很快就会推出端侧芯片。市场在今年下半年就可以看到相关成果，生态伙伴将会推出大量基于海光嵌入式CPU的产品。”

工业级嵌入式市场可以说是与服务器计算领域不相上下，又一个规模达到万亿级别的巨大市场。但目前在工业级场景当中，主要还是以外资CPU企业的产品占据主导地位。在会场内，一家嵌入式计算方案厂商负责人向《科创板日报》记者表示，工业应用相比PC等场景对于CPU所提出的要求会更高，除了需要满足基本算力之外，还必须符合行业多种协议、完成与不同厂商之间的兼容性适配工作，验证过程长期且十分繁杂，并且工控市场对于芯片运行稳定性、安全性等方面的需求也十分苛刻，在这方面国际厂商已经积累了几十年的经验，国产厂商才刚刚开始涉足工业市场。

据了解，海光信息目前已经开展了嵌入式原生AI技术的布局工作，借助AI以及内生安全等新技术对油气、轨交、安防、港口、航空等传统工控场景进行了改造升级，从而推动AI能力可以更好地适配端侧以及边缘侧的应用场景。

据介绍，海光高端算力芯片从服务器向工控领域的迁移过程，并非简单地将云端能力直接搬运到终端设备之上，而是以现场应用具体需求为基础，对芯片、软件、设备以及安全能力开展了协同强化工作，从而提升了AI在真实产业环境中运行的效率和可靠性。依托海光C86芯片级内生安全能力，相关方案可以更好满足金融、机器人、低空、零碳、油气、工业、能源、交通等重点行业对数据安全、稳定运行以及可信计算的需求。

来源：直击光合组织智能计算应用大会：国内首个全国产十万卡AI超集群落地 海光信息宣布进军嵌入式AI市场 | 财联社