中國曙光(Sugon)公開「萬張級」AI超級集群，挑戰NVIDIA與華為霸主地位
中國高性能計算巨頭曙光公司近日發布代號「scaleX」的AI超級計算集群，該系統採用10,000張國產加速卡，理論峰值性能達5 EflOPs（百億億次浮點運算），其640節點版本「scaleX640」更在能效比上較國際同類產品提升30-40%。這項被業界稱為「中國版NVIDIA DGX」的系統，標誌著中國在AI基礎設施領域已具備與國際巨頭正面競爭的實力。
▍萬張國產加速卡構築AI算力長城
曙光公司技術長李斌在發布會現場透露，ScaleX系統採用自主研發的異構計算架構，單集群可部署多達10,000張國產AI加速卡。值得注意的是，1 Eflops的算力相當於每秒完成100萬億次計算，這意味著scaleX的5 Eflops算力足以同時處理數百個大型語言模型訓練任務。
「我們640節點的scaleX640實測性能已超越同規模國際產品，」李斌展示的測試數據顯示，該系統在分子動力學模擬等科學計算場景中，較同類方案節省約35%的能耗成本。據悉，曙光已將該技術應用於氣象預報、基因測序等20個國家級科研項目。
▍2027年決戰NVIDIA「Rubin Ultra」
曙光明確將2027年設為技術攻關節點，屆時將正面對決NVIDIA計劃推出的新一代DGX系統「Rubin Ultra NVL576」。業內人士分析，當前中國AI芯片企業正面臨美國出口管制的「三重夾擊」：
- 華為9月發布的「CloudMatrix 384」集群採用300 PFLOPS算力架構
- NVIDIA最新H200加速卡在華銷售需經特殊審批
- 國產替代方案仍需突破存儲帶寬技術瓶頸
「這不是簡單的產品競爭，而是關乎國家算力主權的戰略博弈。」一位不願具名的中科院計算所研究員向我們透露，中國科技部已將AI基礎設施列入「十四五」重大專項，2026年前要實現50%關鍵部件自主化。
▍中美AI競賽進入「深水區」
值得玩味的是，就在曙光發布會前一周，華為剛宣布其「Atlas 950」AI訓練集群將於2026年量產。而NVIDIA則被曝正在開發專供中國市場的「特供版」H200芯片。這種「你追我趕」的態勢，折射出全球AI產業鏈正在加速重組。
「我們不追求單一性能指標的突破，而是要打造端到端的國產生態。」曙光市場總監王磊手持一片自主研發的加速卡向現場媒體演示，這塊搭載本土NPU的計算板卡，其矩陣運算單元密度已達到國際主流水平的92%。
據btcc研究院分析，2023年中國AI服務器市場規模已突破600億元，但國產芯片滲透率仍不足20%。隨著美國商務部最新禁令生效，這場圍繞「算力自主權」的攻防戰將持續升級。
▍專家問答：國產AI芯片的突圍之路
問：曙光scaleX與NVIDIA DGX系統的主要差異？
答：架構上scaleX採用「計算-存儲-網絡」全棧自主設計，其創新的液冷散熱方案使PUE值低至1.15，較傳統風冷系統節能40%。但CUDA生態遷移仍是用戶面臨的主要挑戰。
問：華為Atlas與曙光方案如何選擇？
答：Atlas強在端側推理，而scaleX更適合大規模訓練場景。建議企業根據實際負載採用混合架構，這也正是中國信創產業提倡的「多技術路線並行」策略。
問：國產芯片何時能實現全面替代？
答：從製程工藝看，28nm以下產能仍是瓶頸。但通過chIPlet等先進封裝技術，預計2025年可在特定場景實現「可用」，2028年有望達到「好用」水平。
