863***40年：6万卡智算底座托举“科学智能”新基建

麦站管理员 50 2026-04-17 15:25:03

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<article><section data-type="rtext"><p>【环球网科技报道 记者 林梦雪】1986 年春，国家高技术研究发展***（863 ***）为中国高技术发展锚定航向，高性能计算、智能技术自此踏上自主突围之路。四十年间，从 “曙光一号” 破局到超算跻身世界前列，中国算力底座实现了从跟跑到并跑的跨越。</p><p>在北京昌平的一所实验室里，一场蛋白质折叠模拟的运行速度提升了 3 到 6 个数量级。原本需要数月甚至数年的计算，如今几天就能完成，这一突破直接加速新药研发的关键环节，而背后，正是中国 AI4S 算力底座的功劳。</p>
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            <p>4月14日，中科曙光正式发布国内迄今规模最大的AI4S计算集群——6万张国产加速卡构成，全栈自研，从芯片到互联网络，从底层驱动到上层平台，全部自主可控。</p><p><i class="pic-con"></p><p>中国科学院院士、河南省科学院院长徐红星表示。“该集群落地，不仅是一次技术成果展示，更是我国人工智能技术与科研创新深度融合的里程碑。”</p><p><em data-scene="strong">全球竞速AI4S，算力成关键入场券</em></p><p>当前，AI4S 已超越技术应用范畴，成为重塑科研逻辑、抢占未来产业主导权的核心赛道。国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》将“人工智能 + 科学技术” 列为六大重点行动之首，“十五五” 规划更是明确以 AI 引领科研范式变革，北京、上海、浙江等地相继出台专项政策，构建起顶层引领、地方落地的发展格局。</p><p>国家高性能计算机工程技术研究中心副主任曹振南指出，AI 与科学的结合如同当年 “互联网 +”，将带来行业质的飞跃，其战略价值与产业潜力远超消费端应用，是国家竞争力的核心体现。清华大学智能产业研究院助理教授李琨也强调，“AI4S 已成为衡量国家综合科技实力的关键指标，大国围绕算力、数据、标准的竞争日趋激烈，谁抢占先机，谁就掌握下一代科技规则话语权。”</p><p>据介绍，中科曙光此次发布的 6 万卡 AI4S 计算集群，并非硬件简单堆砌，而是实现从芯片、互联网络到底层驱动、上层平台全栈自研、自主可控，规模与技术自主性均创国内 AI4S 领域纪录。</p><p>中科曙光高级副总裁李斌表示，新时代超算已从传统数据计算转向 AI4S 导向的超智融合，该集群针对科学研究场景深度优化，通过软硬件协同设计，具备兼容主流计算生态及广泛科研应用迭代支持能力，全面打破传统超算与智算壁垒。</p><p><em data-scene="strong">我们自己的“科研加速器”：AI4S 重构科研逻辑</em></p><p>传统科研以理论***设为先导，AI4S 则从海量数据中挖掘规律，将科研从 “理解因果优先” 转向 “实现预测优先”，把科学家从繁重计算、重复试错中解放，聚焦 “提出问题、设计路径、深度判断” 的核心工作。</p><p>李斌强调，AI4S 并非取代传统方法，而是与理论推导、实验观察、数值模拟深度融合，其工程化、产业化属性极强，在生物医药、新材料、新能源、半导体等领域，每一次技术突破都对应千亿级市场空间。</p><p>中信证券计算机行业首席分析师杨泽原认为，AI for Science产业处于蓬勃发展阶段，未来潜力巨大，预计到2032年市场规模有望达到数百亿美元。AI赋能药物发现正迎来奇点时刻。</p><p>据李斌介绍，目前，该算力集群已落地多项国家级科研成果：3万卡规模蛋白质折叠模拟较传统算法加速1000倍；4.5万卡规模实现万亿原子液态水分子动力学模拟，在打破世界模拟规模纪录的同时更让效率提升3个数量级以上；助力湍流直接模拟规模扩展至百万亿网格，大幅提升科研效率。</p><p>李琨指出，AI4S最根本的价值在于“把以前不能解的问题变成能解，把不可能变为可能”。“在生物医药、新能源电池、半导体材料等领域，传统试错法周期长、成本高。AI4S通过神经网络逼近复杂物理化学规律，直接缩短了从理论到实验的路径。这不仅是效率的提升，更是科研逻辑的重构。”</p><p>算力集群的建成只是第一步，如何让科学家“用得上、用得好”，才是AI4S规模化的关键。中科曙光此前发布的 OneScience 平台，作为国内首个科学大模型一站式开发环境，将主流 AI4S 模型、数据集全面整合，依托国家超算互联网实现一键触达、即用即算。这一创新大幅降低科研门槛，让无编程背景的生物、材料等领域研究者，也能轻松构建 AI 驱动的研究流程。</p><p><em data-scene="strong">产业链重构：算力底座与产业应用的“飞轮效应”</em></p><p>AI4S正在重塑一条从底层硬件到前沿应用的完整产业链。上游是算力芯片、高速网络与液冷系统，中游是科学大模型、数据平台与开发工具，下游则是生物医药、新材料、半导体设计等战略性新兴产业。</p><p>“AI4S对算力的需求是全方位的，训练与推理的界限正在模糊。”曹振南强调，“科学数据的产生依赖传统超算观测与积累，AI4S不仅拉动新型智算需求，更会反哺传统算力。所谓‘算力过剩’是伪命题，真正稀缺的是优质、可用、易用的算力。</p><p>从产业视角看，AI4S已步入商业化快车道。兴业证券经济与金融研究院副院长、计算机行业首席分析师蒋佳霖分析道：“2024年全球AI4S收入规模已突破200亿元，下游生物医药、新材料、半导体设计均为产值庞大、成长性极强的赛道。中国在此领域具备论文数量领先、应用场景丰富、举国体制保障三大优势。算力集群的落地，不仅是大型基建投资，更能带动科研机构、高校与企业形成产学研闭环，直接拉动地方新质生产力与上下游协同就业。”</p><p>值得关注的是，产业竞争焦点正从“单卡算力比拼”转向“系统级能力较量”。杨泽原指出，2026年竞争将过渡到超节点架构与系统级优化阶段，系统级能力将成为算力厂商下一阶段的核心壁垒。曙光此次发布的集群正是这一趋势的缩影：通过国内首款类InfiniBand无损网络scaleFabric、存算协同“超级隧道”设计，以及智能调度机制，实现了每秒万次以上的并发作业调度效率。</p><p>李斌坦言：“单纯堆卡没有意义。我们更关***位功耗下的Token产出效率，通过系统调优、液冷散热与软件协同，弥补芯片制程的物理代差。”</p><p>今天，当6万卡AI4S集群在中原大地轰鸣运转，历史的回音与时代的强波在此交汇。当“人工智能+科学技术”从顶层设计走向千行百业，当超智融合的全栈能力扎根产业土壤，AI4S不再是单一技术的单点突破，而是863精神在智能时代的延续与升维。它以算力为笔、以数据为墨，正在重写基础科学的探索范式。</p></section><img src='/image/154293-0' alt='863***40年：6万卡智算底座托举“科学智能”新基建'>                            </div>

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