算力下半场，没有孤胆英雄
60年前，摩尔定律如春雷惊蛰，催动一场席卷寰宇的科技狂澜。30年前，电脑开始走进个人生活、第二代移动通信系统被广泛应用。伴随时代发展，中国算力产业沐风而长。历经三十年，完成高性能计算领域从无到有的突破，并逐步建立起从芯片、整机到系统的完整产业链，近几年更是持续突围，实现了从“跟跑”到“并跑”的跨越。2026年，中国算力产业走到了一个关键历史节点上。
从4月中央政治局会议提出，到5月和7月国务院常务会议相继部署，算力网与水网、新型电网、新一代通信网等并列，纳入“六张网”重大基础设施体系。国家发改委估算，“十五五”时期算力网建设新增直接投资4万亿元。中国算力建设的规模，已经到了令全球侧目的程度。工信部数据显示，截至2026年6月底，我国智能算力规模已达2185 EFLOPS（FP16精度），同比增长177%。国家数据局公布的数据显示，中国日均AI词元调用量从2024年初的约1000亿，飙升至2026年3月的超过140万亿。
但另一方面，中国信通院等机构数据显示，国内智算中心GPU平均利用率不足30%。这就是中国算力产业的现状：总量高速增长，但有效利用率长期偏低；建设能力全球领先，但运营能力仍存短板。如果说过去五年是“建设期”，各地智算中心、超算中心拔地而起，那么未来五年将是“运营与应用期”，行业的问题变成如何把算力卖出去、用起来、产生价值。
这一转折暴露了中国算力产业的深层软肋：我们在硬件制造上积累了一定能力，但在生态构建、服务运营和系统协同方面仍有较大提升空间。当AI带来爆发式需求，中国计算产业应该怎么走？要回答这个问题，需要回到产业的源头，在三十年的产业纵深中寻找规律。
01 国产算力产业的三大规律
回望中国算力的产业史，可以清晰梳理出三大演进规律：从整机集成到底层核心部件自研，从单台设备到超大规模集群，从硬件交付到服务运营。这三条规律是整个中国计算产业的发展轨迹。
从整机到核心部件的产业链逆生长。高性能计算产业通常是从芯片等底层核心部件起步，逐步向上发展至整机系统。而中国计算产业的成长路径与全球主流规律恰好相反，早期从整机集成切入，后期受外部环境挤压，反向推进到底层核心部件，走的是一条“逆生长”之路。如今，中国计算产业正在经历从“组装者”到“核心定义者”的跃迁。
从单点到集群，规模效应重新定义算力交付。AI时代，随着模型参数规模从百亿级向万亿级演进，训练过程对算力的需求持续增长，单台服务器或单张加速卡的算力供给难以独立支撑。与此同时，混合专家模型（MoE）架构进一步放大了对大规模并行计算和高速互联通信的需求，单一节点也难以独立承载。超节点作为多卡高密度互联的形态，在一定程度上缓解了单点瓶颈，但当模型规模继续扩大，往往需要通过集群化扩展来突破物理边界。数据显示，2025年，我国已建成42个万卡级智算集群，算力的交付单元已经从“台”变成了“群”。单一设备的性能竞赛已让位于集群调度、网络互联、散热系统和整体能效的系统性竞争。
从硬件交付走向服务运营。应用泛化，随着AI产业进入推理时代，算力需求从集中训练转向碎片化、持续性调用，一次性硬件交付难以匹配动态需求，算力需要像水电一样即取即用。行业开始从一次性硬件交付扩展到算力租赁和token计费。以部署于郑州的曙光8000十万卡AI超集群为例，其通过接入国家超算互联网，实现了算力的按需租赁、按量计费，企业无需自建机房即可获取大规模算力支持。这种模式的转变，标志着这类算力厂商正从单一设备制造商、提供商开始扩展到算力运营商。
02“3+1”飞轮：破解中国算力的应用壁垒
如今，中国计算产业正走在“芯片、系统、服务”的交汇点，算力基础设施的建设能力基本形成，产业下一阶段面临的问题是如何突破应用壁垒。如何解决这个问题，必须要明确中国算力产业的比较优势在哪里？全球AI算力格局已经进入“双轨并行”时代：美国主导高端芯片创新和底层框架定义，中国则拥有全球最大的AI应用市场、最丰富的行业场景、最完整的电子制造产业链，以及最快的Token消耗增速。这意味着，中国算力产业不能复制英伟达的路线，而是需要利用比较优势，把庞大的本土需求、多元的行业场景、完整的制造能力，整合成一个从芯片到应用的高效闭环。这种落地的直观表达，正如近日中科曙光董事长历军提到的“3+1”布局：围绕计算芯片、计算系统、计算服务，携手生态伙伴，做大做强。
第一是芯片，芯片固本，决定中国算力的上限。算力的竞争，归根结底是底层核心部件的竞争。没有自主的底层能力，供应链安全无从谈起，算力的定价权和迭代节奏便掌握在别人手中。当前国产AI芯片正呈现百花齐放之势，国产厂商各展所长，在训练、推理、图形渲染等不同赛道形成差异化布局。海光信息展现出独特的优势，提供了一种独特的标准化接口。深算DCU采用GPGPU架构，软件平台DTK兼容ROCm生态，天然承接CUDA开发者的迁移路径。开发者不需要为海光单独学一套新工具链，现有模型可以低代码迁移。同时，海光C86 CPU作为通用计算底座，与深算DCU形成“通用计算+AI加速”的全精度覆盖，两者的整机协同，进一步降低了异构计算中的调度复杂度。这种“兼容开放”的路线，使其在规模化集群部署中成为芯片与系统之间最顺畅的接口。
第二是系统，系统铸骨，超节点和集群时代，决定算力中枢的能力。WAIC 2026期间，超节点成为芯片厂商共同押注的方向，阿里磐久AL128 超节点、中兴通讯OEX超节点、新华三UniPoD S80000超节点等同台竞技。超节点规模化部署后，如何高效对外提供服务成为新的产业课题。获评WAIC大会“镇馆之宝”的曙光8000（登峰）是中国首个全国产十万卡AI超集群，它不止证明了我们拥有打造大系统的工程能力，更通过完成300余项重点应用深度优化、提交了15个具有戈登贝尔奖水平的大应用，证明了这个级别的系统拥有服务好产业需求的实力。
第三是服务，服务通脉，让中国算力流向千行百业。国内大规模智算集群开始采用算力租赁和按Token计费的方式对外提供服务，“Token工厂”模式逐渐兴起，三大运营商也相继推出基于Token的计费服务，算力正逐步成为可按需获取的标准化资源。在这一趋势下，国内算力硬件厂商正通过升级计算服务体系来突破应用壁垒，如中科曙光依托国家超算互联网、曙光云等平台，让更多用户可以更加高效、便捷地用上高端算力。
芯片、系统、服务三大支柱的建立只是起点。随着人工智能加快进入规模应用阶段，产业竞争的关键，不仅在于单点能力的强弱，也在于整个体系能否在真实场景中快速迭代、自我强化，更在于生态的互补。芯片需要真实场景来验证和优化，系统需要广泛的适配需求来打磨和演进，服务需要行业模板和开发者社区来沉淀和扩展。要实现这种正向循环，必须构建生态：为芯片提供试炼场和反馈回路，让硬件迭代能够精准响应真实需求；为系统汇聚多元化的适配标准与优化方向，降低异构环境下的协同成本；为服务沉淀行业know-how和应用模板，缩短从算力到价值的转化路径。
生态是中国计算产业最难啃的骨头，但也是产业协同的关键。众智FlagOS社区支持多种国产芯片的适配，并且在多个大模型训练任务中得到了验证，为国产算力生态建设提供了重要参考。而中科曙光则是国产算力生态布局较早、积淀较深的代表之一。中科曙光依托光合组织，联合产业链上下游企业、高校及科研院所，开展协同技术攻关，构建覆盖从芯到用的全链条创新体系。目前光合组织已汇聚6000+合作伙伴，完成15000+软硬件适配，沉淀15000+解决方案。从生态版图看，光合组织覆盖了从BIOS、零部件、整机、操作系统、数据库、中间件、云计算、大数据、人工智能、网络安全、高性能计算到行业应用的全链条，形成了一张从底层硬件到上层应用的完整产业图谱。这种全栈式生态布局且具备真实落地能力，在国产算力领域是不多见的。
03 未来五年：中国算力要长成什么样
“芯片-系统-服务”并进、生态贯穿其中的“3+1”路径，其核心在于：让芯片、系统、服务不再各自为战，而是通过生态形成反馈闭环，使整个产业在真实场景中快速迭代、自我强化。顺着这条路走下去，未来五年的产业图景逐渐清晰。
第一，超大规模集群将成为算力基础设施的重要形态。十万卡级集群的部署可能很快普及，但真正的技术壁垒不仅在于卡的数量，而在于集群的系统性效率，而这关键在于网络拓扑能否支持无阻塞通信、内存池化能否打破单卡显存瓶颈、光互联能否突破带宽天花板、整体能效能否持续优化。随着全球AI产业进入推理时代，算力中心的竞争指标可能从峰值算力转向“每瓦特Token产出”。国产芯片不必在单点性能上简单对标国际同类产品，而是可以在系统级优化上寻找差异化空间，用更优的互联、更智能的调度、更低的能耗来弥补单卡差距。
第二，算力服务化将加速深化，最终要落到应用能力的突破上。未来五年，算力交付的主流形态将从一次性硬件销售，扩展到按需租赁、按量计费的服务化运营。Token工厂模式的普及，意味着算力将更接近“即取即用”的公用事业属性。但服务化的终点不是交付算力本身，而是交付算力价值。应用能力是中国高性能计算机发展的最后一公里。这一点，我们今年看到中科曙光基本已经把这类业务模型跑出来了。
第三，生态将从碎片化转向统一底座。产业界需要推动建立更加统一的软件栈和标准化接口，让模型可以一键部署、算力可以开箱即用。这条路径难以简单复制现有国际生态的二十年积累，更现实的方式是通过生态组织的形式倒逼标准收敛，由平台方统一完成底层适配和中间件封装，降低全社会的适配成本。在这方面，我们看到国内生态做的比较强的光合组织正在践行这一目标，并从中获益匪浅。
04 结语
大家都在提中国算力的“黄金五年”，但我想这五年不是等待而来的，而是布局出来的。随着从核心部件到整机、从系统软件到行业应用的全产业链能力日趋成熟，随着AI产业的持续喷涌，一方面，国内庞大的市场需求可以让算力本土化部署、场景化应用；另一方面，中国算力也将迎来走向国际市场的窗口期。从东南亚到中东，从非洲到拉美，新兴市场的数字化进程需要高性价比、高适配性的算力基础设施，而这正是中国计算产业经过三十年本土淬炼后形成的独特竞争力。
三十年前，曙光一号划破长夜，照亮了中国高性能计算的征程；三十年后，算力产业需要的不再是另一台超级计算机，而是一套自主、高效的体系。当生态的飞轮真正转起来，真实的应用真正跑起来，中国算力才能在世界舞台上，从参与者变成贡献者。这不是一条容易的路，但可能是唯一正确的路。与时代同行，终将伟大！
本文来自微信公众号 “半导体产业纵横”（ID：ICViews），作者：鹏程，36氪经授权发布。
