ScaleX万卡超集群2026部署：开放架构如何引领国产AI算力新浪潮

相较于大模型迭代的风驰电掣，AI算力的发展同样跑出了惊人的加速度。

去年，万亿参数大模型引爆“大算力”市场时，国产厂商上演了一场激烈的超节点性能之争。从昇腾384到磐久128、曙光scaleX640……国产算力集成规模越来越大，能效密度也越来越高。

年底，由scaleX640迅速进化出的ScaleX万卡超集群，更是把中国算力的竞争维度拉升到一个新的高度。现在看来，万卡集群正在成为全球AI算力角逐的下一个前沿阵地，而2026年开年就传来了积极的信号。

就在前两天，国产超算互联网在郑州的核心节点上线试运行。当天，项目方重磅宣布，三套ScaleX万卡超集群已同步完成部署。这成功打造出全国首个实现3万卡部署、且实际投入运营的最大国产AI算力池，其目标直指万亿参数模型训练、高通量推理、AI for Science等对计算能力要求严苛的大规模AI应用场景。

消息一出，在国产算力圈内引起的轰动不言而喻。多家央媒在报道中给出了一个关键评价：

“ScaleX万卡超集群基于AI计算开放架构，可全面兼容CUDA等主流软件生态，支持多品牌国产加速卡混合部署，大幅降低开发者迁移适配门槛，更具备向十万卡、百万卡规模的灵活扩展能力，更好地契合产业规模化发展需求。”

这段评价背后，有两层意义值得深入关注。第一层，是国产万卡集群“开放架构”所带来的场景化赋能价值。在过去，当算力能效受制于异构兼容的壁垒时，许多前沿的AI应用开发者甚至需要主动去适配小众技术路线。这不仅带来了高昂的迁移成本和调优难度，这种“需求方适应供给方”的倒挂模式本身就存在根本性问题。

去年，国产AI大模型领域的头号选手DeepSeek，就曾面临类似的困境。据透露，在训练其新一代模型期间，DeepSeek团队一度因为某国产算力供给的兼容性问题影响到项目整体进展，甚至导致了后续模型发布的延期。后续业内有声音指出，该算力厂商的技术路线无法直接兼容主流的CUDA生态，其性能表现高度依赖于针对性的深度优化。

显然，ScaleX万卡集群所强调的开放架构，其价值不仅在于降低了用户的迁移适配门槛，更在于赋予了算力资源普适的通用价值。开发者或许不再需要费心甄别集群底层的具体算力来源，就能以更自然、更低成本的方式获取到匹配的支持。这对于推动整个云原生与AI的融合应用生态至关重要。

上述评价的另一层含义，则更加面向未来。当前AI产业的发展速率已远超行业最初的预期，万亿参数大模型绝非终点。尤其伴随着“人工智能+”在各行各业实践中的不断深化，产业规模化、集群化发展的趋势已经非常明显，构建更大规模、更高效的算力集群成为一种必然。

ScaleX万卡超集群在发布后短短两个月，就迅速在超算互联网核心节点完成了3套集群的落地部署。这本身就证明了国产万卡集群在工程化扩展性方面拥有的巨大潜力。面对未来AI计算指数级增长的规模化需求，这种集约化、集群式的算力供给模式，无疑还有巨大的价值前景等待挖掘。

目前，我国人工智能企业的数量已超过6000家，AI核心产业规模预计将突破1.2万亿元。仅生成式人工智能一项，其国内用户规模就达到了5.15亿，而且有超过九成的用户会首选国产大模型产品。在如此庞大的国产AI计算需求驱动下，中国的算力基础设施只有跑得更快、更稳、更开放，才能在全球化竞速中牢牢掌握发展的主动权。

2026年，抢滩万卡计算集群，或许只是这场漫长征程中坚实的第一步。但这一步，已经为国产算力通向更广阔的未来，铺设了一条清晰可见的开放之路。