国产AI算力与万卡集群：万亿参数大模型竞速下的战略破局

当国产万卡集群完成“大算力”筑基，AI大模型正在万亿参数这一新赛点上，悄然改写全球的竞争规则。

2月中旬，“国产万卡算力赋能大模型发展研讨会暨联合攻关启动仪式”在郑州举行。这个时间点颇有深意——就在5天前，当地刚刚建成了全国首个实现3万卡部署、且已实际投入运营的最大国产AI算力池。从万卡超集群的规模化落地，到万亿参数大模型需求的集中爆发，国产AI计算的两条关键发展路径，在此刻完成了历史性的交汇。

大模型竞速，驱动国产大算力进阶

在全球人工智能竞赛的背景下，算力已毫无争议地成为国家级战略资源。一方面，国内政策持续推动自主可控的算力基础设施建设，这驱动了从国产AI芯片、服务器到基础软件的全产业链替代需求。另一方面，AI大模型参数量呈指数级飙涨，正倒逼国产算力体系必须向万卡级乃至更大规模的计算集群快速进阶。

一个直观的数据是，根据公开信息统计，截至2025年12月，中国通过国家网信办备案的大模型数量已达748款。其中，达到万亿参数规模的大模型，已经“一只手数不过来了”。

尽管行业共识是“参数量并不直接等同于模型产品的绝对实力”，但随着对模型精度、泛化能力和多模态理解的要求越来越高，万亿参数量级正在成为行业新的起跑线。有业内人士感慨，在下一阶段的AI深度竞速中，算力引擎提供的“马力”越发关键。尤其对于动辄需要数月训练周期的大参数模型而言，稳定、高效、可扩展的万卡级“大算力”，或许将成为顶尖玩家的标配。

前不久，scaleX万卡超集群在国家超算互联网完成规模化部署，并且直接面向万亿参数模型训练、高通量推理、AI for Science等大规模AI计算场景。这一动作，无疑也印证了上述行业判断。

据悉，包括已经落地的scaleX万卡超集群在内，国内三大运营商以及百度、阿里、腾讯等互联网巨头，均已在万卡计算集群领域展开了实质性布局。业内预测，随着以scaleX为代表的大型集群完成规模化落地验证，2026年国内预计新增的万卡集群数量将达到30-50个，累计总数有望攀升至70-90个。

开放式协同，改写AI赛道竞技规则

中国大算力体系的蓬勃发展，为国产大模型的演进提供了坚实的动能保障。然而，一个现实的问题是：真正基于国产算力底座的大模型创新与应用，仍面临着一系列严峻挑战。

在光合组织举办的研讨会上，就有大模型厂商直言当前存在的国产算力应用困境。“相比发展多年的英伟达GPU生态，国产AI芯片起步较晚，生态成熟度仍有差距。例如，许多开源社区的主流模型大多基于CUDA生态实现，在国产算力平台上无法做到‘开箱即用’，需要进行大量的移植、适配和优化工作。”

此外，由于国产算力技术路线相对多元和分散，许多智算中心之间客观上存在生态壁垒。这导致即便部分算力基础设施在纸面上达到了可观体量，但在实际的异构计算环境与应用中，仍难以发挥出其理论上的绝对性能。

会上专家指出，当前的万卡计算集群与万亿参数模型，无疑代表了全球AI技术竞争的一线阵地。但与海外科技巨头所采用的“芯片-云服务-模型”垂直绑定模式不同，国产计算生态目前相对离散。想要彻底释放出“大算力+大模型”的充沛动能，中国必须走一条错位赶超的路线——即，在开放、协同的生态体系下，构建起软硬深度协同的一体化创新机制，从而让国产算力能够深入AI大模型的核心应用环节，实现真正的场景化赋能。

值得注意的是，这条“开放式协同”的路线正在AI产业上下游迅速凝聚共识。据悉，光合组织此次汇聚了从大模型厂商、算力芯片商到算力基础设施提供商的全栈生态伙伴，共同制定了“国产大算力+国产大模型”联合攻关方案，未来将在生态共建、技术攻关、协同创新等方面展开深度合作。这种跨领域的协作，正是构建健康人工智能生态的关键一步。

从国产万卡集群的规模化落地，到支撑万亿参数大模型的实景演练与探索，“开放协同”正日益清晰地成为贯穿中国AI计算能力演进的内在逻辑主线。当这条主线成功串联起产业的需求侧与供给侧，随之而来的必将是一系列行业竞技规则的重构。在这个充满无限可能的智能变革时代，开辟一条融合创新、合作共赢的新赛道，或许才是实现真正超越的开始。对于关注此领域动态的开发者与技术决策者而言，参与云栈社区的相关讨论，能帮助你紧跟智能 & 数据 & 云前沿趋势。