六十年前，摩尔定律如春雷般惊蛰，掀起了席卷全球的科技狂澜；三十年前，个人电脑步入寻常百姓家，第二代移动通信系统广泛应用。伴随时代浪潮，中国算力产业沐风而长。历经三十载风雨，我国在高性能计算领域实现了从无到有的突破，构建起涵盖芯片、整机到系统的完整产业链，并在近几年完成了从“跟跑”到“并跑”的跨越。
2026年，中国算力产业站在了一个关键的历史节点。从中央政治局会议提出，到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将达4万亿元。中国算力建设的规模已令全球侧目。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。
然而，另一组数据却折射出深层隐忧：国内智算中心GPU平均利用率不足30%。这便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，但运营能力仍有短板。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”，行业面临的核心问题是如何把算力卖出去、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，中国计算产业该如何破局？这需要回到产业源头，在三十年的产业纵深中寻找规律。
**一、国产算力产业的三大演进规律**
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。这三条规律勾勒出了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遵循从芯片等底层核心部件起步，逐步向上发展至整机系统的规律。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，训练过程对算力需求持续增长，单台服务器或单张加速卡难以独立支撑。与此同时，混合专家模型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。** 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。
**二、“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。要回答这个问题，必须明确中国算力产业的比较优势。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，正如中科曙光董事长历军提出的“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，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，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，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。
**三、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，中科曙光已基本跑通了这类业务模型。
**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，国内生态做得比较强的光合组织正在践行这一目标，并从中获益匪浅。
**四、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！