会上，中科曙光宣布中国首个全国产十万卡 AI 超集群——曙光 8000（登峰）正式落成，并同步接入国家超算互联网，这标志着 AI 基础设施建设开始从万卡级迈向十万卡级部署阶段。
在此次会上，海光信息首次完整展出了数据中心、边缘计算以及物理端侧的全场景 AI 计算方案。
全国产计算集群迈入 " 十万卡 " 时代
随着大模型、科学智能和智能体应用加速发展，算力基础设施正从千卡、万卡集群向更大规模演进。面向高并发、高吞吐、多精度、多任务的复合负载，十万卡级 AI 超集群不再只是数字概念，而成为下一代 AI 基础设施的重要入门能力。
与万卡级系统相比，十万卡部署考验的不只是计算卡数量和理论峰值性能，更包括系统架构、网络互连、访存效率、能效控制、强大的生态应用能力。
曙光 8000（登峰）正式落成，为十万卡级 AI 基础设施提供了可参照的建设样本，将推动大规模算力中心的评价重心从规模堆叠和性能比拼，转向更综合的系统化能力，更重视实际应用效率与产业经济生产力。
中科曙光高级副总裁李斌表示，曙光 8000 系统提供了面向下一代的 10 万亿参数大模型，在 10 万卡级做训练拓展支撑能力。" 在大模型推理方面，曙光 8000 具备非常广泛的应用支撑能力，目前已经提供超过 400 多个主流模型的线上推理服务，同时发挥曙光 8000 系统超大规模优势，在模型推理部署 PD 分离、Cache Case 等方面做了大量的高通量优化工作。"
" 如果我们曙光 8000 系统全部算力资源都用于现在的模型推理的话，可以支撑当前中国 5%-10% 的 Token 访问需求。未来也可以缓解当前行业推理算力不足的问题。" 李斌如是称。
在系统建设上，曙光 8000（登峰）具有 " 芯片、计算、存储、网络、散热、应用、服务 " 全链路全自研 AI 基础设施能力。
曙光 8000（登峰）的正式落地，还意味着全国产十万卡级 AI 基础设施的技术、生态、应用、服务标准已完成闭环验证。
李斌表示，曙光 8000 系统设计最主要的目标是要满足国家和产业战略的重要需求。因此在系统研发和部署过程中，已和国内头部应用团队保持着持续软硬件协同优化。截至目前，曙光 8000 已经完成超过 300 个国家战略科学工程计算应用在系统上的深度优化工作。
据了解，上述应用涵盖大模型、机器人、汽车、创新药、新材料、量子计算、天文气象等二十余领域。其中，超过 70 个应用实现了万卡规模扩展，验证了核心节点在大规模、高负荷科研任务中的稳定性与可靠性。在重点大应用方面，已实现蛋白质折叠模拟、万亿原子级水分子动力学模拟百万亿网格湍流模拟等。
目前曙光 8000（登峰）依托国家超算互联网，已接入全国一体化算网，将面向科研高校、企业及个人用户全面开放普惠、高效、便捷的算力服务。
海光官宣嵌入式 AI 新战略
在今年的光合组织 2026 智能计算应用大会上，《科创板日报》记者关注到算力行业两大明显趋势：一方面依托国产算力芯片，AI 算力集群得以持续扩大部署规模、提升运算效率；另一方面，国产算力芯片也在安全性与可靠性上持续优化，在场景上，以海光信息为主导的国产芯片，正在将下游市场延伸至工业场景下的嵌入式计算领域。
本次大会上可以看到，海光信息首次集中呈现 " 云边端 " 完整算力体系，展示其面向数据中心、边缘计算、物理端侧的全场景 AI 计算布局。
其中在端侧应用方面，海光信息及其合作伙伴，展示了智能巡检机器人、AI BOX 端侧一体机、封闭场景工业自动驾驶解决方案等多项应用成果，覆盖工业控制、端侧物理 AI 推理、智能设备等典型场景。
海光信息副总裁李成接受《科创板日报》等媒体采访表示，过去外界对海光的认知更多是以服务器及计算集群中心芯片为主，" 但其实海光从 2024 年开始，就积极进入终端市场，包括进行嵌入式产品线的布局和开发，一方面满足公司在‘云边端’协同发展的战略，将数据的收集、传输、存储、计算在海光的平台上完成闭环流转，另一方面也是针对用户市场需求分散的痛点，利用海光的经验与行业资源，辐射下游生态的发展。"
海光的布局与近年行业趋势分不开关系。据了解，AI 应用正加速向工业、能源、交通、机器人和智能终端等场景延伸，算力部署也正从数据中心向边缘侧、端侧拓展。相比中心侧算力，产业现场对实时响应、安全可靠和本地处理能力提出了更高要求，这也推动嵌入式 AI 成为全场景 AI 计算体系的重要组成部分。
光合组织嵌入式产品专家张考华向《科创板日报》记者表示，AI 端侧应用的上半场以数据训练为主，下半场一定会是以产品落地为主。" 端侧 AI 需求成长得很快，并且嵌入式需求丰富多样，海光的产品矩阵将从高端算力芯片向下延伸，并且很快将推出端侧芯片。市场在今年下半年就可以看到，生态伙伴将推出大量基于海光嵌入式 CPU 的产品。"
" 工业级嵌入式市场，可以说是不亚于服务器计算的，又一大万亿规模市场。但目前工业级场景主要以外资 CPU 企业产品占主导。"在会场内，一家嵌入式计算方案厂商负责人向《科创板日报》记者表示，工业应用相比 PC 等场景对 CPU 的要求更高，除了满足基本算力外，还要符合行业多种协议、完成与不同厂商之间的兼容性适配，验证工作长期且繁杂，并且工控市场对芯片运行稳定性、安全性等的需求十分苛刻，这方面国际厂商已经做了几十年，国产厂商才刚刚涉足工业市场。
据了解，海光信息目前已布局嵌入式原生 AI 技术，通过 AI、内生安全等新技术对油气、轨交、安防、港口、航空等传统工控场景改造升级，推动 AI 能力更好适配端侧和边缘侧应用场景。
据介绍，海光高端算力芯片从服务器向工控的迁移，并非简单将云端能力搬运到终端，而是面向现场应用需求，强化芯片、软件、设备和安全能力的协同，提升 AI 在真实产业环境中的运行效率和可靠性。依托海光 C86 芯片级内生安全能力，相关方案可更好满足金融、机器人、低空、零碳、油气、工业、能源、交通等重点行业对数据安全、稳定运行和可信计算的需求。
