在業(yè)內看來，此次核心節(jié)點的接入，標志著國家超算互聯(lián)網(wǎng)的建設取得了實質性突破，為建設貫穿東西覆蓋全國的一體化算力網(wǎng)絡，邁出了至關重要的一步。

文｜游勇

編｜周路平

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鄭州發(fā)力，啟用國內最大單體國產(chǎn)AI算力池

2月5日，算力圈傳來一則重磅消息，位于鄭州的國家超算互聯(lián)網(wǎng)核心節(jié)點上線試運行。該節(jié)點從啟動建設到落地部署僅用兩年多時間，一舉成為國家超算互聯(lián)網(wǎng)平臺上線以來接入的最大單體國產(chǎn)AI算力資源池。

該核心節(jié)點部署了3套由中科曙光提供的scaleX萬卡超集群，最大可對外提供超3萬卡國產(chǎn)AI算力，并通過高速光纖網(wǎng)絡與其他節(jié)點互聯(lián)互通，實現(xiàn)算力資源全國統(tǒng)一調度、智能分配和高效協(xié)同，可為億參數(shù)模型訓練、高通量推理、Al for Science等大規(guī)模AI計算應用場景提供算力服務。

事實上，鄭州并不在國家10大算力中心的名單之中，但在新一輪的智算城市爭奪戰(zhàn)中，鄭州表露出的決心很大。其“十五五”規(guī)劃建議就明確提出，要建設全國領先的算力高地，打造全球超算與智算算力“雙第一”城市。

在業(yè)內看來，鄭州有地理區(qū)位優(yōu)勢，東數(shù)西算的8大算力樞紐和10大算力中心集中在東西部，而身處在版圖中央的鄭州在網(wǎng)絡時延和算力集散方面具有先天優(yōu)勢，能夠承接東部算力需求外溢和西部綠色算力的聯(lián)動，充當全國算力中轉分發(fā)的樞紐。

而且，河南作為農(nóng)業(yè)、工業(yè)以及人口大省，自身的數(shù)據(jù)資源豐富，工業(yè)門類齊全，尤其在電子信息、算力、新能源、新材料等方面的基礎雄厚，省內自身的算力需求也很旺盛。而河南的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)培養(yǎng)，黃河生態(tài)保護戰(zhàn)略等都需要頂尖算力的支撐。

超算互聯(lián)網(wǎng)作為國家戰(zhàn)略，從2023年開始啟動建設。其核心思路是以互聯(lián)網(wǎng)的思維運營超算，通過建立類似京東、淘寶模式的應用商城，連接供需雙方，目的是推動國產(chǎn)應用和大模型的普及，推升算力流通和利用效率，推動算力服務市場化和標準化。

過去，供需雙方一直存在需求錯配、硬件與應用脫節(jié)的問題。一方面，隨著行業(yè)應用的加深，千行百業(yè)對智能算力的需求在迅速攀升，無論是訓練行業(yè)垂類大模型，還是AI應用的推理需求都在爆發(fā)。根據(jù)數(shù)智前線對2025年數(shù)據(jù)中心與智算中心公開招投標項目的統(tǒng)計，當年億元級項目已超過222個。

但另一方面，大量已建設的智算存在閑置問題。有數(shù)據(jù)顯示，國內智算中心的利用率僅30%，背后有芯片架構多，導致標準化程度低和接口不統(tǒng)一等問題，比如高性能智算中心服務器通常采用CPU、GPU和NPU混搭的異構計算架構，以充分發(fā)揮不同算力芯片在性能、成本和能耗上的優(yōu)勢，而一些智算中心大量配置同一類芯片，限制了應用場景的使用。

而超算互聯(lián)網(wǎng)的建設，通過統(tǒng)一調度的算力池，有望推動供需雙方走向平衡。在業(yè)內看來，未來的算力基礎設施會像自來水和電力一樣，隨時打開就能使用，用戶不用擔心算力的調度和異構的兼容。

事實上，國家層面已經(jīng)在積極推動全國算力一張網(wǎng)，“十五五”規(guī)劃建議中就提出推進“全國一體化算力網(wǎng)”，而國務院《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》強調“強化智能算力統(tǒng)籌”，指明未來算力發(fā)展將加強高效協(xié)同。

目前，國家超算互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模已經(jīng)突破100萬，接入了超30家國家級超算中心與智算中心，商品數(shù)量超過了7200個。超算互聯(lián)網(wǎng)平臺上線至今，已完成了1.96億的作業(yè)量�！跋Ｍ�2026年，服務商能到1000多家，商品數(shù)量能超過1萬個�！眹腋咝阅苡嬎銠C工程技術研究中心副主任曹振南說。

在業(yè)內看來，此次核心節(jié)點的接入，標志著國家超算互聯(lián)網(wǎng)的建設取得了實質性突破，為建設貫穿東西覆蓋全國的一體化算力網(wǎng)絡，邁出了至關重要的一步。

該核心節(jié)點上線試運行的同時，超算互聯(lián)網(wǎng)也對外公布了邀測計劃，不僅為各行業(yè)領域專業(yè)用戶提供從百卡級到萬卡級規(guī)模的應用適配測試，也可為創(chuàng)客、初創(chuàng)團隊、大學生等群體提供上千卡時、百G存儲、千萬Tokens等免費試用資源。

這些舉措將推動AI算力資源從過往的“重建設、輕應用”，到現(xiàn)在“建用并重、以用促建”轉變，推動AI應用的規(guī)�；�

02

AI應用步入深水區(qū)，高質量智算需求依舊旺盛

智算建設熱潮的背后，是AI應用的旺盛需求。相比于此前的試點嘗鮮，業(yè)界普遍認為，AI落地已邁入價值創(chuàng)造關鍵階段。C端滲透與B端商業(yè)化都已進入規(guī)模起量加速期。

Token的消耗是一個直觀的指標，過去一年半時間，我國日均Token的消耗量從1000億飆升到30萬億，增長了300多倍，而Token的消耗主要來自于各應用場景推理需求的爆發(fā)。

而面向C端的AI應用在市場的感知最為明顯，騰訊、百度、字節(jié)已打響2026年春節(jié)AI營銷戰(zhàn)，瘋狂撒錢發(fā)紅包，C端流量入口爭奪白熱化。

相比之下，企業(yè)端的變化更為深刻。盡管市場感知度不及C端，但B端客戶付費意愿更強，其潛力長期被低估。有數(shù)據(jù)顯示，約80%的token消耗來自企業(yè)，20%來自個人用戶。此次大會也發(fā)布了首批千款應用驗證成果。

尤其是在AI4S、生物醫(yī)藥、氣象、工業(yè)制造、金融等眾多領域，AI也已深度參與核心業(yè)務流程。

比如在工業(yè)領域，包括產(chǎn)品的研發(fā)、工廠的生產(chǎn)排產(chǎn)、流水線的智能檢測、設備的運營維護等，已經(jīng)有了不少成熟的AI應用。今年1月，八部委印發(fā)了《“人工智能+制造”專項行動實施意見》，提出到2027年推動形成特色化、全覆蓋的行業(yè)大模型，推廣500個典型應用場景。

業(yè)界告訴數(shù)智前線，AI落地雖還有大量場景未攻破，但企業(yè)對AI的價值確信度顯著提升，在部分已能見到效果的場景，即便AI軟件當前效果僅為傳統(tǒng)方案的80%、成本更高且存在一定風險，不少企業(yè)仍愿意布局，堅信長期效能會翻倍增長。

信通院人工智能研究中心負責人魏凱提到，2025年，生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)使用AI的比例出現(xiàn)明顯抬高趨勢，案例占比由19.9%增長至25.9%。這一變化表明，AI正在向價值創(chuàng)造的核心環(huán)節(jié)滲透，但其滲透速度仍受限于工業(yè)數(shù)據(jù)獲取難度、工藝知識的封裝水平以及對可靠性的極致要求。

例如在氣象領域，冰雹、短時強降水等強對流天氣的短臨預警一直是全球性難題，一向是監(jiān)測難、研判難、預報難。但現(xiàn)在通過構建氣象AI模型，能數(shù)倍提升短臨預警的速度和精度，引領氣象預報向AI驅動的高效精準范式革新。

生物醫(yī)藥領域，新藥研發(fā)是個長周期、高成本、高風險的領域，某研究院基于國產(chǎn)算力體系，研發(fā)的模型體系輔助siRNA虛擬篩選效率提升1.6倍以上，可降低約90%的體外濕實驗成本。而昌平實驗室則用AI來預測蛋白質結構，目前已經(jīng)能夠做到模擬秒級別的蛋白質折疊，小時級別的化學反應和天級別的水結冰過程，而這在以前被認為是幾乎不可能模擬的過程。

賽迪人工智能研究室副主任劉麗超透露，2025年上半年，我國AI大模型解決方案市場規(guī)模達30.7億元，同比增長122.1%，企業(yè)積極在重點行業(yè)拓展人工智能應用場景。

AI應用的旺盛需求，依賴高質量智算的供應。隨著AI范式正在從生成式AI走向擁有執(zhí)行能力的代理式AI，以及與真實世界理解交互的物理，范式的轉移讓算力的需求又上了一個臺階。在業(yè)內看來，單純堆砌頂級芯片，已經(jīng)無法獲得算力的線性增長，需要系統(tǒng)級方案。

國家高性能計算機工程技術研究中心副主任曹振南透露，超算互聯(lián)網(wǎng)平臺連接的很多先進算力中心的利用率到了80%到85%。

不過，對于超算互聯(lián)網(wǎng)平臺而言，也面臨著一些挑戰(zhàn)。除了算力的多元融合，用戶的多元也帶來不少挑戰(zhàn)，它使得大規(guī)模的政企用戶和科研單位，以及小規(guī)模的個人用戶都在同一個平臺解決算力需求，而不同行業(yè)的AI應用模式千差萬別，超算互聯(lián)網(wǎng)平臺需要解決不同AI應用在一個平臺都能服務好的問題。

去年12月，超算互聯(lián)網(wǎng)上線了智能體，主要解決端到端的算力易用的問題，目前主要面向材料科學領域，下一個階段，超算互聯(lián)網(wǎng)平臺將打造一個把具備多行業(yè)知識的超級科學計算的智能體。