7月18日下午，由观察者网、WAICCONNECT主办、半体行业观察协办的「重构力」——AI力需求与供给的结构重构产业链接会上海护角专用胶厂，在张江科学会堂举行。整场活动聚焦训练理转型、国产力生态、HBM/CPO硬件、万卡集群调度、智新基建全链路成本测等当下力产业紧要的议题。
中科曙光北京公司端力系统席架构师刘冠川，就AI4S的产业落地、国产大规模力集群的可用、行业从“设备”向“力”的演进趋势等系列问题做了入阐述。
力基础设施的坐标系，正在从“建设向”重新校准到“应用向”、从“资源建设”重新校准到“价值创造”。
与智的边界，正在被下游需求倒着重画
过去很长段时间，和智是产业里两条几乎不相交的技术路径。面向科学计、工程仿真、生命科学，追求的是精度、复杂模拟以及长时间的稳定运行；智伴随着人工智能的兴起而崛起，主的是大规模模型训练、理吞吐和海量数据处理。两套体系、两套指标、两支人马、两种工程文化，在过去十年里几乎处于“隔行如隔山”的状态。
但这种边界正在被下游的需求侧倒着重画。刘冠川对此指出：“AI正在成为科学研究和产业创新的重要工具，AI4S需要同时具备人工智能计能力和传统科学计能力；越来越多行业应用也不再是单任务，而是需要模型训练、数据分析、仿真验证、工程计等多种能力协同。”他强调，未来的力基础设施不能再简单按“”“智”这种建设视角来划分，而须面向用户实际需求，实现不同计资源、不同软件生态、不同应用场景的融。
这就是中科曙光提出的“智融”路线。刘冠川特别澄清了个业内常见的误读——“智融”的核心上海护角专用胶厂，并不是把两套系统在物理上简单堆到起，而是通过统架构、统管理、统调度，让不同类型的力资源能够地协同工作。
落到产品层面，代表载体就是今年7月正式落成并接入国互联网的个全国产十万卡AI集群——曙光8000（登峰）。它能够同时支撑精度科学计与低精度AI训练理，是国内目前规模大、也是“原生体化”路线走得远的套智融系统。
对下游用户而言，融直接的价值并不写在参数表上，刘冠川指出：“过去个科研团队或者企业面对不同计任务，可能需要建设或者申请不同类型的计资源；未来通过智融架构，可以根据任务特点动态匹配计资源，让力从‘建设向’转向‘应用向’。用户关注的不再是使用什么类型的机器，而是如何快、地解决实际问题。”“能不能跑得起来”这件事的重要，正被“能不能出结果”覆盖。
AI4S要变成门生意，采购逻辑要先变
学术圈津津乐道的蛋白质折叠加速千倍、万亿原子分子动力学模拟、860亿经元全脑模拟，这些AI4S成果对WAIC现场坐着的企业和投资人来说意味着什么？换句话说——AI4S什么时候能真正变成门可持续的生意？药企、材料公司、能源企业这些行业用户，今天对AI4S的付费意愿和采购逻辑，跟过去买相比又有什么本质不同？
刘冠川给出的判断是——AI4S真正产生商业价值，并不是简单替代传统计，而是在研发流程中创造新的率和能力：“过去很多行业用户建设资源，主要解决的是计能力问题，比如仿真模拟、数据分析；但随着AI技术发展，企业关注的不只是‘有没有力’，而是能不能利用力缩短研发周期、降低试错成本、提升创新率。”
这套逻辑正在生命科学、材料、能源等重资产研发行业里显化——药物研发过去依赖大量实验验证，AI介入之后可以在数据分析、分子筛选、模拟验证多个环节压缩周期；材料和能源域，AI与传统科学计的结正在把新材料发现和复杂系统模拟的边界外移。曙光围绕这类场景出的“OneScience”科学大模型站式开发平台，正是把力、软件工具、行业模型和应用生态包给终用户的次商业化落子。
由此带来的采购逻辑变化上海护角专用胶厂，才是产业投资人真正需要关注的信号。
刘冠川认为：“过去（行业用户）多是采购计设备和计资源，未来会加关注面向业务目标的力服务能力，包括计资源、软件工具、行业模型以及应用生态的整体支撑。”
力供应商未来的价值锚，可能不再简单看装机量和出货吨位，而要看它能不能被行业客户按“业务成”付费。这是从“工具”到“结果”的次范式转移。
当然，他也承认AI4S仍处在快速发展阶段，成熟商业模式的形成不是任何厂商能单动完成的，需要基础设施提供者、科研机构、行业企业和开发者生态等产业链各共同发力。用他自己的话说，“力基础设施的作用，就是为这些创新提供稳定、开放的底座。”
全国产十万卡：从“单点突破”走向“系统协同”
国产力生态的成熟度与易用，是行业内所有力供应商都绕不开的道追问。中科曙光的十万卡AI集群在芯片、网络、存储、液冷等面实现了全链路国产化，这在业内被视为国产大规模力系统的个里程碑。但站在客户侧，“能跑”和“好用”之间到底还有多大道鸿沟？跟主流案的差距，是在缩小还是在拉大？
刘冠川对这道题的判断是——国产力生态正处在从“单点突破”向“系统协同”的转变之中。“过去大关注多的是某个核心部件能不能实现国产替代，但对大规模力系统来说，真正的挑战并不只是单个产品能，而是芯片、服务器、网络、存储、软件、应用优化以及运维体系之间的协同。”这也是曙光反复强调“全链路能力”的原因——个大型力集群能否稳定运行，终考验的是整个系统工程能力，而不是任何单环节的峰值指标。
落到曙光自身的产业生态上海护角专用胶厂，参股公司海光信息覆盖国产CPU/GPU芯片，旗下曙光数创在数据中心液冷赛道保持国内市占率连续四年，中科星图等生态成员进步向遥感、地理信息等应用侧延伸；配中科曙光自研的scaleFabric类IB原生RDMA损速互连网络，泡沫板橡塑板专用胶与自研ParaStor分布式全闪存储，构成了“计、存储、网络、散热、应用、服务”全链路全国产自研AI基础设施能力。这套生态版图不是营销叙事的产物，而是过去十几年在端计域段段积累出来的系统工程能力。
但对于国产力和水平之间的差距，刘冠川的回答颇为坦率——“以大规模AI计为例，除了硬件本身，还需要围绕通信率、资源调度、模型优化、应用迁移等环节持续优化。与水平相比，国产力生态仍然需要进步完善，特别是在软件生态、开发者生态、应用迁移率等面，需要产业共同努力。”这段话把接下来几年真正的战场清晰地指了出来：软件、开发者、迁移工具，这些是硬件之外国产力真正的长跑赛道。
他后给出的结论是：“未来竞争不会只是单个产品的竞争，而是整个力生态体系的竞争。谁能够为用户提供加开放、、易用的计环境，谁才能真正支撑人工智能产业发展。”这句话放到「重构力」的会场里读，别有意味——它意味着国产力产业的下轮胜负手，不再只在单卡能与制程工艺上，而是在整个生态的组织能力上。
从设备到力，力产业价值链正在延伸？
翻开中科曙光2025年报，个显著的信号是——软件与技术服务业务增长过75、毛利率将近47，而传统IT设备业务只保持了个位数增长；同期公司整体营收149.64亿元、同比增长13.81，扣非归母净利润增速达34，主业盈利能力显著提升。此外，国互联网平台已服务过35万用户、连接过300万CPU核和20万GPU卡这样的运营侧数据，几个维度拼在起，指向个不容回避的问题：中科曙光是不是正在从硬件公司，变成力服务公司？
刘冠川的回答绕开了“是”与“否”的二元框架。他强调了产业侧变化的向——“过去计产业多围绕硬件产品展开，用户采购服务器、存储等基础设备；但随着人工智能时代到来，用户需求正在从‘购买设备’转向‘获得计能力和应用价值’。”
这并不意味着硬件不再重要：“强大的基础设施仍然是力发展的基础。”但竞争的重心，未来将从单产品能力，向软硬件协同能力、资源管理能力、应用服务能力以及生态建设能力延伸。
中科曙光过去几年积累的“从计设备、数据存储、液冷基础设施到力平台和应用生态”的综能力，可以好应对行业趋势变化。“我们希望做的不只是提供计设备，而是帮助用户地使用力、释放力价值。”
以面向科学计场景的“OneScience”平台为例，通过把力“隐藏”到应用之后，让客户直接获得业务侧的成，而不是堆需要自己再去做二次开发的裸力。
但大的挑战不在硬件端，而在服务端。刘冠川坦言，挑战是“如何让计能力真正普惠化、服务化”。面，力基础设施本身越来越复杂——大规模集群的建设和运营，对系统能力的要求已经不是单厂商可以自覆盖的；另面，不同行业用户对力的需求差异大——金融、医疗、材料、能源、汽车，每个行业都有自己的力使用曲线、数据规要求和业务节奏，需要供应商贴近应用场景，提供加灵活、的服务。这既是能力建设问题，也是组织形态和商业模式的问题。
“力基础设施的发展向定是从‘资源建设’走向‘价值创造’。”这是刘冠川在这场对话中给出的核心判断，也为力产业长期发展给出战略坐标。它意味着未来评价力供应商的标准，不再是它建了多少个数据中心、部署了多少卡的集群，而是它能否让这些力被多行业用户以低门槛、率地使用起来。
十万卡里程碑之后，产业难的战刚刚开始
「重构力」的六大议题——训练理转型、国产力生态、HBM/CPO硬件、万卡集群调度、智新基建全链路成本测，本质上都指向同个大的问题：AI时代的力供给，能不能真正对齐产业侧的实际用力向。中科曙光作为国内端计域少数具备全链路能力的头部厂商，其“智融”的技术路线选择与“从设备到服务”的价值延伸，是观察这场力产业结构变革的个重要样本。
刘冠川用句朴素的话为这次访作结：“我们的目标，就是让力好地服务科研创新和产业发展。”在十万卡集群刚刚成为个可复用的工程能力样板的今天，这句话背后真正的含金量，可能才刚刚开始被产业读懂。而这，也正是「重构力」这场论坛把“重构”二字放到前面的原因所在——真正的重构，从来不是硬件层面的堆叠，而是产业逻辑与商业模式的重新校准。相关词条:罐体保温施工 异型材设备 锚索 玻璃棉 保温护角专用胶
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