国产AI前沿阵地正迎来突破性进展。

近日，继scaleX万卡超集群在国家超算互联网核心节点规模化落地，光合组织紧锣密鼓的在当地召开“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”。

没错，国产万卡超集群真正要大规模“用”起来了。而且据说落地目标直指AI头部领域——万亿参数大模型。

这两年，随着AI大模型参数规模大幅跃升，算力基础设施建设也在同步跟注加码。

尽管集群式算力体系相对复杂，而且AI用户对多元化算力需求迫切，供给侧厂商仍是通过开放的架构、统一的标准，走出了一条高效通用的“大算力普惠”之路。前两天爆火的scaleX万卡超集群就是一个样板。

当然，光说不练不行，万亿参数大模型是万超计算集群最好的试金石。

从技术应用层面来看，当数据量足够大时，AI大模型的参数越多，模型精度也越好。同时，参数量增加也必然造成计算量增加。

当AI大模型达到千亿、万亿级参数，训练和推理过程中就需要大量矩阵运算和浮点计算。对于高内存带宽与容量、低延迟与高并发处理能力等技术挑战非常大。

尤为关键的一点是，很多大模型玩家在算力选型中非常慎重。因为很多智算中心之间存在技术路线差异，甚至部分技术架构难以兼容主流生态，异构迁移过程中往往步步雷区。

某国产大模型技术负责人指出，由于芯片硬件结构差异和浮点计算的不确定性，叠加大模型参数量大导致精度误差被隐藏的现象，因此技术人员往往需要较长的时间来验证算子正确性和模型的收敛性。

另外，解决效果问题后，还会遇到性能损失的问题。

“因为不同计算精度和shape场景下的算子最优实现并不一致，一些国产算力的泛化能力还不够强，所以导致模型移植后的开箱性能往往无法达到理论算力上限，需要进一步开展深入的性能优化工作等。”上述人士表示。

毋庸置疑，“国产万卡超集群”拥抱“万亿参数大模型”是一个历史性机遇，但在如何赋能大模型实际应用场景上，依然需要在供需两端形成共识。

光合组织召开此次会议，显然是要锚定大算力和大模型应用需求协同发力。据悉，包含算力基础设施提供商和国产大模型厂商在内，产业上下游在会上达成了联合攻关方案。

一方面是基于开放的架构和统一的标准，参考scaleX万卡超集群系统样板，进一步打破算力应用难点堵点，将国产大算力资源真正作用到大参数模式场景实战中。

另一方面是通过生态协同，在大模型应用中形成供需验证、反馈、优化的循环机制，实现软硬件一体化协同攻关，深度赋能大模型训推方面的实践指引与前沿探索。

这就是要在成功经验的基础上，大力推动规模化落地复制了。scaleX作为AI计算开放路线下的首个万卡集群成果，此前就验证了产业链开放协同的战略价值。现在开放计算路线进一步向大模型需求侧延伸，无疑将进一步形成供需两端协同共振的开放式创新格局。

大胆预测一下，在全球化AI竟备中，万卡计算集群与万亿参数模型是绝对的前沿阵地。

随着国产AI计算突破能力边界，并在大模型应用场景中发挥出更强的生态协同效能，中国AI产业正在打开格局，走上一条真正的“弯道超车”突围路径。