过去几年，AI算力产业的核心叙事是“缺卡”。芯片供应紧张、训练资源稀缺，一张高性能计算卡几乎等同于一张进入大模型竞赛的门票。谁能拿到更多卡，谁就更有机会训练出更大的模型。

　　中国首个全国产十万卡AI超集群曙光8000落成并投入运行；随后，第二套全国产十万卡超智融合算力系统启动研制建设。与此同时，国内多家厂商也在推进千卡超节点、万卡集群乃至更大规模的计算系统。

　　十万卡开始从技术设想走向现实。这不仅是一次规模跃迁，更重要的变化是，算力产业正在告别依靠单台设备或单个项目驱动的发展阶段，迈入一个高资本投入、高系统复杂度、高运营要求的新周期。

　　如果说过去十年的算力产业更像消费电子，围绕芯片、服务器和单机性能快速迭代；那么十万卡时代的算力产业，则越来越接近电力、通信和大型制造业。

　　千卡、万卡时代，算力中心在很大程度上仍然是一个集成项目。客户提出需求，设备厂商提供服务器，网络、存储、制冷等供应商分别进场，最后完成交付。项目建成后，产业链各环节的主要任务即告一段落。

　　但十万卡系统很难继续按照这种方式运行。十万张计算卡背后，是更庞大的服务器、网络、存储、能源和冷却系统。任何一个环节出现短板，都可能影响整套系统的利用效率。计算卡数量越多，系统对产业链协同的要求越高。

　　这意味着，十万卡项目的主导者不再只是采购设备，而是在重新组织一条产业链。计算芯片需要与服务器架构协同，网络需要适配大规模并行通信，存储需要承接高频数据读写，液冷系统需要保障高密度设备长期运行，管理软件则要负责资源分配、作业调度和故障处理。

　　过去，这些环节可以分别优化；现在，它们必须围绕同一生产目标协同运行。这也是十万卡与传统大型计算项目最大的不同：它不只是产品的集合，而是一套连续运转的生产体系。

　　在这套体系中，芯片性能仍然重要，但已经不再是唯一决定因素。真正影响产出的，是十万张卡中有多少能够同时有效工作，一项任务需要等待多长时间，系统发生故障后能否快速恢复，以及不同类型作业能否共享同一批资源。

　　算力产业由此出现了新的分工。有人提供核心计算部件，有人建设高速互连，有人负责数据系统，也有人负责把分散的软硬件组织成可以长期运行的整体。过去掌握单项产品便可能占据产业高位，十万卡时代，能够定义架构、组织生态并持续运营系统的企业，将拥有更大的话语权。

　　过去的算力项目通常担心资源不够。十万卡系统出现之后，另一个问题会变得更加突出：如此庞大的计算资源，能否持续获得足够多的作业？

　　这是一个容易被忽略的变化。算力规模扩大十倍，意味着固定资产投入、能源消耗和运营成本同步上升。系统一旦建成，就必须持续运行。利用率稍有下降，都可能带来巨大的成本差异。

　　因此，十万卡时代最稀缺的资源，可能不再只是计算卡，而是能够稳定消耗算力的优质作业。

　　大模型训练虽然消耗巨大，但具有明显的阶段性。一轮训练结束后，资源需求可能迅速下降。只依靠少数头部模型，很难保证十万卡系统长期满负荷运行。真正能够支撑十万卡产业的，是大模型训练、推理、科学计算、数据处理、工程仿真和产业AI等不同任务的组合。它们需要在时间、精度和资源规模上相互补充，让整套系统形成连续的作业流。

　　从这个角度看，曙光8000上线首周即实现满载，日处理作业峰值突破50万个，其意义远不止“市场需求旺盛”。它反映的是另一种能力：把大量规模不同、类型不同的计算需求聚合到同一套系统中，再通过调度和应用优化，将其转化为连续负载。

　　建成一座工厂只是第一步，真正决定其商业价值的，是订单能否持续进入、生产线能否高效排产、设备能否保持稳定开工。十万卡系统同样需要“订单”，只不过它生产的不是实体商品，而是模型参数、模拟结果和科研数据。

　　未来衡量一家算力企业，可能要看三组完全不同于以往的数据：有多少真实用户、有多少日均作业，以及每单位算力能够形成多少有效产出。

　　第一套十万卡系统落成，可以被理解为技术突破；第二套系统启动，则标志着产业意义上的产能扩张。

　　如果缺少真实需求，第一套系统完全可以停留在示范工程阶段。只有当市场能够持续提供足量的作业，产业链具备再次组织与交付的能力，第二套十万卡系统才有启动的逻辑。这说明超大规模算力建设正在出现一种新的扩张模式。

　　未来，不同十万卡系统可能承担不同功能。有的面向大模型训练和推理，有的重点服务科学智能，有的承载区域产业计算需求。它们不再是规格完全相同的标准机房，而会更像面向不同产业的专业化计算基地。由此产生的，也不会只是几座更大的算力中心。

　　围绕十万卡系统，产业可能逐渐形成三类角色：上游提供芯片、网络、存储和液冷等关键生产资料；中游负责建设、调度和运营大规模算力；下游则通过模型、科研和产业应用，将算力转化为真实产出。

　　这也会改变资本市场观察算力行业的方式。过去，市场更关注出货量、芯片参数和中标金额。十万卡时代，设备销量仍然重要，但系统利用率、作业结构、能源成本、客户集中度和持续运营收入，会逐渐成为更关键的指标。

　　算力行业将第一次真正面对产能周期：需求旺盛时集中扩张，需求变化时出现利用率分化；运营能力强的系统保持高负载，缺少应用支撑的项目则可能面临产能闲置。

　　理论峰值描述的是一套系统理论上最多能够提供多少计算能力，但不能直接说明这些计算最终转化成了什么价值。对于用户而言，真正重要的是训练一个模型需要多少时间、完成一次科学模拟需要多少成本，以及同样预算能够处理多少任务。

　　这可以被理解为算力的“转化率”。系统规模越大，转化率的重要性越高。网络通信、数据读取、任务排队、软件适配和故障停机，都会消耗理论算力。十万卡系统如果协同效率不足，规模越大，浪费也可能越大。

　　因此，十万卡时代不会简单奖励拥有最多计算卡的企业，而会奖励那些能够把计算资源转化为模型、科研成果和产业效率的组织。

　　曙光8000已经完成300多项超智融合应用优化，覆盖大模型、机器人、汽车、创新药、新材料、量子计算、天文气象等20多个领域。其产业意义恰恰在于，超大规模系统开始与具体任务建立深度连接。

　　没有应用，十万卡只是十万张设备；只有形成稳定作业和实际产出，十万卡才会成为一种新的生产能力。

　　所谓“十万卡元年”，不仅是因为2026年出现了第一套、第二套十万卡系统。更重要的是，算力产业的核心命题正在发生质变。

　　过去解决的是芯片从哪里来，未来要解决的是十万张卡如何长期协同；过去关注设备卖出多少，未来要关注系统每天完成多少作业；过去竞争峰值性能，未来竞争单位成本能够形成多少有效计算。

　　在这个新的产业时代，建成十万卡只是获得了入场券。能否组织产业链、聚合真实需求并保持高效运转，才决定谁能真正留在牌桌上。

　　浙江腾视算擎科技有限公司（简称：腾视科技）成立于2021年，总部位于浙江杭州，在杭州、深圳等城市设有研发中心。公司依托核心技术提供机器人控制全栈AI边缘智算大脑、AI+行业赋能边缘算力模组、边缘计算终端的专精特新及国家高新技术企业。

　　公司核心团队来自华为、中兴，基于英伟达、高通、华为等市场主流AI算力芯片，配置1-1000TOPS算力范围的丰富产品线，专注于构建“感知、决策、控制”一体化边缘智算平台。通过自主研发的AI加速引擎与分布式调度系统，为工业机器人、特种车辆、智慧能源等20+行业提供低时延、高可靠的智能决策中枢，产品覆盖中国、中东、印度、南美、东南亚等全球多个地区。

　　秉承“诚信、进取、协同、简单”的经营理念，腾视科技致力成为“全球领先的AI算力模组及智能体AGI解决方案提供商”，通过国产凯云官网化、数字化、智能化创新技术，软硬件一体化解决方案能力及全生命周期服务体系，激活行业新动能、发展新质生产力，助力广大客户数字化转型和智能化升级。