在深圳举行的 2026 全国高性能计算学术大会上，我国首个全国产十万卡 AI 超集群真机亮相，并同步发布十大重要应用成果。按现场的说法，它的算力足以支撑在计算机里构建数字孪生大脑，甚至模拟百亿光年尺度的宇宙演化。但比规模更值得看的，是它的路线：把超算与智算原生融合在同一套算力底座上。

十万卡是什么意思

十万卡，就是把十万张 AI 加速卡高速互联成一个集群。规模本身已经很大，但这套系统被强调的并不是单纯的卡数，而是架构选择：曙光 8000 走的是超算与智算原生融合路线，同一套底座既能跑最高精度的科学计算，也能跑大模型训练与推理。

理解这条路线，先要分清超算与智算这两种思维方式。

两种思维：推演与归纳

超算的本质，是掌握底层物理规律，一步步推演未来。把物理方程写进计算机，从初始状态出发，一小步一小步往前推演。模拟的对象越复杂，算力需求涨得越快。它的优点是精准，代价是慢。

智算的本质，是通过归纳经验数据总结规律。古人不用大气流体方程，也能凭“朝霞不出门，晚霞行千里”预判天气。把这种经验归纳放大到极致，代表性产物就是大语言模型。它的优点是快，短板是只靠数据相关性总结规律，并没有真正掌握底层因果，容易出现 AI 幻觉。

过去这两条路线往往各建各的系统。融合路线要解决的问题是：能不能让它们在同一套系统里互相补位。

三步科研闭环

融合带来的是一套完整的科研闭环，分三步跑：

第一步，超算先做一批虚拟物理实验，造出大量可靠的仿真数据。这一步用精度换数据质量，给后续学习提供可信的训练素材。

第二步，智算吃下这些数据学规律，在海量候选方案里快速海选。这一步用速度换覆盖面，把人力逐个试错做不到的规模先筛一遍。

第三步，超算再对 AI 挑出来的少数候选做高精度仿真复核，把幻觉剔除。这一步是关键的安全阀：AI 选出来的方案，必须经过物理规律的再检验，才算真正可用。

三步合起来，就是把人类认识世界的两种方式——经验归纳与演绎推理——装进同一套系统，取长补短。

怎么看这件事

对科研与产业团队来说，判断这类算力基础设施不要只看卡数，要问三个问题：第一，超算与智算是不是真的在同一套底座上调度，还是只是两套系统拼在一起；第二，仿真数据到模型训练再到复核的链路是否打通，数据能不能在系统内流转；第三，十大应用成果里有多少是真实跑出来的业务结果，而不是演示性质的展示。

一句话总结：十万卡是规模，融合才是路线。超算造数据、智算做海选、超算做复核，这套闭环如果能在真实科研任务里稳定跑起来，比单纯堆卡更有长远价值。