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我们正在搭建的，不仅是一个算力平台，更是一个属于智能时代的‘新安卓生态’。
我国AI产业近年来虽发展迅猛，却始终被四大瓶颈制约：高端算力短缺、国产芯片性能差距显著、部署与运营成本高企，以及严重的生态碎片化。尤其是不同厂商的加速卡与软件框架之间互不兼容，导致用户需针对不同技术路线重复投入适配资源，造成巨大浪费。
1. 硬件协同与集约化设计：支持多品牌国产加速卡（如昇腾、寒武纪、海光等）在统一机柜中的高密度部署。单机柜可搭载96张GPU，总算力规模达百P级别，内存带宽突破180TB/s，集群扩展能力提升四倍；
2. 软件生态兼容层：通过兼容CUDA等主流开发环境，大幅降低用户从国际主流平台迁移至国产架构的成本，既保护已有投资，也平滑了过渡路径；
3. 绿色能效突破：全面采用液冷散热技术，将PUE（电能利用效率）控制在1.12以下，相比传统风冷方案节能40%以上；
4. 技术栈开放：首批公开AI存储优化方案、液冷基础设施设计规范、以及DeepAI基础软件栈三项核心技术，实现从部件级到数据集成的全栈开放。
极致性能表现：支持混合精度计算，千卡集群训练万亿参数大模型时，效率达到业界主流水平的2.3倍，整体开发效率提升4倍，人天投入降低70%；
军工级可靠性：通过121项RAS（可靠性、可用性、可维护性）专项设计，系统平均无故障时间提升2.1倍，实现百万级硬件部件的故障秒级检测与隔离；
全场景适配能力：不仅支持超大规模预训练，也适用于行业模型精调、多模态AI开发、AI for Science科研仿真等多元场景；
生态无界兼容：真正做到“硬件可选、软件互通”，用户可灵活组合国内外不同品牌的加速卡与服务器，摆脱绑定与封锁风险。
本次发布不仅是技术突破，更是一次产业组织模式的创新。中科曙光联合二十余家机构共同成立“AI计算开放架构联合实验室”，致力于推进三类协同：
1. 芯片-软件协同优化：针对国产加速卡与国际顶尖产品的性能差距，通过系统级调优提升实际应用效能；
2. 模型-硬件联合设计：面向大模型训练与推理的特殊需求，共同定义下一代算力架构；
3. 接口标准化制定：建立覆盖液冷、存储、网络等组件的统一规范，避免重复开发与资源浪费。
算力门槛大幅降低：中小企业可基于标准化、开放化的组件快速搭建高性能AI集群，算力综合成本下降30%–50%；
打破生态割裂：实现跨品牌、跨技术路线的互操作，真正形成“国产替代”中的合力，而不再陷入内部竞争；
加速行业应用普及：已在制造、农业、科研等领域显现价值。如首钢股份利用开放架构集群实现高精度AI质检，中化农业依托iMAP大模型实现智慧施肥与产量预测。
中科曙光也明确表达了国际化愿景：未来将推动该开放架构成为全球标准之一，参与并主导国际AI算力生态建设。其目标并非简单替代现有体系，而是通过更高程度的开放性与灵活性，与英伟达CUDA等国际主流生态形成差异化互补。
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