十万卡集群密集开建，国产芯片迎来规模化大考

十万卡级智算集群，已经不再只是超算实验室里的技术概念。

随着国家级顶层规划明确支持大规模国产算力部署，互联网云厂商、AI创业公司、超算服务商同步推进十万卡项目落地，标志国内AI算力建设从万卡验证阶段，正式迈入全国产超大规模集群工程化落地的关键窗口期。

工信部近期发布的《信息通信行业发展“十五五”规划》，首次在顶层文件中将十万卡及以上规模智算集群纳入部署目标。提出有序建设万卡、十万卡级别算力设施，重点推进国产算力芯片的大规模适配，目标至2030年国内智能算力总规模达到 9800EFLOPS，增长超过5倍。同时，先进存力规模从540EB提升至1700EB，新建大型智算中心电能利用效率(PUE)控制在1.2以内。

叠加此前《人工智能+行动意见》、东数西算枢纽配套政策，一套覆盖能耗指标、算力调度、生态扶持的政策框架，正在引导算力投资向国产芯片倾斜。过去国产加速卡更多停留在小规模试点、推理备胎场景；而十五五规划的出台，为十万卡级国产集群的建设、软硬件适配与商业化开放提供明确政策导向。

产业端，三条不同定位的十万卡项目主线并行推进，代表国产算力三种典型落地路径。

9月9日，京东云在2026京东全球科技探索者大会(JDD)大会正式披露，将联合摩尔线程规划建设十万卡全功能GPU国产智算集群，预计2027年完成建设。

该集群以摩尔线程全功能GPU作为算力底座，定位训推一体，兼顾大模型训练、长文本推理与具身智能场景，算力资源将对外行业开放，同时支撑京东JoyAI大模型迭代与零售、仓储物流等物理AI业务落地。

但项目并非一步到位直上十万卡，而是先落地多个万卡试点集群，提前验证大规模集群下分布式训练、高速互联、故障自愈、算力利用率（MFU）等工程化难题，再逐步扩容。这也是国内头部公有云厂商，首次规划以国产GPU为主力的十万卡智算底座，意味着国产GPU开始进入公有云大规模核心算力池，而不是仅作为异构补充。

市场层面另一个备受关注的项目，是外媒曝出DeepSeek在乌兰察布规划的16万颗昇腾 950DT芯片集群。从已知信息来看，昇腾950DT芯片主打大模型推理场景，并非面向基础大模型预训练，DeepSeek与华为双方也均未作出公开回应。

在此之前，DeepSeek曾用昇腾910C集群完成超大MoE模型的后训练验证，在湛江落地全栈国产千卡推理集群，完成国产算力的前置验证。乌兰察布作为东数西算八大算力枢纽之一，拥有稳定电力与能耗指标，适合部署大规模推理算力池。

相比尚在规划与传闻阶段的项目，中科曙光“曙光 8000（登峰）”是国内首个已经正式投运的全国产十万卡AI超集群，落地于郑州国家超算互联网核心节点，采用海光 DCU作为计算核心，从芯片、服务器、高速互联网络、分布式存储到液冷散热、集群调度系统实现全链路国产化。

集群上线首周即实现满载运行，面向大模型训练、AI for Science科研仿真提供公共算力，直接接入国家超算互联网，成为全国一体化算力网络的核心节点。

曙光登峰的价值，在于完整验证十万卡规模下国产软硬件栈协同、大规模运维与算力调度能力，证明国产加速卡可以支撑十万卡集群稳定商用，打通从芯片到上层应用的工程闭环。

十万卡集群本质不是简单“堆叠加速卡”，也不能简单的理解为“万卡的十倍扩容”。

万卡与十万卡之间巨大的工程鸿沟在于，当节点规模扩张一个数量级，节点间通信延迟、单点故障扩散风险、供电与液冷散热压力、分布式调度复杂度都会呈非线性上升。可以说，国产集群当前最大挑战，就集中在大规模组网下的通信效率与模型算力利用率。单芯片理论峰值指标只是基础，如何在数万卡并行场景维持稳定高 MFU，才是国产算力生态必须攻克的核心课题。

同时，这三个项目定位也存在明显差异。京东、摩尔线程集群兼顾训练、推理、具身智能；传闻中的乌兰察布昇腾集群偏向推理；曙光登峰集群同时承载大模型训练与科学计算，三条路线分别对应公有云、模型厂商、国家公共算力三类市场需求。

从产业链视角看，十万卡集群集中落地，将反向拉动国产GPU/DCU、高速互联、服务器整机、液冷、分布式框架、集群调度软件全链条迭代。过去国产芯片生态短板，很多源于缺少十万卡级真实场景压力测试；而大规模集群建设，能够暴露底层软件、驱动、网络协议中的各类问题，倒逼软硬件联合调优，加速生态成熟。

当然，产业仍处在早期扩张阶段，需要区分项目状态。曙光登峰是已投产落地标杆；京东摩尔线程十万卡属于中长期规划，仍要经过万卡试点验证；DeepSeek乌兰察布项目尚未官方确认，市场预期仍存在不确定性。政策端明确鼓励，但能耗、资金、供应链交付、生态适配等约束条件，决定十万卡集群不会短期批量爆发。

长期看，在十五五算力顶层规划驱动下，国产十万卡集群将从单点标杆逐步走向多点开花。算力竞争的重心，正从单芯片性能比拼，转向“全栈系统工程、大规模集群稳定性、算力利用率与场景落地能力”的综合较量。国产算力正在从“能用”，走向十万卡规模下“好用、可规模化商用”的新阶段。