随着一项国家级新平台的启动，一幅覆盖全国、像电力一样灵活调度算力的宏伟蓝图正徐徐展开，它指向的不仅是技术的互联，更是智能经济未来的基石。

12月25日，一项被业内称为“算力世界南水北调”的工程取得关键进展——国家算力互联网服务平台跨域体系正式上线。这标志着中国的算力资源整合与调度，从区域和行业内部，迈向了全国性跨域协同的新阶段。

与此同时，在杭州举行的昇思MindSpore人工智能框架峰会上，行业共识正从追逐模型参数规模，转向追求AI在超大规模集群上的稳定、高效与真正落地。两大事件相互呼应，共同勾勒出中国人工智能基础设施从分散到统一、从孤立到互联的进化路径。

国家算力互联网正式上线：打破“算力孤岛”，AI超节点时代来临(图1)

技术核心：从“服务器集群”到“逻辑超节点”

国家算力互联网的核心目标，是解决长期存在的“算力孤岛”问题。过去，东部地区需求旺盛但能源紧张，西部地区能源富集但需求不足，算力资源难以高效流通。跨域体系的上线，旨在构建一个统一调度、弹性供给的算力服务网络。

这一顶层设计与AI基础设施的技术演进趋势深度契合。随着大模型参数迈向十万亿级别，传统将数百台服务器简单堆叠的“集群时代”已遇到瓶颈，芯片间通信延迟成为算力提升的枷锁。

行业正在进入 “超节点”（HyperNode）时代。其理念在于，通过超高带宽的内部互联技术，将数百甚至上千张AI芯片紧密耦合，形成一个在逻辑上如同“一台超级计算机”的实体。

传统集群与超节点架构对比

特性维度传统服务器集群超节点架构
逻辑视图多台独立服务器的集合一台统一的“超级计算机”
互联瓶颈节点间网络延迟高，是主要瓶颈内部超高带宽互联，延迟极低
编程模式复杂，需深度优化分布式任务简化，可像操作单机一样编程
算力利用率通常较低，受通信拖累显著提升，计算更连续

这一转变对AI框架提出了新要求。以会上介绍的昇思MindSpore的HyperParallel架构为例，它通过将计算与存储分离、利用细粒度并行等技术，成功将超节点的复杂性对开发者隐藏，实现了训练速度提升20%以上、芯片算力利用率提高15%以上的显著效果。

“落地为王”：算力互联驱动的产业实践

国家算力互联与超节点技术的结合，最终价值体现在千行百业的深度应用上。峰会传递出的最强音是 “落地为王” ，单纯的技术参数竞赛已让位于实际业务价值的创造。

金融与通信领域的头部企业，如招商银行、中国移动等，已建成千卡级集群，并将AI深入应用于风控、营销、网络优化等核心场景，体现了对自主可控AI技术栈的战略布局。

在高端制造领域，更具代表性。中国工程院院士吴光辉展示了基于国产AI框架开发的“御风·智翼”民机翼型设计智能体。该系统已投入实际设计流程，利用AI辅助仿真大幅缩短了传统的风洞实验周期。这不仅是AI在高安全、高精度工程领域的标志性突破，更是国产基础软件支撑关键行业创新的明证。

这些实践与国家推动的“数据要素×”行动和智能制造目标同频共振。“十四五”期间，我国重点工业企业关键工序数控化率已从52.1%提升至68.5%，累计建成了大量智能工厂。稳定高效的算力供给，正是这场制造业深刻变革的“动力源”。

未来展望：构建一体化算力服务生态

国家算力互联网跨域体系的上线只是一个起点。它的远景是构建一个像电网一样即取即用、按需付费的社会级算力服务。

要实现这一目标，仍需在标准互通、交易机制、能耗优化和安全合规等方面持续探索。值得关注的是，在绿色算力方面，中国已出现创新实践，例如全国首个高海拔岩洞式算力舱智算中心，利用天然恒温环境，将能耗效率指标（PUE）控制在领先的1.2以下。

从国家级的算力互联互通，到产业界的超节点技术攻坚，再到各行各业扎根本土的AI应用实践，一条清晰的脉络已经显现：中国的算力基础设施正朝着集约化、智能化和服务化的方向加速演进。这不仅是技术的升级，更是为整个数字中国建设和新质生产力的蓬勃发展，夯实地基。