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高通量推理催生算力产业新需求 中科曙光加快系统化布局
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高通量推理催生算力产业新需求 中科曙光加快系统化布局
发布时间：2026-10-23 10:05:07
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高通量推理催生算力产业新需求 中科曙光加快系统化布局
/e3pmh164r/e3pmh33i9
<article><section data-type="rtext"><p>【环球网科技报道 记者 李文瑶】10月22日，2026中国计算机大会（CNCC 2026）在成都举行。会议期间，中科曙光高级副总裁李斌对推理负载变化作出判断：随着人工智能从内容生成走向任务执行，推理不再是偶发、短时的请求，而是长期运行、持续交互的生产型进程；算力系统需要从单机峰值能力转向系统有效算力，围绕Token产出效率重构。</p><p>这一判断的背景是，Agent规模化应用正在推动Token需求快速增长，高通量推理正成为算力产业的新变量。算力市场的关注点也随之从“建多少***”转向“产出多少有效Token”，系统效率、调度能力和运营水平被推到台前。</p><p>同日，中科曙光展示面向Token经济的智算基础设施方案，集中展出超节点、AI存储、高速网络、超集群等产品及AI推理优化服务方案，并发布可管控百万量级设备的FabricView智算网络管理平台。从产品展示到平台发布，这一系列举动指向同一趋势：算力产业正从“建算力”向“用好算力”调整方向，算力企业也需要在系统交付、跨域调度和持续运营上重新组织能力。</p><p><em data-scene="strong">Token需求被Agent重新定义</em></p><p>过去，生成式AI的典型负载是短时、偶发、单轮的内容生成请求，算力系统更关注峰值性能和***供给。但当AI进入“执行”阶段，Agent需要持续交互、调用工具、拆解任务并与其他智能体协同，推理负载随之呈现高并发、长文本、持续运行等特征。Token不再只是模型调用的计量单位，而成为衡量成本与产出的核心指标。</p> <adv-loader __attr__inner="7004636" __attr__style="width: auto;position: relative;float: left;border: 1px solid #ebebeb; padding: 20px;overflow: hidden;margin: 10px 30px 40px 0;"></adv-loader> <p>IDC中国区副总裁周震刚在CNCC 2026期间展示的行业观察指向同一趋势：全球活跃Agent数量将从2026年的7940万个增至2030年的22.16亿个；中国市场2026年活跃Agent数量为495万个，2030年将达2亿个，Agent部署渗透率高于全球领先水平。Agent数量增长与任务复杂度提升叠加，使Token消耗由任务执行次数、单任务Token消耗和多智能体协同放大系数共同推高。</p><p>这意味着，算力市场的关注重点正在从“拥有多少***”转向“***能产出多少有效Token”。竞争焦点也从芯片峰值算力转向系统有效算力，即算、存、网的低损耗协同；运行重心从***供给转向调度、数据供给和Token运营；部署形态从集中式智算中心走向云边端协同；价值实现方式从购买模型能力转向场景化智能能力服务。</p><p>李斌在大会演讲中进一步指出，围绕“超节点＋超集群”开展一体化系统工程创新，构建训推一体、极致高效、绿色节能、稳定可靠的算力系统，成为发展AI基础设施、提升Token生产效率的重要方向。 </p><p><em data-scene="strong">异构计算系统需求上升</em></p><p>负载性质的变化，正在改变算力系统的内部结构。传统AI服务器CPU与GPU配比通常为1:8至1:4，但在Agent场景中，CPU需要承担工作流编排、工具调用和状态管理，通算智能化成为新趋势。与此同时，“超节点+PD分离”成为系统级计算能力优化方向。IDC数据显示，94.3%的企业认为超节点与PD分离是重要能力。</p><p>中科曙光此次展示的scaleX40超节点，通过一层组网实现全交换scale-up，形成内存语义的百纳秒级低延迟网络，并通过无线缆正交结构与全电互连，大幅提高系统可用性，是构建高通量推理基础设施的标准单元。在更大规模扩展上，scaleFabric原生无损RDMA高速网络可将多个计算节点互连形成千卡、万卡、十万卡规模的超集群；ParaStor不仅为AI全流程提供统一存储池，还针对模型训推进行了算存传深度协同优化。网络运维侧，首次发布的高速网络智能运维管理平台FabricView专为scaleFabric大规模集群网络定制研发，具备自动化配置管理、主动性能压测筛查、业务拓扑感知调度、故障诊断自愈、全栈多维度可观测和智能运维管理等功能，可集中纳管百万量级设备、端口与光模块。其意义在于，大规模网络环境下的故障定位与恢复由人工驱动转向AI代理驱动，显著提升了超大规模集群的运维效率与可靠性。</p><p>从产业逻辑看，异构计算系统需求上升并非简单的硬件升级，而是系统化协同的结果。芯片、超节点、网络、存储、液冷和调度软件需要围绕Token产出效率重新匹配，系统交付能力将直接影响推理成本和长期运行稳定性。</p><p><em data-scene="strong">算力网络与持续运营服务走到台前</em></p><p>算力供需缺口长期存在，进一步强化了系统化布局的必要性。IDC数据显示，全球AI算力供需缺口绝对值将从2024年的389亿美元扩大至2030年的3809亿美元；***.3%的企业***扩大投入，37.7%的企业增加推理投入，价格信号和产能、能源约束同时存在。</p><p>中科曙光工程师分享的全栈推理优化方案，针对算力空转、通信等待、访存搬运、调度排队等阻碍Token高效产出的四堵墙，围绕“算、传、存、调” 进行全链路软硬协同优化，贯穿应用、框架、算子、运行时、系统和芯片六个层级，大幅提升有效Token吞吐。PD分离架构优化方案，针对解耦预填充与解码阶段，通过***独立配置、智能调度与KV Cache高效传输，在minimax2.5 PD分离测试中，实现P性能提升237.5%，D性能提升228.57%。ParaCache缓存管理方案，***用曙光ParaStor分布式存储和FlashNexus集中式存储，构建高性价比的生产级L4 KV Cache池，实现TTFT降低95%+，Token吞吐性能提升15~25倍，64K上下文并发数提升16倍等目标，并可将单TB成本降至内存方案的四十分之一。</p><p>这些优化表明，算力交付不再只是“卖设备”，而是交付可运行、可治理、可持续优化的任务级服务。</p><p><em data-scene="strong">中科曙光加快系统化布局</em></p><p>在这一趋势下，中科曙光正加快系统化布局。CNCC 2026期间，中科曙光方面透露，公司正围绕“超节点＋超集群”开展布局，并依托国家超算互联网，强化异构***统一调度、任务级服务交付和持续运营能力。</p><p>从算存网产品到推理优化服务，中科曙光将系统研发、工程实施与持续运营连接起来，使智算基础设施既能承接更大的业务规模，也能在长期使用中保持效率与稳定性，持续支撑模型迭代和应用发展。 </p><p>这一布局的产业含义在于，算力企业正由单一设备供应向系统建设和算力服务拓展。超节点、超集群和国家超算互联网分别对应系统级协同、***池化调度和跨域服务网络，背后是算力供给方式从“卖硬件”转向“建系统、做服务”。</p><p><em data-scene="strong">竞争焦点转向交付与效率</em></p><p>未来算力市场的争夺，不再只是单点硬件性能的比拼，而是系统交付能力和长期运行效率的较量。谁能把计算、存储、网络、供电、冷却等子系统组织成稳定高效的整体，在Token吞吐、可用性和成本控制上形成优势，谁就更有机会在竞争中占据主动。</p><p>正如李斌在大会演讲中所言，系统建设需统筹芯、算、存、网、电、冷等各环节之间的配合，将设备性能充分转化为实际可用的算力。</p></section><img src='/image/164545-0' alt='高通量推理催生算力产业新需求 中科曙光加快系统化布局'> </div> </div> <div class="newshowbox_r"> <div class="newshowbox_r_t c"> <div class="newshow_pjs"> <div class="newshow_pjs_fx"> </div> </div> <div class="newshow_back"> <a href="javascript:history.back(-1);">返回列表</a> </div> </div> <div class="newshowbox_r_b c"> <a href="/detail/19061.html" title=" golang 与rust 在服务器程序领域相比较，各有什么优劣势？"> 上一篇 : golang 与rust 在服务器程序领域相比较，各有什么优劣势？ </a> <br><a href="/detail/19616.html" title="前端，后端，全栈哪个好找工作？"> 下一篇 : 前端，后端，全栈哪个好找工作？ </a> </div> </div> </div> </div> </div> </div> </div> </div> <div class="s_footer c"> <div class="s_footerz c"> <div class="s_fb_l"> <div class="s_fb_l01">联系我们</div> <div class="s_fb_l02"> <div class="s_fb_l02_l"><img src="/template/moban188/skin/images/ico-30.png"/></div> <div class="s_fb_l02_c">地址：</div> </div> <div class="s_fb_l02"> <div class="s_fb_l02_l"><img src="/template/moban188/skin/images/ico-30.png"/></div> <div class="s_fb_l02_c">电话：</div> </div> <div class="s_fb_l02"> <div class="s_fb_l02_l"><img 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