近期资本市场对国产大模型的热情并非空穴来风。从Seedance2.0发布突破性产品，到智谱、Minimax等国产大模型公司密集登陆港股并获得市场认可，再到深度求索、Kimi等陆续预告新版本发布。
一系列动作标志着中国AI产业已从技术探索期，进入规模化竞争阶段。
参数量的飙升直接映射出模型复杂度的跃升。从千亿到万亿，不仅仅是数字的增加，更是模型理解、生成和推理能力的质变。这种质变需要的是海量数据的高效处理与复杂计算任务的并行执行。
业界逐渐意识到，单点技术优化和零散算力供给已无法支撑这一轮产业升级。
算力供给模式的创新，从“可选”变成了“必选”。传统依赖高端单卡性能和小规模集群的模式，在应对万亿参数模型训练时，面临效率瓶颈和成本压力。
国内AI算力发展正呈现出明显的集群化趋势。曙光、华为、浪潮、百度等厂商纷纷推出大规模AI计算集群，试图通过系统化方案化解算力挑战。
在众多解决方案中，一种新逻辑正在浮现——通过开放架构构建大规模算力池，实现算力资源的集约化利用和高效调度。这一思路的核心不在于单纯堆砌硬件数量，而在于构建统一的软件栈和调度系统。
今年初，作为AI计算开放架构的最新实践成果，3套ScaleX万卡超集群同步落地，形成了目前国内最大的国产AI算力池。
这里科普一下：开放架构理念系光合组织于2025年9月首次公开提出，并于同期成立AI开放架构联合实验室。此后，光合组织核心成员中科曙光正式发布国内首个开放架构的AI超集群系统，并迅速推动曙光scaleX万卡超集群实现规模化落地应用。
这一方案的价值不仅在于规模，更在于其采用的AI计算开放架构理念。
与封闭式系统不同，开放架构允许不同厂商的硬件和软件组件在统一框架下协同工作，降低了生态锁定的风险，也为后续的技术迭代和生态扩展留出了空间。
“自主可控的万卡级算力集群，是发展国产万亿参数大模型的必由之路。”这一观点在近期光合组织举行的“国产万卡算力赋能大模型发展研讨会”上成为多方共识。
此次会议集结了国内头部大模型厂商、算力基础设施提供商及专家学者，共同探讨国产“万卡大算力”与“万亿大模型”的协同发展路径，并正式启动联合攻关行动。
该计划的核心在于打破算力提供方、模型研发方与场景应用方之间的壁垒，构建紧密的协作机制。
一个值得关注的细节是，光合组织在业内首次设立了“AI布道师”角色。
来自百度、硅基流动、中科星图等企业的十余位资深专家获得首批认证，他们将依托平台开展技术与实践分享，推动国产AI生态体系的知识共享与能力共建。
这一安排反映了国产AI发展思路的转变：从关注单点技术突破，转向构建可持续的生态循环。通过知识共享和最佳实践传播，加速整个产业的学习曲线，降低重复试错成本。
中国AI产业正在形成“算力基础设施+大模型厂商+应用场景”的产业集群化发展路径。这种集群化不仅是地理上的集聚，更是技术链、价值链和创新链的有机整合。
当算力提供者、模型研发者与行业应用者坐在同一张桌前，共同定义问题、设计架构、验证方案时，中国AI产业或有机会完成从“技术赶超”到“生态构建”的关键一跃。
