作者 | 常棣
熬过国产力的冬天，AI应用规模化的春天还远么？
2026年的春节档，即将成为AI历史上的个标志节点。论是芯片、基础设施和云计，还是AI模型以及应用等环节，置身于AI行业的所有人都能感受股巨大的力。
国内外过十个大模型，可能上演你唱罢我登场的连续剧；互联网大厂掀起的C端应用普及大战，等待春晚当天到潮；生成、具身智能等多模态应用进步拓展......
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行业默契而致地转向AI应用与落地，这说明，尽管风险仍在，但国内AI力产业已经渡过“缺芯少卡”难的阶段。
近期国互联网核心节点的上线，就是个标志事件，全国个实现3万卡部署、且实际投入运营的大国产AI力池，该集群系统由中科曙光提供，覆盖万亿参数模型训练、通量理、AI for Science等大规模AI计场景。
在业内人士看来，三万卡的集群只是部分，具现实参考意义的是，集群如何支撑当下以及未来的AI应用/Agent大爆发。
AI应用，有了适的国产力土壤
AI产业上空的“达摩克里斯之剑”，以另种式悬。
外部环境压力依旧，端力长期受制于海外，供应不稳定、成本波动，再加上生态封闭，让国产力在能提升、扩容和应用落地上都要付出多试错成本。
与此同时，国内芯片、服务器、软件和工具厂商各自进，接口标准不统，软件栈兼容差，力调度难以通。结果就是，看起来力很多，但应用起来却不便，落地成本、迁移也麻烦。
早期国产智中心曾出现过部分空置问题，对于三万卡的大集群，能跑好多少应用自然是各关注的焦点，这也是国互联网的不同之处。
据悉，依托中科曙光提供的3套万卡集群系统，国互联网平台已经聚集了大量国产 AI 力，并且对千余款主流大模型、能计异构加速应用和 AI4S 应用做了适配和优化。通过力调度和系统优化，使得应用整体能和计率都有了明显提升。
具体来看，国互联网 AI 社区已经完成了 400 多款热门大模型的适配，经过调优和测试，多数模型在核心节点上的运行率比以前提升了 50 到 200。论是文本、图像、还是音频生成，响应速度快，果也稳定。
在科研和工程计面，应用商城上线了不少成熟工具，覆盖分子动力学模拟、工业仿真、材料计、生物计和 AI for Science 等向。这些应用在核心节点上几乎都是“即开即用”，让国产力在实际场景下容易用起来。
以AlphaFold3为例，作为蛋白质结构预测的标杆工具，国互联网出的“AlphaFold3 键部署服务”，现已完成核心节点的度适配与业测试。实测验证显示，pvc管道管件胶序列长度低于 1000 的小分子序列，在核心节点上运行适配优。
集群早落地的场景，多是对力和延迟有对刚需、经济价值很的业务，这也是力和应用双向选择的结果。下步，预计将落在付费意愿强、痛点明显的场景，这类业务能够快速形成标杆案例，同时带来现金流支撑。
目前国互联网平台已能够提供 Qwen、DeepSeek、MiniMax 等多款热门国产 AI 模型 MaaS 及 API 站式接入服务，力层均由核心节点加持，应用场景的想象力进步开。
用开放对抗封闭：向下供给力，向上适配应用
通用计和智能计的成功经验在前，国互联网在构建集群的时候，并不是先堆力，再看能干什么，而是从开始就想着，集群力要能支撑海量大模型、支持不同业务场景、适配各种应用。
换句话说，力的建设和应用规模化是同步规划、同步进的，联接这些AI应用和国产力的关键枢纽，就是AI开放计架构。
国互联网选择了条难，却不得不走的道路。
所谓AI计开放架构，目标是面向大规模智能计场景，把芯片、计系统、大模型等产业链上下游企业联起来，从单点突破走向整体集成创新。它通过跨层开放和协作优化，破解技术与生态的壁垒，同时解决力不足和力成本的问题。
之所以说这是条难的路，先在于开放本身就意味着复杂度陡增。在封闭体系里，芯片、服务器、软件栈和应用可以围绕单技术路线度定制，率、路径短。
开放计架构面对的，是多种力形态并存、多套软件体系叠加、多类应用同时运行的现实环境。要在这样的前提下实现稳定调度、能可控和体验致，本身就是项强度的系统工程，任何层没通，都会在规模化时被放大。
难的地还在于，开放意味着要为别人“铺路”。统接口标准、兼容主流框架、降低应用迁移成本，这些投入短期内并不定直接转化为力利用率或商业回报，但决定了生态能否真正跑起来。
这条路又不得不走。如果继续依赖外部封闭体系，应用旦被某技术路线锁定，迁移成本和风险就会不断累积，终反过来拖垮整个产业节奏。
AI开放计架构的特点非常鲜明，支持多元力、速互联、存协同，兼顾绿、稳定可靠，同时为生态发展提供空间。
面向下供给充足稳定的力，以 GPU 为核心进行紧耦设计，实现大规模、的集群，突破力瓶颈；另面，向上适配各种应用，让应用都能好地跑在集群上。
通过AI开放计架构，互联网把复杂留在底层，把确定交给应用喀什pvc管粘接胶，AI 应用规模化才能迈入“草木蔓发、春山可望”的新周期。
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