2025年中國計(jì)算機(jī)大會(huì)現(xiàn)場傳來重磅消息——中科曙光正式發(fā)布國內(nèi)首個(gè)科學(xué)大模型一站式開發(fā)平臺(tái)OneScience，以國產(chǎn)GPU為核心算力基座，通過開放架構(gòu)打破科學(xué)大模型開發(fā)的”三座大山”，標(biāo)志著我國AI for Science（人工智能賦能科學(xué)研究）領(lǐng)域邁入工程化量產(chǎn)新階段。?

“過去實(shí)驗(yàn)室里復(fù)現(xiàn)一篇頂刊論文的模型，光環(huán)境配置就要一周，優(yōu)化調(diào)參更是無底洞。”中科曙光高級(jí)副總裁李斌在發(fā)布會(huì)上直言，當(dāng)前科學(xué)大模型正從”任務(wù)化”向”通用化”跨越，參數(shù)量激增導(dǎo)致的算力門檻與工程復(fù)雜度，已成為科研創(chuàng)新的主要障礙。針對(duì)這一痛點(diǎn)，OneScience平臺(tái)整合曙光30年高性能計(jì)算積累，構(gòu)建起覆蓋全流程的科研智能體系：?

預(yù)置場景化模板：內(nèi)置地球科學(xué)、生物信息、流體仿真等六大領(lǐng)域數(shù)十個(gè)熱點(diǎn)模型，氣象預(yù)報(bào)、分子動(dòng)力學(xué)等場景可直接調(diào)用啟動(dòng)訓(xùn)練；?

自動(dòng)化工具鏈：自研”SciOpt”引擎實(shí)現(xiàn)算子融合、通信壓縮等策略自動(dòng)匹配，性能平均提升3-5倍，配合可視化拖拽界面，調(diào)參過程如制作PPT般直觀；?

彈性算力支撐：無縫對(duì)接曙光AI超集群，千卡級(jí)任務(wù)一鍵提交，超30天穩(wěn)定性測試驗(yàn)證的集群系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)百萬級(jí)部件故障秒級(jí)隔離。?

這些功能共同造就了”3小時(shí)造模”的行業(yè)突破：從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型訓(xùn)練、優(yōu)化部署的全流程耗時(shí)較傳統(tǒng)模式縮短百倍，昌平實(shí)驗(yàn)室已借助該平臺(tái)實(shí)現(xiàn)生物分子設(shè)計(jì)效率的跨越式提升。?

OneScience的核心競爭力源于對(duì)國產(chǎn)GPU生態(tài)的深度適配。針對(duì)國外模型在國產(chǎn)硬件上”跑不通、跑不快”的痛點(diǎn)，研發(fā)團(tuán)隊(duì)歷經(jīng)三年攻堅(jiān)，形成三大技術(shù)突破：?

全棧優(yōu)化方案：通過算子庫重構(gòu)、內(nèi)存分配策略優(yōu)化等技術(shù)，解決了國產(chǎn)GPU顯存不足、通信延遲高等問題，支撐十億級(jí)參數(shù)量模型穩(wěn)定運(yùn)行；?

貫通式架構(gòu)設(shè)計(jì)：遵循20余家企業(yè)聯(lián)合發(fā)布的AI計(jì)算開放架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)從芯片指令集到應(yīng)用框架的縱向優(yōu)化，讓千卡集群協(xié)同效率提升40%以上；?

故障自愈機(jī)制：依托曙光AI超集群的”算存網(wǎng)管電冷”一體化設(shè)計(jì)，訓(xùn)練任務(wù)可自動(dòng)規(guī)避故障節(jié)點(diǎn)，單機(jī)位故障對(duì)整體進(jìn)度影響控制在1%以內(nèi)。?

國家高性能計(jì)算機(jī)工程技術(shù)研究中心總工程師劉冠川評(píng)價(jià)：”這種軟硬件協(xié)同的創(chuàng)新模式，為AI動(dòng)蕩期的科研人員提供了穩(wěn)定可靠的技術(shù)底座。”

10月23日，科技巨頭Alphabet旗下核心子公司谷歌正式對(duì)外宣布一項(xiàng)震撼全球科技界的重磅合作：將向人工智能領(lǐng)域的明星企業(yè)Anthropic提供多達(dá)100萬顆自主設(shè)計(jì)的專用人工智能TPU芯片，這筆交易的總價(jià)值高達(dá)數(shù)百億美元。據(jù)悉，這批定制化芯片計(jì)劃于2026年全面完成部署，屆時(shí)將為Anthropic構(gòu)建起超過1吉瓦的超強(qiáng)算力支撐，這一舉措不僅將深刻改寫全球AI算力競爭格局，更有望為人工智能技術(shù)的突破性發(fā)展注入強(qiáng)勁動(dòng)力。

作為谷歌專為人工智能任務(wù)打造的核心硬件產(chǎn)品，TPU（張量處理單元）芯片自問世以來便以其在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練與推理任務(wù)中的高效能表現(xiàn)備受矚目。與傳統(tǒng)通用處理器相比，TPU芯片針對(duì)矩陣運(yùn)算等AI核心計(jì)算場景進(jìn)行了深度優(yōu)化，能夠在相同功耗下提供數(shù)倍于常規(guī)芯片的計(jì)算效率，此前已廣泛應(yīng)用于谷歌搜索、谷歌云AI服務(wù)等核心業(yè)務(wù)場景，經(jīng)過了長期的技術(shù)驗(yàn)證與迭代升級(jí)。此次投入的100萬顆TPU芯片，是谷歌基于最新技術(shù)架構(gòu)打造的定制化版本，在算力密度、能效比等關(guān)鍵指標(biāo)上均實(shí)現(xiàn)了顯著突破，將為Anthropic的大模型研發(fā)提供量身定制的硬件支撐。

數(shù)百億美元的交易規(guī)模，不僅彰顯了谷歌在AI領(lǐng)域的戰(zhàn)略決心，更反映出當(dāng)前全球科技巨頭對(duì)AI核心算力布局的高度重視。在人工智能技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)下，算力已成為制約大模型迭代速度、突破技術(shù)瓶頸的關(guān)鍵要素，各大企業(yè)紛紛加大在芯片研發(fā)與算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上的投入。此次谷歌與Anthropic的深度綁定，并非單純的硬件供應(yīng)合作，更可能形成技術(shù)協(xié)同的戰(zhàn)略同盟。有行業(yè)分析指出，谷歌通過向Anthropic提供核心算力資源，有望獲得其在大模型算法研發(fā)、應(yīng)用場景拓展等方面的技術(shù)反饋與合作機(jī)會(huì)，實(shí)現(xiàn)硬件與軟件的雙向賦能。

對(duì)于Anthropic而言，此次獲得的100萬顆TPU芯片及后續(xù)超過1吉瓦的算力支持，將徹底解決其發(fā)展過程中的算力瓶頸問題。作為由前OpenAI員工創(chuàng)立的AI企業(yè)，Anthropic以研發(fā)安全、可靠的通用人工智能技術(shù)為核心目標(biāo)，其推出的Claude系列大模型憑借先進(jìn)的安全機(jī)制與出色的對(duì)話能力，在全球AI市場中占據(jù)重要地位。但隨著大模型參數(shù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的持續(xù)增長，Anthropic對(duì)算力的需求也呈指數(shù)級(jí)上升。此次與谷歌的合作，將為其下一代大模型的研發(fā)提供充足的算力保障，助力其在多模態(tài)交互、復(fù)雜任務(wù)處理、AI安全等前沿領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)技術(shù)突破，進(jìn)一步提升在全球AI市場的競爭力。

從行業(yè)影響來看，這一交易將進(jìn)一步加劇全球AI領(lǐng)域的“算力軍備競賽”。目前，微軟、亞馬遜、Meta等科技巨頭均在加緊布局AI芯片與算力基礎(chǔ)設(shè)施，而谷歌此次的大手筆投入，無疑將倒逼競爭對(duì)手加快戰(zhàn)略布局。同時(shí)，1吉瓦的算力規(guī)?？胺QAI算力領(lǐng)域的里程碑式突破——這一算力水平相當(dāng)于數(shù)十個(gè)大型數(shù)據(jù)中心的算力總和，能夠支撐萬億參數(shù)級(jí)大模型的高效訓(xùn)練，或?qū)⑼苿?dòng)人工智能技術(shù)在科學(xué)研究、醫(yī)療健康、自動(dòng)駕駛、智能制造等關(guān)鍵領(lǐng)域的應(yīng)用落地速度，為全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入新的活力。

近日，全球計(jì)算機(jī)系統(tǒng)領(lǐng)域的頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議SOSP 2025公布入選名單，阿里云自主研發(fā)的計(jì)算池化解決方案“Aegaeon”憑借其在AI算力優(yōu)化領(lǐng)域的突破性創(chuàng)新成功入選，這一成果不僅標(biāo)志著中國在分布式計(jì)算系統(tǒng)研究領(lǐng)域達(dá)到國際領(lǐng)先水平，更為AI產(chǎn)業(yè)解決算力資源浪費(fèi)的核心痛點(diǎn)提供了切實(shí)可行的技術(shù)路徑。

在AI模型服務(wù)的實(shí)際落地過程中，GPU資源浪費(fèi)是行業(yè)長期面臨的共性難題。隨著大語言模型、生成式AI等技術(shù)的快速迭代，各類AI應(yīng)用對(duì)GPU算力的需求呈指數(shù)級(jí)增長，但傳統(tǒng)的算力分配模式存在諸多局限：一方面，不同AI模型的算力需求波動(dòng)較大，峰值時(shí)段算力緊張與閑時(shí)資源閑置的矛盾突出；另一方面，單一GPU通常僅能承載單個(gè)模型運(yùn)行，導(dǎo)致硬件資源的利用率長期處于低位，既增加了企業(yè)的技術(shù)部署成本，也制約了AI服務(wù)的規(guī)模化擴(kuò)張。

針對(duì)這一行業(yè)痛點(diǎn)，阿里云技術(shù)團(tuán)隊(duì)歷經(jīng)長期研發(fā)，打造了Aegaeon計(jì)算池化解決方案。該方案的核心創(chuàng)新在于通過精細(xì)化的資源調(diào)度與池化管理技術(shù)，對(duì)GPU算力進(jìn)行動(dòng)態(tài)拆分與智能分配，打破了傳統(tǒng)算力分配模式的剛性限制。其核心技術(shù)已率先應(yīng)用于阿里云百煉大模型平臺(tái)，為平臺(tái)上的各類AI模型服務(wù)提供底層算力支撐。

在嚴(yán)格的實(shí)測環(huán)境中，Aegaeon方案展現(xiàn)出了卓越的性能表現(xiàn)：相較于傳統(tǒng)方案，該系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)82%的GPU用量削減，這意味著企業(yè)在維持同等AI服務(wù)質(zhì)量的前提下，能夠大幅降低硬件采購與運(yùn)維成本，顯著提升技術(shù)投入的性價(jià)比。與此同時(shí)，該方案突破性地支持單GPU同時(shí)服務(wù)多個(gè)不同類型的AI模型，通過高效的資源復(fù)用機(jī)制，在降低成本的基礎(chǔ)上進(jìn)一步提升了算力吞吐量，有效緩解了高并發(fā)場景下的算力供給壓力。

作為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)領(lǐng)域的旗艦級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議，SOSP自1967年創(chuàng)辦以來，始終聚焦于操作系統(tǒng)原理及相關(guān)領(lǐng)域的前沿研究與技術(shù)突破，其入選標(biāo)準(zhǔn)以創(chuàng)新性、技術(shù)深度和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值為核心，被譽(yù)為該領(lǐng)域的“學(xué)術(shù)風(fēng)向標(biāo)”。此次Aegaeon方案成功入選，不僅是國際學(xué)術(shù)界對(duì)阿里云技術(shù)實(shí)力的高度認(rèn)可，也彰顯了中國科技企業(yè)在AI基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域從技術(shù)跟隨到自主創(chuàng)新的轉(zhuǎn)型成果。

阿里云相關(guān)技術(shù)負(fù)責(zé)人表示，未來將持續(xù)推進(jìn)計(jì)算池化技術(shù)的迭代優(yōu)化，進(jìn)一步拓展其在更多AI應(yīng)用場景的落地范圍，同時(shí)通過開源合作、學(xué)術(shù)交流等方式，與全球行業(yè)伙伴共同推動(dòng)AI算力資源的高效利用，為AI產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展注入源源不斷的技術(shù)動(dòng)力。業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為，Aegaeon方案的規(guī)?；瘧?yīng)用有望重塑AI算力的分配格局，助力AI技術(shù)更快地從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)實(shí)踐，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的算力支撐。

據(jù)多家權(quán)威媒體援引匿名知情人士消息，全球企業(yè)級(jí)軟件與云計(jì)算領(lǐng)域的領(lǐng)軍者甲骨文公司（Oracle）正與社交科技巨頭Meta就一項(xiàng)規(guī)模高達(dá)200億美元的長期AI云計(jì)算合作協(xié)議展開深度洽談。若該協(xié)議最終落地，將成為全球AI算力服務(wù)領(lǐng)域近年來規(guī)模最大的合作之一，不僅將重塑兩大企業(yè)的戰(zhàn)略發(fā)展軌跡，更可能對(duì)全球AI基礎(chǔ)設(shè)施布局與行業(yè)競爭格局產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。?

此次合作的背后，是全球AI產(chǎn)業(yè)爆發(fā)式增長催生的“算力焦慮”。隨著生成式AI、大語言模型（LLM）、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)的快速迭代，科技企業(yè)對(duì)高性能計(jì)算資源的需求呈指數(shù)級(jí)上升。Meta作為全球AI研發(fā)投入最密集的企業(yè)之一，近年來在大模型訓(xùn)練（如LLaMA系列開源模型）、元宇宙場景AI應(yīng)用、社交平臺(tái)智能推薦等領(lǐng)域持續(xù)加碼，對(duì)GPU、專用AI芯片及大規(guī)模云計(jì)算集群的依賴度不斷提升。然而，自建算力中心面臨前期投入高、建設(shè)周期長、運(yùn)維成本大等問題，尋求具備穩(wěn)定技術(shù)能力與規(guī)?；?wù)經(jīng)驗(yàn)的云計(jì)算伙伴，成為Meta緩解算力壓力的關(guān)鍵選擇。?

而甲骨文則在云計(jì)算領(lǐng)域持續(xù)發(fā)力，尤其在企業(yè)級(jí)云服務(wù)、混合云架構(gòu)及AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上逐步構(gòu)建起差異化優(yōu)勢。近年來，甲骨文通過升級(jí)其OCI平臺(tái)，重點(diǎn)強(qiáng)化了針對(duì)AI workload的算力支持，包括部署英偉達(dá)A100、H100等高端GPU集群，優(yōu)化分布式計(jì)算架構(gòu)以提升大模型訓(xùn)練效率，并推出了專門的AI服務(wù)套件（如Oracle AI Foundation）。

對(duì)于甲骨文而言，與Meta達(dá)成超大規(guī)模合作，不僅能帶來穩(wěn)定的長期營收，更能憑借Meta的行業(yè)影響力，進(jìn)一步鞏固其在AI云計(jì)算賽道的市場地位，與亞馬遜AWS、微軟Azure等頭部玩家形成更直接的競爭。?

根據(jù)知情人士透露的信息，這份合作協(xié)議將為期數(shù)年（具體年限尚未公開），核心內(nèi)容是甲骨文為Meta提供“端到端”的AI算力支持，覆蓋模型訓(xùn)練、推理部署及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

景旺電子發(fā)布公告，公司擬投資建設(shè)珠海金灣基地?cái)U(kuò)產(chǎn)項(xiàng)目，預(yù)計(jì)總投資50億元。項(xiàng)目建設(shè)周期為2025年至2027年，公司將根據(jù)市場需求和業(yè)務(wù)進(jìn)展等具體情況分階段實(shí)施。

公告顯示，此次擴(kuò)產(chǎn)主要聚焦AI算力、高速網(wǎng)絡(luò)通訊、汽車智駕及AI端側(cè)應(yīng)用等高增長領(lǐng)域。項(xiàng)目將通過對(duì)現(xiàn)有工廠的技術(shù)改造升級(jí)及產(chǎn)能提升、新工廠的建設(shè)，提升高階HDI（高密度互連印制電路板）、HLC（高多層印制電路板）、SLP（類載板）的產(chǎn)能和技術(shù)能力。

據(jù)了解，景旺電子是一家專業(yè)從事印制電路板及高端電子材料研發(fā)、生產(chǎn)和銷售的國家高新技術(shù)企業(yè)。公司在PCB制造領(lǐng)域擁有30余年的專業(yè)經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)沉淀，產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、消費(fèi)電子、汽車電子、工業(yè)控制、醫(yī)療設(shè)備等領(lǐng)域。

景旺電子表示，此次擴(kuò)產(chǎn)投資項(xiàng)目符合國家相關(guān)的產(chǎn)業(yè)政策和行業(yè)發(fā)展趨勢，滿足新興領(lǐng)域?qū)Ω叨薖CB的中長期、高標(biāo)準(zhǔn)需求，具有良好的市場發(fā)展前景。項(xiàng)目實(shí)施后，將進(jìn)一步提升公司在高端PCB市場的競爭力，鞏固公司在行業(yè)內(nèi)的領(lǐng)先地位，為公司的長期發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

經(jīng)初步測算，本次擴(kuò)產(chǎn)投資項(xiàng)目稅后投資回收期約為7.5年（含建設(shè)期）。不過，景旺電子也在公告中提示，項(xiàng)目實(shí)施過程中可能面臨市場、技術(shù)、資金等方面的風(fēng)險(xiǎn)，公司將密切關(guān)注項(xiàng)目進(jìn)展情況，積極采取措施應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)，確保項(xiàng)目順利實(shí)施。