在大模型参数规模一路往万亿级狂奔的背景下，这种“集中式、一次到位”的部署方式，本身就是一种态度。
过去几年，算力建设的主旋律是补短板，能多一台是一台。但当模型规模真正跨过临界点后，问题开始变得现实且残酷。
国家超算互联网核心节点显然不打算走试探路线套scaleX万卡超集群同步落地，直接把算力集中度拉满。
背后是复杂的系统工程。中科曙光啃下了高速互联网络、存算传紧耦合设计、高密供电与散热、统一资源高效调度等技术“硬骨头”，使得单套集群可实现10240块AI加速卡部署。
作为国家超算互联网的重要枢纽，它既要有效联动西部绿色算力资源，承接东部地区的算力需求外溢，也要面对跨区域调度、长期运行的国家级应用，助力形成全国一体化算力网。
scaleX万卡超集群本身就凯云官网是为规模化集中计算设计的，而且在架构上预留了向十万卡、百万卡扩展的空间。
基于全球首创的高密度单机柜，scaleX采用超高密度刀片、浸没相变液冷等技术，把单机柜算力密度拉高了约20倍，同时把PUE压到1.04。
scaleX万卡超集群兼容CUDA等主流AI生态，同时支持多品牌国产AI加速卡的混合部署。
scaleX万卡超集群已完成400多个主流大模型、世界模型的适凯云官网配优化，依托国家超算互联网，更可接入上千款应用，链接更多AI产业生态伙伴，实现“算力+应用”一体化交付。
在超大规模模型训练场景中，scaleX已经具备万亿参数模型的整机训练与容错恢复能力，这对动辄连续运行数月的任务尤为关键。
在高通量推理场景，scaleX已服务于多家头部互联网用户的核心智能化业务，并通过联合深度优化持续提升推理效能。
在AI for Science领域，scaleX支撑国内某材料研发大模型登顶国际权威榜单，助力国内顶级科研团队将蛋白质研究效率提升3-6个数量级等；同时搭配OneScience科学大模型一站式开发平台，大幅降低多学科交叉研究的创新门槛。
这些场景背后指向技术的本质：万卡集群从来都不是为了更大的数字，而是实实在在服务好AI产业的研发场景。
国产算力的竞争，正在从单点性能，走向体系能力。比的不只是峰值指标，更是谁能把万卡规模长期、稳定、低成本地跑起来，谁能支撑真实产业和国家级任务。
