自研高速网络会成为算力集群的下一战场吗?

界面新闻记者 | 周末
界面新闻编辑 | 文姝琪

在算力集群的规模竞赛迈向十万卡的过程中,围绕高速网络的技术竞赛正在浮出水面。中科曙光近日发布高速网络方案ScaleFabric,试图补上国产算力产业链长期缺失的一环。

“网络可靠性是未来的重点。”中科曙光高级副总裁李斌对界面新闻等媒体表示,算卡集群从万卡到十万卡做突破,最核心的技术不是来自于计算节点,而是来自于互联系统,来保证规模扩大后本身效率的可扩展。

这一判断指向了AI算力基础设施正在改变的事实:当GPU芯片的竞争已经白热化,将数以万计的芯片高效串联、协同的网络能力,正在成为决定算力集群性能的又一关键变量。

一个大规模算力集群的构建分为两层。第一层是纵向扩展(Scale-up),在单台服务器或单机柜内集成大量GPU及AI芯片,通过高速互联形成超级计算节点;第二层是横向扩展(Scale-out),通过高速网络将这些节点串联成集群。

在纵向扩展层面,一场围绕超节点卡数的竞赛正在展开。

2026年1月,英伟达发布第六代NVLink以及NVLink Switch,两者支持最新的Rubin架构,目前商用最大支持72张XPU卡。

国内厂商则推行得相对激进。在中国半导体制造工艺相对落后的背景下,Scale-up被视为通过堆叠更多卡数来规避单一芯片性能不足的替代方案。

据界面新闻此前报道,华为昇腾通过在超节点互联技术上强力投资,发力走“集群规模化”路线,试图凭借这一方向“做到世界上算力最强”,推出了配备384张昇腾AI加速卡的华为昇腾384超节点真机。瞄准类似目标,沐曦推出了连接64张曦云C550通用GPU的超节点产品耀龙S8000 G2。中科曙光在2025年12月也推出了单机柜640卡的scaleX640超节点。

一名从业人士告诉界面新闻,影响超节点内部的串联效率和协同的主要因素是Scale-up协议,互联芯片延迟和带宽;华为昇腾384是现在量产的超节点产品中卡数最多的方案,中科曙光的640卡方案目前尚未量产。

但无论超节点规模最终稳定在何处,它们共同指向了同一瓶颈:节点内芯片越多,节点之间的网络压力就越大。这也带来了高速互联快速膨胀的市场。李斌表示,相比原来的数据中心高速网络的用量,基本上提高了10到20倍,“从网络端口就可以看到市场的增量”。

这恰恰是横向扩展——也是ScaleFabric所瞄准的市场。在横向扩展中,让大量节点高效协同的核心技术是RDMA(远程直接内存访问)。这一技术绕过CPU和操作系统,让机器之间直接读写内存,而这带来的低延迟对AI大模型的训练和推理至关重要。

实现RDMA有两条主流路线。InfiniBand原生支持RDMA,无需CPU参与即可在系统间进行直接内存传输。英伟达在2019年以69亿美元收购Mellanox后,就牢牢把控了这一高性能网络技术市场,凭借其硅芯片设计专业、自研高速互连和网络技术及CUDA,形成了一套生态内的闭环。

另一条路线是RoCE(融合以太网上的RDMA),将RDMA功能嫁接到标准以太网上,成本更低、生态更开放,但需要复杂配置才能接近无损效果。Google、Meta等部分海外科技公司及国内互联网大厂均有所采用。

在InfiniBand目前仍是AI高性能网络标杆的背景下,中国公司面临的问题是,这条路线的核心供应被一家美国公司垄断。

在这一背景下,中科曙光选择不走被更多国内厂商采用的RoCE路线,而是自研一套基于InfiniBand技术理念的方案。中科曙光高速网络互联产品部总工程师万伟的解释是,基于在高性能计算的经验,其认为InfiniBand的技术路线在AI和HPC(高性能计算)中有不可替代的优势;作为真正的无损网络,其无损特性对RDMA性能的发挥至关重要。

据界面新闻了解,中科曙光此次发布的ScaleFabric核心是InfiniBand网络的设计思路,可以看作是基于InfiniBand技术的一种优化。作为国内首款原生无损RDMA高速网络方案,ScaleFabric涵盖了从交换芯片、网卡到交换机、驱动与管理软件的完整自研体系。万伟透露,其端到端通信时延的能力上限已做到0.9微秒。

在商业策略上,ScaleFabric试图在英伟达的技术理念与国产自主可控之间找到平衡点。

该系统在定位上对标英伟达Infiniband,系统结构保持透明,通过标准SIP网络接口支持不同计算芯片的互联与适配。在此基础上,团队正在探索让计算芯片通过专有协议直通网卡,同时推动芯片间互联协议的共享,为与其他厂商的计算芯片实现高效直连铺路。

但曙光并不打算将自己锁定在单一协议上。李斌透露,未来的技术路线将探索不同协议的融合,可能在原生RDMA的基础上做不同网络路线的兼容。

ScaleFabric的意义,或许不在于正面超越英伟达,而在于提供一条国产自主可控的替代路径。李斌对界面新闻表示,中科曙光期待在InfiniBand的技术路线能实现技术上的国产化替代,包括实现业务上真正的市场占比替代。

但技术指标上的接近,与产业生态的成熟之间,仍隔着一段不短的路程。

北京科技大学高性能计算领域专家储根深对界面新闻表示,国产计算硬件发展总体落后英伟达一到两代,“更难的是上面的生态”。英伟达围绕InfiniBand构建了多年的产业生态,并非单靠硬件性能对标就能复制。

ScaleFabric目前已在位于郑州的国家超算互联网核心节点三万卡智算集群中进行了部署验证,但更大规模的产业化落地仍需时间。从单一集群内的验证到成为市场上被广泛选择的方案,这条突围之路,可能比单纯的芯片研发周期更为漫长。

新华读报|OpenClaw走红凸显AI智能体潜力与风险

  《新华每日电讯》3月16日刊发文章《OpenClaw走红凸显AI智能体潜力与风险》。

  2026年开年以来,一款名为OpenClaw的开源人工智能体(AI智能体)在全球科技圈迅速走红。业内人士指出,如果相关技术逐步成熟,这类AI智能体未来有望在办公自动化、数字助理以及企业流程管理等领域获得广泛应用。OpenClaw快速走红也引发安全专家和媒体的警惕。

  记者:谭晶晶、黄恒

  编导:曹彦语

  配音:王帅龙

  新华社音视频部制作

自变量机器人保洁员在深圳上岗

3月17日消息,自变量机器人与生活服务平台58到家合作推出的机器人保洁员,近日已在深圳正式“上岗”。这是具身智能技术首次走进普通人的家庭,与人工保洁员协同完成清洁服务。

自变量方面表示,“目前主要在深圳开启,未来几个月计划进入更多城市提供服务。”

第一批国家新兴产业发展示范基地创建遴选工作启动

  工业和信息化部近日印发通知,组织开展第一批国家新兴产业发展示范基地创建遴选工作,示范基地包括园区类示范基地和企业类示范基地,涵盖人工智能、智能网联新能源汽车、智能机器人等十大领域。

  示范基地分为园区类和企业类两类申报对象。示范园区需为我国境内依法设立,以新兴产业重点领域为主导,在产业集群、协同创新等方面国内领先的产业园区;示范企业为我国境内独立法人,以新兴产业重点领域为主营业务,在产品开发、技术创新等方面国内领先的企业。创建领域涵盖人工智能、智能网联新能源汽车、新型储能制造、清洁低碳氢、生物制造、智能机器人、低空装备、商业航天、安全应急装备、软件。

  通知明确,申报对象原则上限报1个领域,示范园区须列入最新版开发区审核公告目录,集团与子公司不得重复申报。经济大省可推荐园区2个、企业20家;其他省、自治区、直辖市及新疆生产建设兵团可推荐园区1个、企业10家。申报对象需满足考评基本条件,人工智能、软件领域园区免考智能工厂占比,且近三年无较大及以上生产安全事故、Ⅱ级及以上环境污染事件等不良事件。

  据了解,工业和信息化部于去年11月印发《关于开展国家新兴产业发展示范基地创建活动的通知》,旨在贯彻落实党中央、国务院关于发展壮大新兴产业的决策部署,选树新兴产业发展示范标杆,引领带动我国新兴产业健康有序发展。(记者 赵乐瑄)

“龙虾热”背后的“冷思考”

  近来,OpenClaw(小龙虾)火遍全国,腾讯深圳总部门前上千人排队求免费安装的事件更是吸引众多关注。短短几天,“养龙虾”成为各大网络平台与街头巷尾的最热话题。平台上也开始出现大量提供OpenClaw上门安装、OpenClaw养成教程等的帖子。

  OpenClaw有其优势所在。作为一个开源AI智能体,在用户给出授权的情况下,OpenClaw可以完成相应的动作,理论状态下,可以被“养”出无限功能,胜任各类工作。

  但人人都适合“养龙虾”吗?

  首先,AI的使用与训练并非没有门槛。在真正精通技术的专业人士手中,AI是很强的助力,辅助用户在工作生活中事半功倍。但在部分一知半解的用户手中,则可能难以发挥其本身功用,沦为无用或少用的“个人形象点缀”。

  其次,在实际应用中,开源≠零成本。OpenClaw的养成需要大量时间与金钱,且养成功能越强大,所需费用越高,对个人来说是不小的负担。如果缺乏专业手段,其付出和回报往往不成正比,效率也很难得到提升。

  抛却成本不谈,OpenClaw本身的隐患也不容忽视。“贩卖AI焦虑者”不会告诉用户,虽然OpenClaw不上云,但在上门/远程安装过程中,安装者可以悄悄安装“后门”,所有个人信息将一览无遗。他们更不会告诉用户,OpenClaw拥有的权限极高,一旦误操作,将造成不可估量的财产损失。

  对此,国家互联网应急中心已发布关于OpenClaw安全应用的风险提示,就其“提示词注入”风险、“误操作”风险、功能插件(skills)投毒风险、安全漏洞风险等给出了警示和建议,提示大家注意安全防范。

  事实上,无论AI如何演变,在制作、使用或是选择上,主体始终是人。在信息过载时代,人们对新事物总有学习焦虑,但这种焦虑一旦演变为罔顾自身限制的盲目跟风,就很容易落入焦虑收割陷阱。

  不断学习新生事物是进步的重要阶梯,但与“跟风凑热闹”一拥而上不同,深度学习才是缓解焦虑的良药。深度学习后再去判断应否参与、如何参与,才能真正发挥新事物的功用,跟上时代发展。(记者 刘超)

加快打造智能经济新形态

  打造智能经济新形态,既能推动传统产业升级、催生新业态,又能在全球竞争核心赛道抢占先机,还能让发展成果更多更公平惠及全体人民。

  今年《政府工作报告》首次提出“打造智能经济新形态”,这一全新表述体现了我国人工智能发展的战略升级。从2024年提出“人工智能+”行动到2025年持续推进,再到今年要求打造智能经济新形态,政策脉络清晰勾勒出人工智能从工具赋能向经济底座跃迁的演进逻辑。这是准确把握新一轮科技革命和产业变革历史机遇的战略抉择,也是培育新质生产力、打开经济增长新空间的必然要求。

  深刻把握智能经济新形态的内涵,是推动发展的前提。智能经济以人工智能为核心驱动,以数据、算力、算法为新生产要素,重构产业体系和经济范式,实现从“人驱动机器”到“机器赋能人”的根本转变,为新质生产力发展提供了核心载体。其价值在于,既能推动传统产业升级、催生新业态,构建现代化产业体系,又能在全球竞争核心赛道抢占先机,提升国家核心竞争力,更能通过普惠化智能应用提升公共服务效率,让发展成果更多更公平惠及全体人民。

  我国打造智能经济新形态具备得天独厚的优势。市场优势方面,14亿多人口、超4亿中等收入群体形成海量需求,为智能技术迭代提供丰富应用场景,形成“技术—应用—数据—再升级”的良性循环。设施优势方面,我国建成全球规模最大的光纤和5G网络,算力总规模位居全球前列,“东数西算”工程稳步推进,筑牢智能经济硬件底座。产业优势方面,全球最完整工业门类为智能技术提供全链条试验场,实现科技创新与实体经济深度融合。制度优势方面,从国家新一代人工智能发展规划到数据要素市场化改革,已形成支持智能经济发展的“四梁八柱”,营造良好制度环境。

  也要清醒看到,我国智能经济发展仍面临核心技术有待突破、产业融合不够深入、要素流通存在壁垒、治理体系尚需完善等挑战,须以系统观念补短板、强弱项、固底板,推动智能经济提质增效、行稳致远。

  攻坚核心技术,筑牢自主可控发展根基。聚焦通用人工智能基础理论、高端芯片、基础软件、开源框架、大模型核心算法等关键领域,加大基础研究与前沿研发投入。强化产学研用深度协同,集中力量突破一批“卡脖子”难题,构建自主可控、安全可靠的智能技术体系。支持龙头企业牵头组建创新联合体,带动产业链上下游协同创新,推动创新成果快速转化为现实生产力,牢牢把握发展主动权。

  深化产业融合,激活实体经济内生动力。以“人工智能+”行动为总抓手,推动智能技术与制造业、农业、服务业全方位、全链条深度融合,让智能经济扎根实体经济。在制造业领域,加快智能工厂、数字化车间建设,推广柔性生产、质量管控、能耗优化等智能化应用,提升产业链供应链现代化水平。在农业领域,发展智慧种植、智能养殖、精准农机,提高农业生产效率与质量效益。在服务业领域,拓展智慧物流、智慧医疗、智慧文旅等场景,培育新业态新模式。

  激活数据要素,畅通高效循环价值链条。加快推进数据要素市场化配置改革,健全数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等基础制度,打通部门间、行业间、区域间数据壁垒,促进数据合规高效流通使用。统筹推进全国一体化算力网络建设,优化算力布局,提升算力普惠供给能力,降低算力使用成本。完善数据安全与隐私保护机制,规范数据采集、传输、使用、共享全流程管理,在保障安全的前提下充分释放数据要素价值。

  完善制度供给,营造规范有序发展生态。坚持包容审慎监管,加快构建与智能经济发展相适应的法律法规、伦理规范和标准体系。强化知识产权全链条保护,激发各类创新主体积极性、创造性。深化产教融合、校企合作,加强人工智能领域复合型人才培养,打造结构合理、素质优良的人才队伍。优化营商环境,鼓励多元主体参与创新创造,形成政府引导、市场主导、社会协同的良好发展格局。

  (张林山 作者系国家发展改革委宏观经济研究院研究员)

上市仅三个月,三星将停售首款三折叠手机Galaxy Z TriFold

3月17日消息,据报道, 三星电子公司正在逐步停止其首款三折叠手机Galaxy Z TriFold的销售,该机型上市仅约三个月。该公司发言人表示,将首先停止在韩国本土市场的销售,待美国市场清空剩余库存后,也将停止在美国的销售。

前两个月我国科技创新保持良好发展势头

  记者日前从国家税务总局获悉,从税收数据看,今年前两个月,我国科技创新发展势头良好,呈现多方面亮点。

  创新产业快速发展。发票数据显示,今年前两个月,我国高技术产业销售收入同比增长16.1%。其中,高技术服务业销售收入同比增长17.2%,特别是科技中介服务、自然科研和试验发展同比分别增长25.6%和17.4%;高技术制造业销售收入同比增长14.5%。

  科技资源要素流动活跃。发票数据显示,今年前两个月,我国科研技术服务业销售收入同比增长23.6%。科技含量较高的知识产权(专利)密集型产业销售收入同比增长12.8%。

  数实融合快速推进。发票数据显示,今年前两个月,企业采购数字技术金额同比增长10.8%。其中,制造业企业采购数字技术金额同比增长16%。数字经济核心产业销售收入同比增长10.8%。其中,数字产品制造业、数字技术应用业同比分别增长13.3%和11.9%。

  中央财经大学副校长陈斌开表示,“十五五”开局之年,我国科技创新产业发展呈现出产业活力更足、要素流动更顺、数实融合更深的整体特征,显示出我国创新驱动发展的内生动力持续增强。(记者 刘开雄)