1、 12025 中国算力发展之 AI 计算开放架构研究报告2025中国算力发展之AI计算开放架构研究报告出品单位：支持单位：单志广 张云泉 何宝宏 张广彬 I 著 2编写委员会顾问：钱德沛 陈润生 陈国良 郑纬民 袁国兴主编：单志广 张云泉 何宝宏 张广彬 执行主编：安 静 洪钊峰 王海峰 编委：沈文海 陈学斌 方 娟 贾海鹏 赖能和 李婧颖 袁 良 张延强 王丹丹 陈 栩 涂菲菲 刘 殷 戴 彧 宋心荣 舍日古楞 徐凌验 祁金华 汤国伟 2025 中国算力发展之 AI 计算开放架构研究报告 32025 中国算力发展之 AI 计算开放架构研究报告编写委员会顾问：钱德沛 陈润生 陈国良 郑纬民 袁

2、国兴主编：单志广 张云泉 何宝宏 张广彬 执行主编：安 静 洪钊峰 王海峰 编委：沈文海 陈学斌 方 娟 贾海鹏 赖能和 李婧颖 袁 良 张延强 王丹丹 陈 栩 涂菲菲 刘 殷 戴 彧 宋心荣 舍日古楞 徐凌验 祁金华 汤国伟 特别鸣谢：清华大学 益企研究院参编单位：国家信息中心 中国科学院计算技术研究所 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所 国家高性能计算机工程技术研究中心 清华大学 国家气象中心 4一、AI 计算开放架构研究背景 011.1 AI 计算需求持续增长 021）大模型持续发展，AI 算力需求不断攀升 022）AI 应用泛在化，万卡集群建设加速推进 033）大模型持续创新与应用

3、深入，驱动 AI 计算模式升级 034）万卡、十万卡超大规模集群不断涌现 041.2 国内异构算力发展趋势 041）算力多元异构融合发展 042）异构算力系统的发展现状与趋势 053）智算中心的异构算力发展趋势 061.3 中国人工智能发展面临算力瓶颈 061）AI 芯片单卡性能相比国际先进水平存在代差 072）发展集群算力是突破算力瓶颈的关键举措 073）智算配套生态系统不完善，削弱整体算力效能 08二、AI 计算开放架构：概念与意义 092.1 计算架构演变史：合久必分，分久必合 101）大型机时代 102）集群时代 103）智能时代 102.2 集群组网方式：Scale Up 与 Sca

4、le Out 111）开放架构协议发展 112）Scale Up 超节点与 Scale Out 分布式扩展 12目录 CONTENTSCONTENTS 目录 52025 中国算力发展之 AI 计算开放架构研究报告2.3 AI 计算开放架构的概念与定义 142.4 国内外 AI 计算架构发展一览 161）国外 AI 计算架构发展一览 162）国内 AI 计算架构发展一览 172.5 AI 计算开放架构产品、方案 181）国内外相关机构现状及进展 182）国内外相关开放架构产品发展情况 212.6 AI 计算开放架构的意义与价值 251）有助于推动跨层协作，加速 AI 技术迭代创新 252）有助于

5、破解算力瓶颈，弥补性能和供给缺口 253）有助于降低使用成本，推进全行业算力普惠 264）有助于强化产业协同，构建共建共赢的生态 26 三、开放架构面临的挑战与应对 273.1 面临的困难与挑战 283.2 AI 计算开放架构的目标 303.3 业界应对举措 32四、智算中心 AI 计算开放架构部署案例 334.1 曙光 AI 超集群系统案例 344.2 沐曦 AI 计算集群部署案例 36 6五、展望：智能时代的中国智算产业生态 375.1 智算产业生态未来趋势 381）算力规模不断扩大，呈多元化创新趋势 382）芯片国产替代加速，国产 GPU 百花齐放 383）布局端边云协同，算力部署进一步

6、优化 395.2 AI 计算开放架构发展倡议 391）加快标准研制，构建产业协同生态 392）攻关技术难题，突破算力效率瓶颈 403）优化运营管理，提升智算服务质量 40CONTENTS 目录 12025 中国算力发展之 AI 计算开放架构研究报告AI 计算开放架构研究背景2025 中国算力发展之AI 计算开放架构研究报告 21.1 AI 计算需求持续增长1）大模型持续发展，AI 算力需求不断攀升近年来，以ChatGPT、Sora、DeepSeek等为代表的预训练大模型持续取得突破，模型规模进一步扩大，推动人工智能从感知向认知、从分析判断式向生成式、从专用向通用转变，进入快速发展的新阶段，技术