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　　（来源：AI 前沿早知道）

　　十万卡核心节点上线之后，国家超算互联网下一步做什么？

　　7月22日，曙光智算总裁何牧君在2026世界互联网大会数字丝路发展论坛上给出的答案是：让更多科学智能体跑起来。目前，面向AI for Science，国家超算互联网“科学计算智能体生态共创与开发者招募合作计划”已覆盖100余个核心科研计算场景，十万卡核心节点也为海量智能体并发调用准备好了算力底座。

　　把这两件事放在一起看，逻辑非常清楚。十万卡解决算力供给，科学智能体解决算力入口。只有底层资源和上层应用同时打通，国家超算互联网才能从“连接算力”进一步走向“交付科研能力”。

图说：曙光智算总裁何牧君

　　前端读懂任务，后端调动算力

　　科学智能体的研发与普通聊天机器人最大区别，在于它最终需要执行任务。比如一个新材料研究任务，智能体可能先从知识库中检索已有成果，再调用模型生成候选结构，随后启动高精度模拟，最后对计算结果进行整理和验证。整个过程中，既有大模型推理，也有传统科学计算，还涉及数据、存储、软件和算力多次调用。

　　这类任务很难靠一台服务器或一套孤立软件完成。它需要一个覆盖模型、技能、知识库、智能体和计算资源的完整体系。国家超算互联网搭建的全链路平台则能满足上述需求。用户只需提交需求、就能快速开发垂直智能体；复杂的资源匹配与计算调度，则交给平台在后端完成。

　　上层汇聚组件，底层融合超智

　　科学智能体越多，底层任务就越复杂。 大模型训练和推理通常偏向低精度，分子动力学、湍流模拟、量子化学等任务则依赖高精度科学计算。未来大量智能体同时提交任务，还会带来高并发、多任务、多精度混合运行的新需求。

　　而采用曙光8000（登峰）所构建的超算互联网核心节点，因采用“超智融合”技术路线，可同时承接不同类型的算力负载。作为全国首个十万卡AI超集群，曙光8000已完成近千项超智融合应用适配，并在万亿原子分子动力学、超大规模湍流仿真等领域取得进展。

　　应用组件层，国家超算互联网已汇聚技能17000多个、MCP 13000多个、知识库1000多个和智能体500多个；算力资源层，十万卡核心节点提供大规模复合算力。两者衔接起来，科学智能体才能变成真正可用的科研助手。

　　算力连成网络，能力落进场景

　　过去建设算力基础设施，首先看卡数、峰值性能和网络带宽。到了科学智能体阶段，评价标准开始发生变化：科研人员能否方便地调用这些资源，平台能否把一个研究问题拆解成可执行的计算流程，逐渐变得和算力规模同样重要。

　　这也意味着，国家超算互联网不能只完成资源接入，还需要进一步组织模型、数据、软件和科研工具，把科研人员提出的问题转换成具体任务，再交给合适的计算资源执行。它承担的角色，正在从算力“连接器”向科研能力“交付平台”延伸。 

　　目前“科学智能体生态共创计划”覆盖100余个核心科研计算场景，科研工作者可以提出需求，开发者负责组合工具，平台提供组件与算力，十万卡核心节点则承接真正的计算任务。

　　随着更多场景和开发者接入，国家超算互联网正在形成一条更完整的链路：科研需求从前端进入，智能体完成任务拆解，平台组织各类资源，计算集群在后端执行。

　　十万卡的价值最终要由真实科研任务衡量，科学智能体也只有进入科研流程才能体现作用。国家超算互联网把两者衔接起来，正在推动AI4S从单点工具和示范应用，走向更广泛、更持续的场景落地。