文 | 金锐点
编辑 | 金锐点
当AI大模型的参数从百亿级跃升至万亿级，算力早已不是简单的“计算能力 ” ，而是定义科技产业格局的核心竞争力 。
就在10月 ，美国甲骨文在拉斯维加斯AI World大会上抛出“全球最大云端AI超算 ”的重磅消息，与此同时，中国智能算力规模正以三年十倍的速度狂飙 。
一边是单点突破的“算力巨兽” ，一边是全面崛起的“算力生态” ，两国的发展路径又将如何重塑全球智能产业的未来？
甲骨文此次推出的OCI Zettascale10超算，堪称AI基础设施领域的“巨型工程 ”。
这台横跨多个数据中心的“算力巨兽 ”，由80万块NVIDIA GPU芯片堆叠而成 ，宣称峰值算力达到16 ZettaFLOPS。
这个数字意味着每秒能完成10的21次方以上浮点运算 ，平均每块GPU可贡献约20 PetaFLOPS算力，已接近英伟达最新一代Grace Hopper（Blackwell架构GB300）芯片的水平 。
对普通读者来说 ，这样的算力规模足以同时支撑数十个万亿参数大模型进行训练 ，相当于把上万个普通数据中心的算力集中到了一处 。
更值得关注的是这台超算的“用武之地”，甲骨文早已与OpenAI在德州阿比林共建了“星际之门 ”旗舰AI超级计算集群 ，而OCI Zettascale10正是这个集群的算力核心。
OpenAI基础设施部门副总裁Peter Hoeschele直言，甲骨文定制的网络架构在“千兆瓦级 ”规模下最大化了整体性能 ，把大部分能耗都用在了刀刃上的计算环节 。
这场合作的背后 ，是一笔价值高达3000亿美元的五年期算力采购协议，OpenAI希望通过绑定甲骨文 ，打破对单一算力供应商的依赖 。
而甲骨文则借顶级客户的背书 ，从传统软件巨头向AI基础设施核心玩家转型。
支撑起这台“算力巨兽”高效运转的，是甲骨文独创的Acceleron RoCE网络架构 。
在大规模AI集群中，GPU之间的通信延迟往往会成为算力释放的“瓶颈 ” ，就像一条挤满车辆的高速公路 ，再宽的路面也会因收费站而拥堵 。
甲骨文的解决方案很直接，让每块GPU的网络接口卡都充当小型交换机 ，直接连接多个隔离的网络交换平面。
这种设计砍掉了传统三级交换结构的冗余层级 ，不仅让GPU间的直连延迟更稳定，就算某条路径出故障，训练作业也能自动切换路线 ，不会中途“罢工 ” 。
这套架构还用上了线性可插拔光学模块等新技术 ，在保持400G/800G高带宽的同时，硬生生把网络能耗和冷却成本降了下来 。
难怪NVIDIA高管Ian Buck会说，这种全栈优化的“计算结构” ，正是把AI从实验室推向工业化的关键基础。
不过这台“全球最大 ”的超算 ，也藏着不少让人疑惑的地方，甲骨文宣称的16 ZFLOPS峰值算力 ，至今没经过任何独立机构的验证 ，业内普遍猜测这只是理论上的“天花板 ” 。
AI计算的精度直接影响模型效果，实际训练大模型时 ，为了保证收敛质量 ，通常得用BF16甚至FP8的精度格式，而甲骨文很可能用了FP8乃至4比特的稀疏运算才算出这个惊人数字 。
这就像宣称一辆车时速能到500公里，却没说这是在实验赛道上卸下所有负重的结果 ，实际上路根本跑不出这速度。
更关键的是 ，这台超算要到2026年下半年才正式提供服务 ，现在只是接受预订，真正的实战表现如何 ，还得等用户用起来才知道。
就在甲骨文高调秀肌肉的同时 ，中国的智能算力正以肉眼可见的速度实现突围 。
根据工信部发布的数据，2024年中国智能算力规模已达725.3EFLOPS ，同比暴涨74.1% ，增速是通用算力的3倍还多 。
到2025年，这个数字预计将攀升至1037.3EFLOPS ，继续保持43%的高增长 ，更值得关注的是，中国的算力突破不是“堆规模”，而是在核心技术上啃硬骨头。
2025年8月，北京大学陈帜团队研发的DeepFlame软件 ，在国产神威超算上完成了近万亿网格的火箭发动机燃烧模拟 。
并行规模达到4000万核 ，峰值性能超过1EFlops，把计算速度提升了1000倍 ，还适配了华为Kunpeng 、曙光DCU等国产硬件 。
差不多同一时间 ，中兴通讯的“星云智算超节点 ”在算力大会上拿了大奖，用自研的“凌云 ”AI交换芯片 ，实现了国产化GPU的大规模高速互联 ，能支撑万亿参数大模型训练，还把推理成本降了下来。
中国的算力突围 ，还走出了一条与美国不同的“生态路线” ，美国那边是巨头深度绑定 。
比如英伟达向OpenAI投资1000亿美元 ，这笔钱又回头买英伟达的芯片 ，形成“资本闭环”，本质是用资本锁定技术霸权 。
而中国更注重“普惠化 ”和“自主可控 ” ，北京 、杭州、上海稳居中国AI城市排行榜前三 ，互联网、金融 、运营商成为算力应用最广的行业，形成了“核心城市引领 、多行业渗透”的格局。
在硬件上 ，中芯国际的N+2工艺实现服务器芯片本地化 ，长江存储打破闪存垄断 。
这场中美算力竞赛，本质上是全球智能产业格局的重塑 ，IDC的数据显示 ，中美两国占据了全球近七成的AI市场份额，美国靠技术积累占了55%以上 ，中国则靠增速追赶 ，但双方都面临各自的挑战 。
甲骨文要证明自己的超算不是“纸面算力 ” ，还得解决云业务毛利率低的问题 ，毕竟350亿美元建数据中心的投入不是小数目。
中国则要继续突破生态壁垒，比如英伟达CUDA生态占了全球90%的市场份额 ，国产框架还需要时间培育 。
不过从趋势看 ，算力竞争已经从“芯片大战 ”升级到“生态大战”，谁能把算力、算法 、应用和资本更好地捏合起来 ，谁就能掌握未来的话语权 。
两国的算力发展还带出了“绿色命题 ” ，中国西部的数据中心靠光伏 、风电实现绿电使用率超90%，芜湖“中华数岛 ”用液冷技术把PUE降到1.09 ，碳排放比传统数据中心低60%。
而美国的大型数据中心PUE普遍在1.5以上 ，能耗问题越来越突出 ，这或许会成为新的竞争焦点，毕竟未来的算力，不仅要算得快 ，更要算得绿。
无论是甲骨文的“算力巨兽” ，还是中国的“生态突围 ”，都指向同一个结论 ，算力已经从AI的“基础设施 ”变成了“核心能源” 。
2026年甲骨文超算正式落地时 ，我们能看到它是否能兑现承诺，而中国的算力增长曲线 ，还会继续书写突围的故事 。
这场竞赛没有终点 ，但可以肯定的是，最终受益的会是整个智能产业 ，毕竟有竞争 ，才有更快的创新，更普惠的技术。
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评论列表（4条）
我是视听号的签约作者“驰宁”！
希望本篇文章《中国智能算力突围，美国也推出全球最大AI超算，智能产业迎新变局》能对你有所帮助！
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