当AI大模型参数规模突破万亿级，决定算力效率的关键正从单卡性能转向集群网络互联。而在万卡级计算集群中，高性能网络技术的缺席，正制约着国产AI产业规模化发展。

  在国家“打造智能经济新形态”战略部署下，算力新基建赛道迎来突破——中科曙光推出首款国产400G原生无损RDMA高速网络——scaleFabric。据悉，该产品对标国际顶尖同类产品技术水平，可适配超大规模计算基础设施网络需求，有效填补国产集群“高速互联”技术空白。

  算力规模战背后的隐形门槛

  2026年政府工作报告围绕“打造智能经济新形态”战略，明确提出“实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程”。我国人工智能算力基础设施加速迈向规模化发展新阶段。

  然而，随着AI集群迈向万卡乃至十万卡时代，网络性能已成为算力释放的最大变量。在大规模分布式训练中，数万块加速卡需频繁同步梯度数据，采用All-Reduce等通信模式，任何微小的网络延迟或丢包，都会导致高性能计算资源陷入闲置等待。

  有业内人士指出，千卡级人工智能训练中通信时间占比可达30%以上，在超大规模模型或采用复杂并行策略（如张量并行、流水线并行等）的训练场景，通信占比甚至达到50%至70%，网络已成为制约算力释放的“隐形门槛”。

  值得注意的是，目前国内传统以太网仍很难满足低延迟、高吞吐的严苛需求；进口高速网络虽性能卓越，却面临成本高昂、供货受限的双重困境。在算力即核心生产力的今天，高速互联技术的自主可控，已成为关乎智算基建安全与发展质量的战略命题。

  国产原生无损RDMA网络问世

  今年初，一项关键突破在国家超算互联网郑州核心节点悄然落地：3套国产万卡超集群同步上线试运行，承载起国家级AI算力网络基座的重任。而支撑这一集群高效运转的核心，正是中科曙光全栈自研的原生RDMA高速网络——scaleFabric。

  近日，曙光scaleFabric高速网络产品正式发布，并在性能、可靠性、扩展性方面刷新国产纪录。据悉，scaleFabric基于InfiniBand的原生高端RDMA技术打造，可实现端到端时延低于1微秒，转发时延仅260ns。

  此外，相较传统网络互联方案，原生RDMA采用基于信用的精准流控机制，从根源上避免了数据丢包，保障真正的无损传输，不必依赖复杂的拥塞控制算法和人工调优。用户也无需组建专门团队调试水线参数。这种“即插即用”方案大幅降低了集群组网复杂度与运维成本。

  中国工程院院士邬贺铨指出，“scaleFabric是国内首款全栈自主研发的400G原生RDMA高速网络系统，性能对标国际主流，且经规模化实践验证，补齐了国产高速网络的短板。”

  开辟AI算力规模战前沿阵地

  在“智能经济”战略部署中，万卡级算力基础设施已成为国产AI的滩头阵地。原生RDMA的自研成果，代表着国内超大规模集群组网能力进一步提升，真正具备了突破海外技术垄断，向万卡、十万卡自主扩展的底气。

  根据工信部统计数据，在算力设施方面，2025年我国已建成万卡智算集群42个，智能算力规模超过1590EFLOPS。今年将落地50+万卡集群，3万卡集群同比增长233%，10万卡集群实现从0到1的突破。

  在这场大算力竞速中，国产原生RDMA为集群扩展注入了确定性因素。据悉，在国家超算互联网核心节点，基于scaleFabric网络的3万卡计算集群持续稳定运行，已累计为超万名用户提供算力服务，并且网络总体成本降低30%，未来可将集群规模轻松扩展至10万卡以上。

  目前，scaleFabric网络架构已覆盖从科学计算到人工智能的多元化场景需求。无论是万亿参数模型训练、高通量推理，还是金融风控、AI for Science，均可充分调动起集群极致算力。

  从技术层的自研突破到规模化落地验证，国产原生RDMA不仅为当下万卡集群的建设提供了可靠选择，更以自主可控的技术底座为更大规模智算系统演进铺就了一条“高速路”。