caleXAI超集群便秉持算存网紧耦合设计理念，其产品从系统设计之初即引入全精度计算能力，覆盖FP64高精度到INT8低精度，本质上就是以超智融合为导向的新一代AI基础设施形态。系统能力成为产业竞争重要赛道当AI基础设施从单点硬件堆砌走向体系化竞争，算力价值的释放不再只取决于芯片性能，而是由计算、存储、网络、能耗、生态等多维度共同决定。多位专家均表示，未来3至5年，真正满足AI时代需求的算力基础设施，必然是高能效、高通量、存网高度融合且软件生态高度包容的系统化产物。“在大模型训练时代，卡与卡之间的通信是瓶颈；而在智能体协作与行业落地时代，数据流动和亚毫秒级响应变得更为关键。”劳凤丹表示，算力架构正在从“以计算为中心”向“以网络和存储为中心”演进，无损网络、高带宽存储系统正在成为下一代AI基础设施的重要技术指标。这一转变的本质，是基础设施目标从“提升单点芯片利用率”升级为“提升千卡、万卡级集群的整体效能”。与此同时，电力与算力的循环效率，正在成为决定算力产业发展上限的关键变量。随着AI集群规模持续扩大，电力供给与散热能耗已成为全球产业共同面对的核心课题。从全球范围来看，将每瓦时电力的算力效率发挥到极致，已是所有头部算力厂商的共同追求。中科曙光的scaleXAI超集群通过相变浸没液冷技术降低散热能耗，提升电能向算力的转化效率；同时结合可再生能源与系统级算电循环设计，直接降低电力成本；并依托超算互联网实现跨区域算力调度，缓解算力资源分布不均、电力成本推高算力成本的问题。这一“电力—算力”大循环思路，被视为下一代算力基础设施实现普惠化的重要路径。在应用端，AI推理需求的规模化爆发，正在倒推算力基础设施向服务化转型。生命科学与计算生物学领域专家张骏指出，当前高校科研、产业落地、互联网应用等各类场景均呈现海量、高频、多元化的AI推理算力需求，推理算力已成为数字化转型的刚需。未来优质算力平台必须突破单一算力供给模式，向集约化、服务化、普惠化的顶级算力云平台转型，具备多用户、多场景、高适配、高安全的综合服务能力。全链条协同打通产业价值闭环值得注意的是，尽管技术迭代速度不断加快，但全球AI超算产业的规模化落地仍面临瓶颈。多位专家均指出，当前产业最大的短板并非单一技术环节的不足，而是数据、模型、算法、算力四大核心要素相互割裂，硬件厂商、软件开发团队、科研机构各自为战，未能形成一体化的研
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