沐曦股份彭莉：大规模算力集群建设核心要看整体系统效率
来源：上海证券报·中国证券网
上证报中国证券网讯（记者 窦世平）世界人工智能大会2026（WAIC）期间，沐曦股份发布曦景S系列超节点和曦索X300系列科学智能GPU，并展示MXMACA软件栈、开源生态适配以及行业应用案例。沐曦股份联合创始人、CTO兼首席硬件架构师彭莉在大会上接受上海证券报记者采访时表示，算力行业是高投入、长周期行业，资本开支不仅取决于建设规模，更取决于产品能否形成现金流循环，以及大规模集群能否真正转化为有效处理能力。
谈及算力行业资本开支周期和建设进度，彭莉表示，一个芯片产品从立项到交付客户，通常需要两年半到三年时间，其间伴随较大规模资金投入。同时，行业产品迭代正在加快，不同定位的产品往往需要并行推进。
“这是一个高投入、长周期的行业。”彭莉表示，芯片企业最终仍要看产品能否自我造血，即产品是否能形成较好的现金流循环。仅有持续投入，而没有产品落地和市场推广能力，难以形成企业发展的正向循环。
对于本轮算力建设周期将持续多久，彭莉认为，目前行业仍处于开始阶段，尚难判断周期终点。以高铁建设为例，重大基础设施建设往往不是短周期过程。随着AI应用形态变化，未来终端设备、数据中心和新型计算场景都可能继续发生变化。
在大规模算力集群建设方面，彭莉表示，卡数和单卡绝对算力只是基础，更重要的是协同效率，也就是大量算力能否真正转化为有效处理能力。
她进一步解释称，大规模集群最终要看整体系统效率。随着集群规模从千卡、万卡走向十万卡，问题不再只是采购更多芯片，而是涉及线性度、稳定性、互联效率、数据传输和软件调度等系统能力。大规模集群从1000卡到1万卡再到10万卡，规模越大，稳定性问题越复杂；目前国内万卡规模问题相对可控，但到10万卡规模，节点之间的稳定数据传输仍是复杂挑战。
超节点也与这一趋势相关。彭莉表示，训练和推理对超节点的需求不同。训练过程中的计算和通信相对粗粒度，可以通过北向网络满足不少需求；推理则涉及更短、更细粒度的数据传输，对超节点互联提出更高要求。因此，在大模型推理需求增长、长上下文和智能体应用发展的背景下，超节点成为行业关注重点。
除云端数据中心外，彭莉还表示，端侧和太空计算是公司后续关注的方向。端侧方面，具身智能的算力需求较大，GPU可根据场景在云端和端侧做不同规格适配；太空计算方面，随着低轨卫星和太空应用发展，未来凡是有通信需求的地方，也可能伴随算力需求。
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