在数字时代的浪潮中，算力已成为推动科技进步的核心动力。从实验室里千亿参数的模型训练，到日常生活中与智能助手的对话，每一次智能的突破背后，都离不开算力的支撑。随着生成式AI与大模型的快速发展，高性能算力的需求愈发迫切，国产算力正从技术研发走向规模化应用，为千行百业的智能化转型提供坚实基础。
在江苏兴化的汉腾科技园区，一条国产算力服务器的生产线正高效运转。身着防尘服的工人在各道工序间忙碌，机器的轰鸣声交织成一首科技交响曲。这条于2025年底投产的产线，目前处于批量试产阶段，月产能达500至1000台。车间负责人透露，春节后第二条产线将投入使用，届时年产量有望突破10万台。从试产到满产，汉腾规划了12至18个月的爬坡周期，这不仅是国产算力基础设施快速扩容的缩影，更是产业链上下游协同发力的成果。
然而，产能提升的背后并非一帆风顺。核心部件的稳定供给与协同适配成为最大瓶颈。AI加速卡、CPU等芯片的产能，以及液冷单元等定制化部件的供应链响应，直接决定着产能释放的速度。为此，汉腾与龙芯中科、太初元碁等核心供应商签订长期协议，并推动其在周边布局，确保供应链的稳定与高效。
汉腾兴化基地的定位远不止于制造。作为面向华东及全国的国产算力服务器核心制造与智算集群落地枢纽，它集“制造+集群+生态”于一体，是2025年12月签约的五大AI“万卡集群”项目的核心硬件配套基地。根据规划，这些集群将落地兴化、石家庄、承德等地，首批预计于2026年3月投用，全面服务大模型训练、科学计算、金融及能源等行业的智能化转型。从设备制造到集群建设，一个完整的产业闭环正在形成。
算力的提升不仅依赖硬件的堆砌，更需技术的创新。在太初元碁的硬件研发中心实验室，科研人员正为一块块AI加速卡做最后的测试。这些加速卡将被集成到服务器中，支撑成百上千用户的并发访问。首席产品官洪源解释道：“AI加速卡通过提供强大的并行计算能力，显著提升AI模型的训练速度和推理效率。每张卡的算力能支持通用AI大模型同时与100至500名网友互动，一台服务器最多可搭载8张卡。”
面对大模型“周更”时代的算力需求爆发，单纯堆叠硬件已非最优解。洪源指出：“我们坚持异构众核技术路线，将不同类型的算力系统化有机结合，共同完成计算任务。”同时，软件定义硬件的趋势愈发明显，芯片设计环节需提前考量软件的适配性。这种从硬件到软件、从架构到生态的全栈思考，让太初元碁的算力方案不仅“可用”，更向“好用”迈进。其高密液冷智算集群将单机柜算力密度推至80P，电源使用效率（PUE）低至1.15，实现了性能与能效的双重突破。
在硬件系统研发负责人吴志勇的介绍中，国产AI算力芯片的转化过程清晰可见：历经测试、板卡生产及结构散热组等工序，芯片“变”为加速卡，再被插装至服务器中，进行大规模软件协同调试。这一过程不仅是物理组装，更是软硬件深度协同的系统工程。至此，服务器初步具备为大模型提供AI算力的能力。
算力的价值最终体现在应用中。随着生成式AI与大模型的规模化落地，高性能AI算力需求日益旺盛。洪源表示：“全球普遍缺乏训练算力，而推理算力需求快速增长，这要求我们在服务器的训推一体化设计、算力密度、供电散热等领域协同创新。”为提升加速卡单位面积的算力密度，科研团队采用双层高速互联技术、大功率高效供电技术及高效冷却技术，使服务器单机柜算力密度达到80P。同时，通过动态调频调压技术，根据用户运算负载实时调整硬件性能和功耗，优化软件算法，将服务器系统的PUE指标降至1.15。
在应用场景中，太初元碁的技术和产品已广泛覆盖复杂科学计算、AI训练、AI推理等领域。在生物学领域，其携手湖南大学生物学院计算基因组学团队，自研DNA语言模型和遗传变异模型，快速精准找出DNA最可能导致疾病的遗传变异；在气象预测领域，基于百度飞桨深度学习框架，完成超过40个科学计算模型适配，推出分钟级高分辨率气象预测方案；在超算领域，盐城超级计算中心、国家超级计算无锡中心延安智算中心运行的太初元碁服务器，正为区域高校院所和企业提供源源不断的算力支持。
从无锡超算的“最强大脑”，到太初元碁的“异构之芯”，再到兴化汉腾的“智造动脉”，国产算力正沿着技术研发、产品定义、规模化生产、“超智融合”并场景化落地的路径稳步前行。这条路径上，既有科学家在实验室中对下一代架构的探索，也有工程师在产线上对工艺的精益求精，更有战略家对“双基地”分工与产能调度的精准布局。
