不是所有人都要建万卡，中科曙光这款40卡产品反而更接近现实

中科曙光的大型计算系统很容易吸引眼球，但看现在大模型越来越高昂的扩展成本，我反而觉得曙光另一款scaleX40更有普及意义。

前沿模型公司可以拿几百亿元融资去建GW级数据中心，但绝大多数制造企业、高校和行业客户显然不会这么干。它们也需要跑模型、做微调、做推理，只是规模远没有前沿实验室那么夸张。

这意味着AI基础设施最终一定会分层。

中科曙光今年推出的scaleX40，把40张GPU集成到标准19英寸箱式设备中，总FP8算力超过28PFLOPS，并把部署周期从传统方案的数月压缩到数小时级。

这个产品真正值得看的并不是40这个数字，而是思路：把过去需要专业团队建设的AI集群，逐渐产品化、标准化。

大型模型厂商需要“算力航母”，普通企业可能更需要一艘能马上开走的快艇。

AI真正进入产业，不可能只有少数头部公司拥有算力。谁能把高端计算从工程项目变成标准产品，谁可能吃到更广的一层市场。

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