一、核心事件：全国首台百T级超算互联路由器正式商用落地
2026年3月, MWC巴塞罗那展发布了样机 ,6月中旬, 在郑州国家超算互联网核心节点, 完成了国内首台的规模化部署, 并且实现了通电调通。这台智算互联路由器, 是由中国移动自研的GSE-DCI架构, 其吞吐量为115.2Tbps。它是全国一体化算力网, 即C²NET真正落地的核心组网枢纽设备 , 也是业内公认的, AI时代最关键的底层硬件。这标志着我国“算力一张网”, 从纸面规划进入了全域组网建设期。
在市场当中, 普遍都将GPU、光模块视作AI核心, 然而行业存在这样的共识, 也就是说, 算力互联网络才是AI时代最为重要的一张网。单单一个GPU仅仅只是孤立的算力单元, 要是没有跨区域无损调度网络的支持, 那么万卡甚至十万卡集群都没办法协同, 如此一来, 大模型训练、跨城算力调度以及东数西算都会全然沦为空框架。而现今这台首台实现落地的设备, 实质就是打通全国算力孤岛的那个“主干道交换机”。
二、设备核心自研技术开云app在线入口，彻底打破海外垄断
1. 原创Scale-Across算网协同协议
在海外, 长期以来依靠IB无限带宽私有协议去垄断大规模智算互联方面, 存在着封闭这一情况, 存在长距离损耗大这一状况, 还存在无法跨运营商调度这一严重问题。而本次国产的GSE - DCI技术, 是有着完全自主协议的, 不需要依赖海外授权芯片, 能够原生适配国产昇腾、曙光、壁仞全系AI加速卡, 可解决跨百公里智算中心数据拥塞这个难题, 也能解决负载失衡难题, 其跨城分布式AI训练效率能够达到本地单集群的98%。
2. 115.2Tbps超大无损吞吐能力
一台设备的带宽, 与四台处于海外顶级水平的互联交换机堆叠后的情况相对比, 它能够支持400G以及800G光模块进行高密度集成, 其内部设置有自主研发的流量调度芯片, 以此达成RDMA无损传输；用于跨城传输时, 传统的设备, 它们会出现丢掉超过30%算力效率的状况。可这款设备即便在跨城传输中, 其算力损耗也能被控制在2%之内, 对于万亿参数大模型的训练时长, 更是能使其直接缩减达27%。
3. 算电协同一体化调度模块
与那仅在海外进行数据转发操作的交换机有所不同, 国产的设备里面设置了算力 - 电力联动调度单元, 该单元能够去对接我国全国范围内新型电力系统里的可调电抗器, 它可以自行实现与西部风电、光伏清洁能源算力节点的匹配, 会优先将大模型高耗能任务调度到通过绿色电力运行的算力中心, 使得算力能耗降低了42%, 能够十分完美地适应东数西算所具备的绿色定位要求。
4. 全链路国产供应链
交换芯片是由国内厂商自研的, 高速光接口也是国内厂商自研的, 调度软件同样是国内厂商自研的, 其没有任何美系、日系的核心元器件, 能够规避芯片出口管制风险, 它还是国内唯一的可在全国进行批量部署的、不受海外断供约束的智算互联核心设备。
三、何为“AI时代最为重要的一张网”呢, 那便是全国一体化算力网C²NET的完整架构。
很多人将5G通信网与数据中心局域网搞混, 这张国家级算力调度专网定位全然不同, 它是数字时代如同电网、水利那般的国家级基础设施。
1. 顶层架构：1+M+N三层全域体系（工信部官方标准）
在北京, 有1个国家级总调度中心, 该中心会统一监测遍布全国的8大算力枢纽, 以及830余个智算或者超算中心的总算力, 并且能实时统筹全国范围内闲置的算力资源。
M个区域核心节点, 其中含郑州、长三角、粤港澳、成渝等。本次落地首台百T路由器的郑州, 是中部唯一国家级算力交换枢纽, 这里承接东部大量的待训练大数据模型需要, 然后并使其疏导走向西部绿电算力池。
有N个行业专属的算力节点呢包括工业AI, 还有自动驾驶, 以及医疗大模型, 另外还有低空经济垂直算力专区, 这些都是的。
2. 核心解决三大行业长期痛点
对于算力孤岛问题, 以往各地智算中心都是各自进行建设, 企业在本地的算力不足时就只会选择自行建设, 而闲置的算力没办法实现跨城进行共享, 全国算力的平均利用率仅仅只有35%；在这张网被打通之后, 整体的利用率就提升到了68%以上。
二, 存在东西算力供需错配的情况 , 东部城市对于AI的需求呈现爆炸式增长 , 且电力成本高昂 , 而西部风光能源十分充足 , 但是算力机房处于空置状态 , 依靠此互联设备达成 “东数西存、东训西算” 的跨城无损传输。
国产算力生态存在割裂状况, 昇腾、曙光、壁仞的不同架构加速卡没办法协同调度, 新设备能统一异构算力纳管, 单平台能够同时调度20余种国产AI芯片集群, 中小企业无需重复采购多品牌算力。
3. 和传统网络的本质区别
5G承担终端设备数据接入工作, 光纤承担普通宽带传输工作；算力专网专门去承载TB级大模型训练数据流, 它支持毫秒级跨城算力调度, 它具备算力计量、任务优先级分配、绿电匹配、数据安全加密这四大专属能力, 它是专门针对AI大模型、通用人工智能特地打造的专用基础设施。
四、有一台设备落地了, 它带来了三层具有实质性的产业变革, 这与网上通用的那种浅度解读是不同的。
第一层：国家级算力工程进入大规模建设期世界杯直播平台，政策配套同步落地
6月, 工信部同步下发了《算力互联互通节点建设细则》, 明确了2026至2027年、2027至2028年以及2026至2028年这三年的建设目标: 在全国部署数量超过120台的、具备相同规格的百T级智算互联路由器, 这些路由器要覆盖全部的八个主要的算力枢纽；还要为一系列相关产业配套上千亿的专项基金来进行扶持, 这里面包括国产交换芯片产业、高速光模块产业以及算网调度软件产业链。
之前, 东数西算的时候, 只管做了机房硬件方面的建设, 却少了统一的互相连接、调度的设备, 这情况就好比“有路缺桥”；首台有关设备落地这件事, 意义相当于建成了第一座全国范围内算力能够互相通达的桥, 从此后, 全国组网的工程, 全面掀起了速度加快的走势。
第二层, 海外IB设备垄断市场出现了迎来替代拐点的情况, 国产设备全面替代的空间被打开了。
先前, 全球超大规模智算互联市场之中, 90%的份额被海外厂商所占据, 每一台设备的采购成本超过了一千万, 并且每年都会收取高额的协议授权费用。此次, 国产百T路由器成本降低了30%, 不存在授权约束, 在郑州节点落地之后, 长三角、粤港澳算力枢纽已经下达了批量采购订单, 到2027年, 国内智算互联设备国产化率有希望从当前的12%提升至65%。
第三层, 这里存在着AI产业商业模式的重新构建, 在这其中, 算力达成了一种真正状态, 即仿佛水电那样, 能够依据需求来取用。
以往, 企业对于训练大模型而言, 需要一次性去采购数量达到上万张的加速卡, 资金方面的门槛体现得极为高；当算力在全网实现打通之后, 中小企业能够跨越城市去调用全国范围内闲置的国产算力, 按照算力所使用的时长来进行付费, 万亿参数大模型的训练成本出现下降, 下降幅度为50%, 这使得AI创业以及传统企业数字化转型的门槛得到大幅降低。
五、首台落地设备所在郑州核心节点配套硬件规模与真实运行数据
1. 算力底座包含, 3套中科曙光ScaleX万卡超集群, 这些集群里合计有3万张国产AI加速卡, 其属于全国最大的单体国产算力资源池, 如今这个资源池已对400余款国产大模型进行已适配。
2. 展开组网配置, 首台智算路由器为115.2T, 它充任核心交换中枢, 连接东西两个方向领域的17个算力中心的光纤链路, 单条链路具备支持800G空芯光纤进行传输的能力。
3. 在试运行期间, 有着这样一些真实指标, 其一, 能够进行跨越全长300公里的调度, 针对万亿参数的大模型, 训练延迟仅仅只有1.2毫秒, 同时算力损耗为1.8%；其二, 单日能够承接来自全国范围的跨城算力调度任务数量超过12万条, 并且在峰值时能够实现调度算力达到292EFLOPS。
4. 绿色协同, 联动周边具备可调容量特质且规格为 110 千伏等级的高压电抗器实施作用, 自动开展风电算力供给的分配工作, 节点位置的绿电算力占比呈现稳定状态达 76%。
六、欧美同步焦虑：算力调度网络才是AI底层博弈命门
此前, 欧美一直把注意力集中在GPU芯片、光刻机封锁方面, 近期, 美欧半导体协会发布了预警, 预警内容是开云app在线入口，中国抢先建成了自主可控的全国一体化算力专网, 掌握了跨区域算力调度标准, 形成了独立于海外IB协议的技术体系。
欧美存在着十分突出的短板, 其算力资源分散于谷歌、英伟达以及微软等多家私人企业当中, 并没有国家级的统一调度网络存在 , 而且私有协议间相互并不兼容, 以至于无法达成全国性的算力统筹效果 ；重新构建一套自主的算网协议以及互联设备 , 至少需要6至8年的时间方才可以完成 , 然而我国已经实现了首台核心设备的商用 ，而完整的全国组网周期仅仅只需3年 , 在AI底层基础设施这一赛道之中形成了不同代际间的领先状况。
七、产业链核心受益环节（逻辑差异化，不堆砌个股）
1. 智算高速互联设备, 是自研百T路由器的厂商, 是拥有AI交换芯片的厂商, 是ScaleFabric无损网络整机厂商, 能直接承接全国枢纽批量采购。
2. 800G的高速光模块, 或1.6T的高速光模块, 与空芯光纤相结合, 百T设备中的高密度光口引发高端光通信硬件需求, 空芯光纤可使跨城传输损耗降低, 其能为配套算力专网主干铺设提供支持。
3. 算网调度软件平台, 它有着全国一体化算力监测系统, 还有异构算力纳管系统, 依靠这些, 它能给各大智算中心供应调度操作系统。
4. 用于算力的配套电力设备, 其中包括可调容量的高压电抗器, 还有液冷供电系统, 它们能够匹配算力网绿电调度的需求。
5. 国产的AI服务器集群, 在算力实现互通之后, 全国范围之内的算力租赁需求呈现出爆发的态势, 万卡级别国产集群的订单持续不断地放量。
八、客观存在的行业风险
1. 全国进行组网, 其建设周期耗时长, 跨越省份来铺设光纤, 统一算力标准存在协调周期, 短期内没办法马上达成全域的无缝调度。
2. 一些海外的厂商, 以低价倾销的方式, 在销售着老旧的IB交换机, 部分地方的小型智算中心, 在短期之内, 仍然会选用进口的设备, 而替代的进度, 存在着分化。
3. 有关于算力的跨城调度状况, 其中会涉及到数据安全方面事宜, 还会涉及跨省数据流通监管问题, 并且配套的数据合规细则到现在都还没有将其全面落地, 而对于高敏感行业而言, 其算力调度是存在限制的。
4. 高端, 经过自己研究制造出来的交换芯片, 在进行量产时, 产能是有限的, 在2026年年底之前, 或许会存在设备交付的周期被拉长的这样一个问题。
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