近日，中科CCTV-9纪录片《创新的曙光征途》播出。恰逢曙光30周年，探索镜头回溯了曙光——作为中国高科技企业30载的中科探索与跨越。如今，曙光人工智能浪潮席卷全球，探索算力需求急剧攀升，中科低功耗与高效存算协同成了产业的曙光核心命题——而液冷与存储，正站上时代的探索风口。

紧扣可持续发展命题，中科极智液冷解锁澎湃算力

在可持续发展要求下，曙光保障芯片正常运转的探索同时尽量减少电能损耗，是中科AI时代给出的重要考题。

“把芯片以及相关的曙光计算单元浸泡在一种高绝缘、低沸点、探索大潜热、高稳定的液体里，当服务器工作时芯片会产生热量，随着温度升高，服务器中的液体会沸腾，产生大量气泡把热量带走。”曙光数创CTO张鹏博士介绍，这种方式既降低了服务器的温度，又节约了能源。而该方案正是曙光液冷技术的雏形。

在液冷技术上，无论是相变浸没液冷、相变间接液冷，还是冷板液冷等全线液冷技术，每一次曙光数创都冲在了技术创新前线。以相变浸没液冷方案为例，该方案不仅兼容国产架构，还可将PUE稳定在1.1以下，充分缓解能耗与空间压力。日前，曙光数创更是率先将相变间接液冷技术产品化落地，推出了国内首个相变间接液冷数据中心整体解决方案C7000-F。

同时，曙光数创提出践行“液冷即服务”模式。一方面为用户提供覆盖咨询设计、部署交付、运维管理、价值评估的全生命周期服务；另一方面实现按需获取液冷能力、降低建设运营成本，助力需求侧构建更佳节能减碳路径。

锚定AI加速刚需，先进存力避免算力空等

曙光存储副总裁郭照斌认为，随着算力应用的发展，其本身已经不再是一个瓶颈点。很大一部分时间，算力其实是在等待数据的流转。“这需要我们通过软件来把已有的硬件加以突破。”

他用智能机器人举例，目前机器人从外界获取到的图片、影像、声音等素材，要经过高速的网络先存入到存储系统里面。这些海量数据被随机地分布在服务器的各个角落，若无法快速定位和读取，智能机器人的动作就会出现延迟。

曙光存储首创了“超级隧道”技术理念，其主要通过硬件与软件的深度协同优化，构建高效、低时延的数据传输路径，进而主动赋能AI，提升训练和推理效率。根据测试数据，“超级隧道”可将GPT - 4级别模型的训练周期从原本的3个月大幅缩短至1周。

在更宏观维度上，曙光存储技术的迭代演进也深度契合了“东数西算”战略需求，率先落地了先进存力全局调度方案。

面向东西部跨域资源整合趋势，曙光存储可通过冷温热数据分级策略，自动将高频访问数据调度至算力中心近端存储，并将归档数据迁移至西部存储区，实现存力中心能效比更优。

《中国分布式存储市场研究报告（2025）》显示，曙光存储当前稳居分布式存储市场的领导者象限，并连续斩获AI、科教、具身智能等多个市场领域第一。

站在30周年新起点，曙光在AI时代交出的关键答卷，无疑已远超行业预期。而更值得期待的是，在这场充满想象力的产业大考中，中国科技创新动能依然强劲。

下一个30年，或将由我们领跑技术无人区。