甲骨文于上周發布全球最大云端AI超級計算機「OCI Zettascale10」，由80萬塊NVIDIA GPU組成，峰值算力高達16 ZettaFLOPS，成為OpenAI「星際之門」集群的算力核心。其獨創Acceleron RoCE網絡實現GPU間高效互聯，顯著提升性能與能效。該系統象征甲骨文在AI基礎設施競爭中的強勢布局。

甲骨文在2025年AI World大會上發布OCI Zettascale10超級集群。

在拉斯維加斯舉辦的AI World 2025大會上，甲骨文高調推出了一臺號稱全球最大規模的云端AI超級計算機——OCI Zettascale10。

這個龐然大物橫跨多個數據中心，由多達80萬塊NVIDIA GPU芯片構成，峰值計算性能被宣稱可達驚人的16 ZettaFLOPS（即每秒1021次以上浮點運算）。

如此天文數字意味著平均每塊GPU可貢獻約20 PetaFLOPS算力，接近英偉達最新一代Grace Hopper（Blackwell架構GB300）芯片的水平。

甲骨文此舉無疑是在急速升溫的AI算力軍備競賽中放出「大招」，試圖在云端AI基礎設施版圖上占據一席之地。

OpenAI巨型集群的動力之源

這套Zettascale10系統已經成為OpenAI龐大算力需求的幕后功臣。

據悉，甲骨文與OpenAI在德州阿比林（Abilene）共建了「星際之門」旗艦AI超級計算集群，而OCI Zettascale10正是其算力骨干。

OpenAI基礎設施部門副總裁Peter Hoeschele表示，甲骨文定制的RoCE高速網絡架構在「千兆瓦級」規模下最大化了整體性能，同時將大部分能耗都用在了計算上。

換言之，甲骨文研發的這套RDMA over Converged Ethernet網絡（代號Acceleron）將海量GPU緊密連接成一個整體，使得OpenAI的大模型訓練能夠在如此龐大的芯片陣列上高效運轉。

正因有了與OpenAI的深度合作背書，Zettascale10一亮相便自帶「實戰」光環，它已經在為當今業界最嚴苛的一些AI工作負載提供動力。

Acceleron網絡架構揭秘

如此規模的GPU「巨陣」要高效運轉，奧秘就在于甲骨文獨創的Acceleron RoCE網絡架構。

簡單來說，Acceleron讓每塊GPU的網絡接口卡（NIC）都充當一個小型交換機，一次可連接到多個隔離的網絡交換平面。

這種多平面、扁平化的網絡設計大幅降低了GPU之間的通信延遲，并確保即使某一路由出現故障時，訓練作業也能自動切換到其它路徑繼續運行，不至于被迫中斷。

相比傳統三級交換結構，Acceleron減少了網絡層級，使GPU對GPU的直連延遲更加一致，整體性能更具可預測性。

此外，該架構引入了線性可插拔光學模塊（LPO）和線性接收光學組件（LRO）等新技術，在不降低400G/800G帶寬的前提下削減了網絡的能耗與冷卻成本。

甲骨文稱這種創新網絡既提高了效率又降低了成本，讓客戶可以用更少的電力完成同樣的AI訓練任務；

NVIDIA公司高管Ian Buck也認可道，正是這種全棧優化的「計算結構」（compute fabric）提供了將AI從實驗推進到工業化所需的基礎。

峰值神話與現實考驗

甲骨文計劃在2026年下半年正式向客戶提供Zettascale10集群服務，目前這一系統已開始接受預訂。

然而，對于16 ZFLOPS的驚人算力，不少業內觀察者持保留態度。

該數據尚未經獨立機構驗證，而且很可能是基于理論峰值算力而非持續實效得出。

據業內報道，甲骨文宣稱的16 ZFLOPS有可能利用了極低精度的AI計算指標（例如FP8甚至4比特稀疏運算）來實現。

實際的大模型訓練通常需要使用更高精度（如BF16或FP8）的數值格式以保證模型收斂效果，因此16 ZFLOPS這個數字更多體現了甲骨文硬件在理想情況下的上限潛力，而非日常工作負載下可持續交付的性能。

這臺「云端巨無霸」真正的實戰表現還有待時間檢驗，只有等到系統明年投入使用，各種基準測試與用戶實際反饋才能揭曉它能否如宣稱般高效且可靠。

云端AI競賽的挑戰與展望

甲骨文并非孤軍奮戰。

當前，微軟、谷歌、亞馬遜等云計算巨頭也在爭相構建各自的大規模AI集群，它們或采購海量GPU，或研發自家AI加速硬件，云端AI算力版圖正迅速擴張。

甲骨文此次押下重注推出Zettascale10，一方面鞏固了與OpenAI的戰略聯盟，另一方面也是向業界宣示其在AI時代不容忽視的新實力。

然而在市場前景上，甲骨文依然面臨如何吸引客戶的問題。

為此，該公司還發布了新的「多云通用積分」計劃，允許運營商用統一的預付積分在甲骨文云及AWS、Azure、Google等多家云服務間自由調配甲骨文數據庫和OCI服務。