甲骨文在2025年AI World大会上发布OCI Zettascale10超级集群。
在拉斯维加斯举办的AI World 2025大会上，甲骨文高调推出了一台号称全球最大规模的云端AI超级计算机——OCI Zettascale10。
这个庞然大物横跨多个数据中心，由多达80万块NVIDIA GPU芯片构成，峰值计算性能被宣称可达惊人的16 ZettaFLOPS（即每秒1021次以上浮点运算）。
如此天文数字意味着平均每块GPU可贡献约20 PetaFLOPS算力，接近英伟达最新一代Grace Hopper（Blackwell架构GB300）芯片的水平。
甲骨文此举无疑是在急速升温的AI算力军备竞赛中放出「大招」，试图在云端AI基础设施版图上占据一席之地。
OpenAI巨型集群的动力之源
这套Zettascale10系统已经成为OpenAI庞大算力需求的幕后功臣。
据悉，甲骨文与OpenAI在德州阿比林（Abilene）共建了「星际之门」旗舰AI超级计算集群，而OCI Zettascale10正是其算力骨干。
OpenAI基础设施部门副总裁Peter Hoeschele表示，甲骨文定制的RoCE高速网络架构在「千兆瓦级」规模下最大化了整体性能，同时将大部分能耗都用在了计算上。
换言之，甲骨文研发的这套RDMA over Converged Ethernet网络（代号Acceleron）将海量GPU紧密连接成一个整体，使得OpenAI的大模型训练能够在如此庞大的芯片阵列上高效运转。
正因有了与OpenAI的深度合作背书，Zettascale10一亮相便自带「实战」光环，它已经在为当今业界最严苛的一些AI工作负载提供动力。
Acceleron网络架构揭秘
如此规模的GPU「巨阵」要高效运转，奥秘就在于甲骨文独创的Acceleron RoCE网络架构。
简单来说，Acceleron让每块GPU的网络接口卡（NIC）都充当一个小型交换机，一次可连接到多个隔离的网络交换平面。
这种多平面、扁平化的网络设计大幅降低了GPU之间的通信延迟，并确保即使某一路由出现故障时，训练作业也能自动切换到其它路径继续运行，不至于被迫中断。
相比传统三级交换结构，Acceleron减少了网络层级，使GPU对GPU的直连延迟更加一致，整体性能更具可预测性。
此外，该架构引入了线性可插拔光学模块（LPO）和线性接收光学组件（LRO）等新技术，在不降低400G/800G带宽的前提下削减了网络的能耗与冷却成本。
甲骨文称这种创新网络既提高了效率又降低了成本，让客户可以用更少的电力完成同样的AI训练任务；
NVIDIA公司高管Ian Buck也认可道，正是这种全栈优化的「计算结构」（compute fabric）提供了将AI从实验推进到工业化所需的基础。
峰值神话与现实考验
甲骨文计划在2026年下半年正式向客户提供Zettascale10集群服务，目前这一系统已开始接受预订。
然而，对于16 ZFLOPS的惊人算力，不少业内观察者持保留态度。
该数据尚未经独立机构验证，而且很可能是基于理论峰值算力而非持续实效得出。
据业内报道，甲骨文宣称的16 ZFLOPS有可能利用了极低精度的AI计算指标（例如FP8甚至4比特稀疏运算）来实现。
实际的大模型训练通常需要使用更高精度（如BF16或FP8）的数值格式以保证模型收敛效果，因此16 ZFLOPS这个数字更多体现了甲骨文硬件在理想情况下的上限潜力，而非日常工作负载下可持续交付的性能。
这台「云端巨无霸」真正的实战表现还有待时间检验，只有等到系统明年投入使用，各种基准测试与用户实际反馈才能揭晓它能否如宣称般高效且可靠。
云端AI竞赛的挑战与展望
甲骨文并非孤军奋战。
当前，微软、谷歌、亚马逊等云计算巨头也在争相构建各自的大规模AI集群，它们或采购海量GPU，或研发自家AI加速硬件，云端AI算力版图正迅速扩张。
甲骨文此次押下重注推出Zettascale10，一方面巩固了与OpenAI的战略联盟，另一方面也是向业界宣示其在AI时代不容忽视的新实力。
然而在市场前景上，甲骨文依然面临如何吸引客户的问题。
为此，该公司还发布了新的「多云通用积分」计划，允许运营商用统一的预付积分在甲骨文云及AWS、Azure、Google等多家云服务间自由调配甲骨文数据库和OCI服务。
这项举措旨在降低客户迁移门槛、提高平台黏性，为甲骨文云生态争取更大的用户基础。
OCI Zettascale10的出现展示了云服务商为满足AI空前算力需求所做的大胆探索。
等到明年这套系统真正落地，我们才能知道甲骨文能否凭借这一云端「巨无霸」在激烈的AI基础设施竞赛中抢得先机，并兑现其关于高效、规模和可靠性的承诺。
