AI算力競爭的焦點(diǎn)，正在從單卡轉(zhuǎn)向超節(jié)點(diǎn)。超節(jié)點(diǎn)是AI時(shí)代的核心計(jì)算單元，正在成為衡量token生產(chǎn)力的核心指標(biāo)，也檢驗(yàn)著從芯片、內(nèi)存、通信到供電與冷卻的全棧協(xié)同創(chuàng)新。中國在AI競賽中從美國技術(shù)棧解耦，“”的路徑，不僅必要，而且正在變得可行。

在上周的烏鎮(zhèn)互聯(lián)網(wǎng)大會上，曙光ScaleX640超節(jié)點(diǎn)登臺亮相。這是今年繼華為昇騰384與128之后，又一款國產(chǎn)的百卡級的超節(jié)點(diǎn)技術(shù)棧，而且單一機(jī)柜互聯(lián)規(guī)模越來越大。此外，中興、浪潮與新華三也在跟進(jìn)。

超節(jié)點(diǎn)的出現(xiàn)與演進(jìn)，是對大模型技術(shù)趨勢的響應(yīng)。擴(kuò)展定律驅(qū)動的參數(shù)指數(shù)增長、從訓(xùn)練到推理的場景泛化、以及向多模態(tài)與智能體的躍遷，正在共同施壓AI基礎(chǔ)設(shè)施。除了提升單卡性能，要更有效地兌現(xiàn)token經(jīng)濟(jì)學(xué)，就需要“大規(guī)模、高帶寬、低時(shí)延”的超節(jié)點(diǎn)架構(gòu)。

對中國算力生態(tài)而言尤其如此。在算力有限與成本敏感環(huán)境中，萬億參數(shù)MOE是中國大模型廠商的默認(rèn)主流方案，專家越來越稀疏，專家間通信越來越頻繁。Kimi K2與Qwen3?Max總參數(shù)規(guī)模已經(jīng)超越萬億，其他廠商也將在接下去幾個(gè)月的模型迭代中接近這一規(guī)模；稀疏模型的專家（Expert）規(guī)模也在快速膨脹，Qwen3-Next足足512個(gè)專家。按照官方說法，相比傳統(tǒng)方案，最新的曙光ScaleX640超節(jié)點(diǎn)，可實(shí)現(xiàn)萬億參數(shù)MoE大模型在訓(xùn)練與推理場景，獲得30%-40%的性能提升。

超節(jié)點(diǎn)是一個(gè)行業(yè)概念，口徑不一，而非嚴(yán)格的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。業(yè)內(nèi)根據(jù)互聯(lián)拓?fù)涞膸捗芏扰c拓?fù)渲睆?，將算力耦合程度劃分為Node、Pod與Cluster等多個(gè)層級。部分廠商將單一機(jī)柜的互聯(lián)稱為SuperNode，跨機(jī)柜的互聯(lián)稱為SuperPod。英偉達(dá)往往將單機(jī)柜稱為Rack-Scale，谷歌則稱之為Cube。

中國正在尋求單柜算力密度的突破。在目前已公開的超節(jié)點(diǎn)中，曙光ScaleX640實(shí)現(xiàn)了單柜640卡超高速總線縱向互連，相對領(lǐng)先。它還能通過“一拖二”高密架構(gòu)設(shè)計(jì)，組成千卡級計(jì)算單元，最終可保障10萬卡級超大規(guī)模集群擴(kuò)展部署。同樣實(shí)現(xiàn)單柜百卡互聯(lián)，集群十萬卡互聯(lián)的，還有阿里巴巴的磐久超節(jié)點(diǎn)（SuperNode）。它單柜最大支持2組縱向擴(kuò)展，共128個(gè)GPU，并支持10萬卡穩(wěn)定互聯(lián)的靈駿集群。阿里巴巴的下一步是512顆AI芯片的縱向擴(kuò)展，全光互連。曙光ScaleX640與磐久128都采用了正交架構(gòu)設(shè)計(jì)，高密度集成，有助于降低信號衰減與時(shí)延。

目前，英偉達(dá)在售最先進(jìn)超節(jié)點(diǎn)為GB300 NVL72，即72個(gè)B300在Oberon機(jī)柜內(nèi)部縱向互聯(lián)，可橫向擴(kuò)展為576卡互聯(lián)，并可部署為數(shù)十萬卡集群。但英偉達(dá)也將基于最新的kyber機(jī)架，提升單柜密度。在最近的GTC上，黃仁勛透露會在明年推出Vera Rubin NVL144，后年推出Rubin Ultra NVL576。

谷歌與亞馬遜的超節(jié)點(diǎn)，單柜算力密度膨脹速度不如英偉達(dá)。谷歌即將上市的最新Ironwood，單一SuperPod最多可通過OCS（光學(xué)電路交換機(jī)）容納9216顆芯片，還能橫向擴(kuò)展到數(shù)十個(gè)SuperPod。不過，它單一機(jī)柜通過ICI（高速芯片間互連）互聯(lián)的TPU為64塊。亞馬遜的Trainium2 UltraServer，為64卡縱向互聯(lián)，完整集群可部署40萬顆Trainium2；市場預(yù)估下一代的Trainium3 UltraServer可以達(dá)到單柜128卡規(guī)模。

通信巨頭華為，更接近于谷歌與亞馬遜的模式。目前，根據(jù)華為Atlas 900超節(jié)點(diǎn)（Superpod）——大家常聽到的CloudMatrix384是華為云基于該超節(jié)點(diǎn)構(gòu)建的云服務(wù)實(shí)例——的用戶指南，它由12個(gè)計(jì)算柜和4個(gè)總線柜組成，單一計(jì)算柜4個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)共32卡，還“可構(gòu)建16萬卡超算集群，滿足十萬億參數(shù)級大模型訓(xùn)練需求，突破傳統(tǒng)架構(gòu)擴(kuò)展極限?！?/p>

Atlas 900SuperPoD 計(jì)算柜邏輯組網(wǎng)

依托于昇騰單卡算力性能的逐步追趕，以及靈衢（UnifiedBus）互聯(lián)協(xié)議鏈接，保持低延遲的全局通信，徐直軍稱華為的“在未來多年都將是全球最強(qiáng)算力的超節(jié)點(diǎn)”。

明年四季度，華為Atlas 950超節(jié)點(diǎn)預(yù)期上市，柜內(nèi)正交架構(gòu)，柜間全光互聯(lián)，支持單機(jī)柜64卡（128個(gè)計(jì)算柜），共8192張Ascend 950芯片。相比英偉達(dá)同期超節(jié)點(diǎn)新品，它的總算力是其6.7倍，內(nèi)存容量是其15倍，互聯(lián)帶寬是其62倍；它還可以進(jìn)一步構(gòu)建50萬卡集群。到2027年四季度，將是支持15488張昇騰卡的Atlas 960超節(jié)點(diǎn)，其中單機(jī)柜88卡（176個(gè)計(jì)算柜），總算力、內(nèi)存容量、互聯(lián)帶寬在Atlas 950基礎(chǔ)上再翻倍。

但無論如何，各家巨頭的超節(jié)點(diǎn)，單柜算力密度與整體算力規(guī)模都在大幅提升。為了讓電力適配算力的擴(kuò)展，國內(nèi)外算力巨頭都在提出400伏到800伏的高壓直流，（SST）。這些技術(shù)選擇也將深刻重塑整個(gè)配電架構(gòu)，進(jìn)而影響超節(jié)點(diǎn)競爭格局。

中國的超節(jié)點(diǎn)方案的演進(jìn)方向，不僅受到技術(shù)路徑的推動，也受到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響。

英偉達(dá)是明顯的垂直整合模式，其核心是通過對整個(gè)技術(shù)棧的端到端控制，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的性能和效率；這也能將用戶鎖定在自己的封閉生態(tài)內(nèi)，增加用戶遷移成本，并壓榨出更高的利潤率。谷歌也是典型的垂直整合模式，但它的TPU目前仍然更多內(nèi)部采用。

而AMD以及亞馬遜等超大規(guī)模用戶，則往往采取“協(xié)議開放”的模式，AMD帶頭創(chuàng)建了UAlink聯(lián)盟，博通則推動OpenAI加入基于以太網(wǎng)（Ethernet）縱向擴(kuò)展（Scale-Up）網(wǎng)絡(luò)方案的ESUN聯(lián)盟。這種模式的核心挑戰(zhàn)在于生態(tài)系統(tǒng)的碎片化和性能優(yōu)化的難度。

而對于中國而言，開源開放與協(xié)同創(chuàng)新，是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)決定的現(xiàn)實(shí)路徑。無論是阿里巴巴、華為還是中科曙光，中國的超節(jié)點(diǎn)方案，正在走向芯片、內(nèi)存、通信到供電與冷卻的全棧協(xié)同創(chuàng)新，這與這與模型—芯片的協(xié)同設(shè)計(jì)邏輯一致。事實(shí)上，超節(jié)點(diǎn)很難是單一巨頭的單打獨(dú)斗。就連封閉生態(tài)的英偉達(dá)，也在走向有限合作。至少，配電不是黃仁勛的專業(yè)領(lǐng)域。今年，在COMPUTEX上，他宣布成立800V高壓直流（HVDC）供電供應(yīng)商聯(lián)盟。

中國雖然在半導(dǎo)體制造鏈條上填補(bǔ)了多個(gè)關(guān)鍵空白，但單卡性能仍與全球領(lǐng)先產(chǎn)品存在“納米級”差距，且國內(nèi) GPU 廠商多點(diǎn)并行、市場高度碎片化，難以依賴單一芯片形成規(guī)模優(yōu)勢。一方面，這要求國內(nèi)為數(shù)眾多的開發(fā)者與研究者能夠低門檻地加速融入接入國產(chǎn)算力生態(tài)，；另一方面，也要通過開放兼容的結(jié)構(gòu)層，消除供應(yīng)鏈的不確定性。

在擺脫對英偉達(dá)依賴的過程中，為了減少遷移成本，盡管阿里巴巴、華為還是中科曙光，在垂直自研領(lǐng)域積累相對雄厚，都擁有自己的CPU與GPU產(chǎn)品線，但都堅(jiān)持旗下超節(jié)點(diǎn)相關(guān)技術(shù)棧的開源開放。

今年9月，中科曙光聯(lián)合20家供應(yīng)鏈企業(yè)共同發(fā)布的“AI計(jì)算開放架構(gòu)”，即曙光ScaleX640超節(jié)點(diǎn)的前身，在硬件層面支持多品牌加速卡，軟件層面兼容主流計(jì)算生態(tài)；在華為全聯(lián)接大會2025上，華為宣布CANN編譯器、虛擬指令集接口與靈衢2.0技術(shù)規(guī)范開放，Mind系列應(yīng)用使能套件及工具鏈全面開源；在云棲大會上，阿里云展示的磐久服務(wù)器，支持第三方芯片，包括兼容海光K100、燧原S60等主流國產(chǎn)GPU以及飛騰S500c、海光C86-3G等主流國產(chǎn)CPU——只要它們樂意適配Alink。

中國開源模型正在征服硅谷的AI應(yīng)用企業(yè)，也在全球南方加速滲透，牽引著中國完整的AI技術(shù)棧的邊際外溢。也許中國的超節(jié)點(diǎn)暫時(shí)無法進(jìn)入歐美市場，但隨著AI全球競爭從前沿大模型與先進(jìn)AI芯片，轉(zhuǎn)向更為商品化的token生產(chǎn)力的競爭，中國的超節(jié)點(diǎn)產(chǎn)品也將出海贏得自己的一席之地。