7月17日 ，盛夏的上海迎来了2026世界人工智能大会（WAIC）开幕 。展馆外骄阳似火
，展馆内人头攒动
。华为、沐曦 、摩尔
、燧原等一众算力芯片厂商都展出了“超节点 ”计算集群，其中 ，华为昇腾950超节点真机首次亮相更吸引全场的关注目光。

　　算力厂商齐上“超节点
”

　　随着大模型训练和推理规模持续迈向万卡时代，超节点正成为支撑高性能AI算力基础设施的关键系统架构 。

华为昇腾950超节点

　　华为这次把最新的昇腾950超节点（Atlas 950 SuperPoD）真机搬到了WAIC展台上
，成为全场最具人气的打卡点。

　　超节点并不是简单把众多芯片组合在一起，而是具有三大技术特征：超大带宽、超低时延和统一内存编址
。需要超强的互联技术以及对内存的读取能力。

　　昇腾950超节点实现了业界最大256TB跨物理节点的内存统一编址空间；通过高密设计 、光电互联实现业界最大规模1024卡超节点 。

　　这次昇腾950超节点也斩获2026世界人工智能大会SAIL比较高 奖
。

　　百度昆仑芯也展出了超节点产品 ，其中昆仑芯32/64卡超节点是国内率先实现量产交付的超节点产品之一
，采用自主研发超高密度集成架构，单柜集成32/64张加速卡 ，可扩展至512卡。

　　昆仑芯256超节点产品比较高 支持256卡极速互联
，性能较上一代提升25%，推理效率提升50% 。该产品已完成对文心、DeepSeek
、智谱、MiniMax等主流模型的适配 ，推理效率显著提升
。256卡超节点可按需扩展至数十万卡乃至百万卡级超大规模集群
，在最大化计算效率的同时，可使数据中心整体建设周期缩短约30%。

曦景S600

　　沐曦股份正式发布新一代AI超节点产品——曦景S600 。作为面向大模型训练 、推理及智算中心建设打造的系统级算力产品 ，曦景S600围绕高密度部署
、高速互连和软硬协同进行全面优化
，可实现单机柜64张GPU高速全互连，并支持灵活扩展至万卡级集群
。

　　在系统设计方面 ，曦景S600创新采用“三0设计”，实现计算节点0线缆、交换节点0线缆以及计算节点与交换节点之间0线缆
，大幅减少传统机柜复杂布线带来的信号损耗和故障风险，进一步提升系统可靠性和长期稳定运行能力。

　　燧原科技展示了与中兴通讯联合打造的正交架构方案“云燧 ESL64-O ”超节点 ，该方案具有低时延 、高可靠
、强信号、优散热 、易扩展
、便捷运维等优势
，通过高密集成、零线缆 、高可扩展性设计进一步提升部署效率 。

　　此外，燧原科技持续探索新一代智算网络互连技术 ，展示NPO光互连原型系统方案
，突破传统铜互连距离限制，支持512卡以上超节点部署及超大规模集群弹性扩展 ，为超大规模AI算力基础设施建设提供新的技术选取 
。

　　超节点为何成为趋势

　　昇腾生态发展部部长张良在WAIC展会期间接受澎湃新闻记者采访时表示
，超节点架构非常适合当下的大模型训练和推理，很多MoE模型（混合专家模型）里面有很多“专家” ，这些模型在训练过程中
，多专家的相互通信非常频繁，通信量非常大 ，通信的时候需要做到数据统一，这是超节点架构的优势。

　　张良披露了华为和DeepSeek在开发V4模型上的深度合作 。“从模型的架构
、参数以及底层模型的调优、算子开发等层面都做了协同
，甚至模型开发的框架和开发方式上都是有协同的，我们整体参与投入比较大。
”张良表示
。

　　作为国内唯一规模商用的超节点 ，昇腾384超节点已累计部署750多套
，规模应用于互联网 、运营商、金融等行业。

　　沐曦股份研发副总裁黄向军也表示，随着模型规模越来越大 ，尤其万亿参数的大模型
，客观上需要更大规模的GPU，通过高带宽连接在一起 。此外 ，MOE的模型专家间的通信
，无论训练还是推理都要求延迟越低越好，超节点这个架构比普通的服务器更适合
。

　　中科曙光自主研发的全国产十万卡AI超集群——曙光8000（登峰）也真机亮相在WAIC上。

　　曙光展台一位工作人员向澎湃新闻记者介绍 ，超节点相较于传统的AI服务器有几个优势
，芯片密度高，占比面积要小很多 ，另外效率上也会提升20%-30%左右，整体成本也会降低一些 。

　　超级点架构中互联和交换芯片至关重要
，他们类似“超级GPU”能否高效运转的“中枢神经 ”和“高速公路
”，直接决定了整个系统的算力能否被有效释放
。澎湃新闻记者在现场了解到 ，中兴通讯和盛科通信两家产品用在多家国产超节点架构中。

　　近来 除了华为外
，其他家超节点产品都没有规模商用，有的则刚推出产品 ，还没有投入使用 。昆仑芯相关工作人员表示
，他们的产品是有真正商用落地的
。

　　一位服务器行业人士接受澎湃新闻记者采访时表示，超节点产品近来 市场需求还很小 ，主要是几家互联网厂商和大模型厂商。常规的AI服务器依然有很好的市场需求 。

　　互联网大厂对国产算力态度转变
，供应链还是紧张

　　随着环境的变化以及国产算力技术的不断突破，对AI技术要求比较高 的云服务商和互联网厂商态度已经发生转变
。

　　张良接受采访时表示 ，前两年这些云服务网厂商或服务器厂商买华为的设备是比较少的
，现在也在积极购入华为的产品。

　　不过，华为超节点产品近来 也供应紧张 ，很多客户需求没有办法满足 。张良也解释称，主要是芯片等产品供应紧张
，导致整个超节点出货量受限。

　　燧原展区一位工作人员与澎湃新闻记者交流时也表示，整个供应链还是面临供应紧张 ，芯片
、存储芯片都缺货涨价
，导致整个服务器出货受限，很多客户需求没有办法满足
。

　　融合算力基础设施服务商博大数据表示 ，从行业来看
，客户采购设备的逻辑正在发生变化。过去更多关注单台服务器性能，现在越来越关注整个集群的效率 ，包括网络互联、散热 、供电以及软件调度能力
，因此超节点成为今年行业关注的热点 。

　　对博大数据而言，公司始终坚持开放兼容的技术路线
。无论客户采用哪一种芯片
、服务器或集群方案 ，博大数据更关注的是如何为这些设备提供稳定、高效的运行环境
，包括高密度部署 、液冷
、高性能互联和智能运维等基础设施能力，让整个系统发挥最佳效率。

　　对于芯片供应情况 ，博大数据表示，相比前两年
，近来 全球供应情况已有所改善，但高端AI芯片仍然是全球范围内的重要战略资源 。未来行业竞争也将逐步从获取芯片 ，转向提升整个 AI基础设施的系统效率
。

（文章来源：澎湃新闻）