7月20日落幕的2026世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議(WAIC 2026)上,算力主題展區裏一排排黑色機櫃令人印象深刻。昇騰950超節點真機首次線下展示,沐曦股份首發曦景S系列超節點,摩爾線程首次公開展示MTT C256超節點……幾乎所有算力廠商都將“超節點”放在了“C位”。業內人士指出,這標誌著算力競爭從單晶片跑分比拼,轉向整機、集群、軟硬體一體化系統能力的綜合競爭,國産算力正式進入系統性升級階段。
大會期間,鵬城實驗室和全球計算聯盟牽頭編制的《超節點定義與實踐白皮書》發佈,首次完整厘清超節點核心定義、架構特徵與核心技術體系,明確三大技術特徵,梳理十大核心價值場景,匯集全産業鏈標杆落地案例,為全球下一代智慧計算基礎設施建設劃定技術標準、指明演進方向、提供實踐範本。
“超節點已成為AI基礎設施建設全新範式。”鵬城實驗室主任高文表示,超節點是一種在物理上由多個計算節點通過高效的互聯協議緊密連接組成,具備跨物理節點統一記憶體編址能力,邏輯上具備“一台計算機”特徵的計算系統。其中,跨物理節點的統一記憶體編址是超節點核心架構特徵。“記憶體語義”和“統一記憶體編址”、超低時延、超大頻寬共同構成超節點的三大技術特徵。
超節點密集涌現的背後,是AI技術加速迭代帶來的算力新需求。
“進入智慧體時代後,AI具備自我迭代能力,推理需求呈指數級增長,對低延遲、高頻寬、長上下文提出更高要求。”沐曦股份聯合創始人、CTO彭莉介紹,超節點是解決推理效率的關鍵,通過多卡互聯,形成高頻寬域,提升推理響應速度,滿足大規模併發和長序列處理需求。
彭莉強調,“超節點”不是簡單“堆卡”,而是系統級方案,涉及算力、頻寬、互聯、管理、軟體棧的協同優化。國産算力要走向規模化,必須突破系統級設計、軟體協同、長期穩定性等瓶頸,而非僅追求單卡性能。
摩爾線程高級副總裁董龍飛從端雲協同視角指出,隨著模型能力下沉,手機、PC、家庭設備、機器人等終端都有可能承載不同層級的AI能力,端側AI算力將是未來重要市場。而在更大規模智算基礎設施建設中,十萬卡集群也不是萬卡集群的簡單擴容,而是系統級工程,可靠性、互聯、散熱、功耗、工程調校都成為超大規模集群必須解決的問題,需要全産業鏈上下游共同面對。
據介紹,摩爾線程正在前瞻佈局光互聯、新材料散熱等新一代技術,為超大規模算力集群做技術儲備。
儘管超節點已成為行業共識,但從技術驗證走向規模化商用,仍面臨多重挑戰。中昊芯英創始人、CEO楊龔軼凡總結了超節點規模化落地的四大核心行業痛點:一是集群通信瓶頸;二是多客戶業務隔離與算力平衡難題;三是散熱基建迭代壓力;四是軟硬體協同成熟度不足,因此超節點距離標準化穩定商用仍有較長週期。
在技術路線上,行業也呈現分化趨勢。楊龔軼凡認為,GPU架構最初為單卡、少量晶片二維圖形渲染設計,而TPU架構立項之初就面向深度學習分佈式並行運算打造,天然適配萬卡級別超節點集群。據介紹,中昊芯英TPU可無縫適配國內中興等所有主流整機廠商超節點硬體方案,支持混合算力集群部署,已有超節點成熟合作案例落地。
工業和信息化部數據顯示,截至今年6月底,我國智慧算力規模達2185EFLOPS(FP16)。據悉,下一步工業和信息化部將持續按照“點、鏈、網、面”體系化工作思路,優化算力基礎設施資源部署,打造算力互聯互通節點,提升算力資源利用效率。
上海交通大學副教授張志剛認為,AI晶片行業正發生結構性變化:從通用計算向專用細分架構分化,長期來看全球僅中美具備完整産業鏈研發能力,海外供應鏈限制正倒逼國內晶片全鏈路極致優化。
投資界人士指出,具備完整自研架構、全鏈路優化能力的企業更具長期價值,核心評判標準是底層自主研發能力與真實落地價值,而非資本敘事。依託龐大的應用市場,未來國産算力有望實現全球引領。
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