算力成生死線，巨頭瘋搶“超節點”

# 算力成生死线，巨头疯抢“超节点”

在刚刚落幕的世界人工智能大会（WAIC）上，一个原本屬於基礎設施層的概念——"超節點"（Super Node）意外成為全場焦點，風頭甚至蓋過了大模型本身。展館的中心位置被各類超節點產品佔據，華為、新華三、中興通訊、中科曙光等廠商紛紛亮出自家的旗艦方案，一場圍繞算力基礎設施的戰爭正在悄然升溫。 超節點，顧名思義，是指在物理上由多個計算節點（如AI加速卡、NPU或GPU）通過高效互聯協議緊密連接組成的計算系統，其核心特徵是具備"一臺計算機"的整體性能。隨著AI大模型參數規模的爆炸式增長，算力需求正在從傳統的"單機八卡"向"萬卡/十萬卡"集群加速演變。在算力普遍緊缺的背景下，頭部雲廠商、大模型公司和政企客戶不約而同地將大規模算力採購作為標配，直接推動了超節點從實驗室走向規模化商用。 ## 資本市場的狂歡

超節點正在成為資本市場的"造富機器"。據《中國企業家》統計，7月1日至22日期間，紫光股份股價累計上漲58%，市值突破1300億元；浪潮信息漲幅達41%，市值接近1400億元。資本的狂熱背後，是對超節點未來市場空間的強烈預期。 一位服務器廠商高管透露，從2026年下半年到2027年，超節點都將呈現快速上量的趨勢。"如果GPU、存儲等供應進一步充足，你們會看到更垂直的上量。"該高管還表示，目前公司與互聯網客戶談判的已是2027年、2028年的供貨計劃，而客戶的第一句話往往就是："你有10萬片的供應，我們再談。如果你沒有，我們就先不浪費時間了。"

產能擴張正在加速落地。據悉，新華三正在杭州建設新的AI超級工廠，以AI整機櫃為主，規模達3.5萬立方米，可容納200至300個測試點位，每個點位可達到240至300千瓦的功率規模。在WAIC上，新華三展示了其UniPoD S80000超節點，覆蓋從32卡至1024卡規模的全系列產品，訓練性能提升70%，推理性能提升3倍。 ## 各路玩家加速佈局

華為也披露了其"A384超節點"的出貨量，累計規模商用超過750套。最新版"昇騰950超節點"以1024張NPU的真機狀態亮相，已具備量產交付能力。華為的路線特點是從芯片、互聯協議到散熱實現全棧自研，優勢在於各層之間可以深度協同優化，整體系統效率遠高於各層獨立堆砌，但對研發體量的要求也極高。 一些AI芯片創業公司也主動投身超節點浪潮。今年1月，從商湯大芯片部門拆分獨立運營的"曦望"推出了GPU芯片S3，併發布了超節點解決方案。算力芯片公司奕行智能則發佈了首個RISC-V AI算力超節點——單機櫃支持64到128顆芯片全互聯，單芯互聯帶寬達3.2T。該產品已落地奕行智能與合作伙伴聯合打造的"全球首套全棧RISC-V萬卡超節點AI Token工廠"，一期預計今年8月建成。今年4月，奕行智能完成了15億元的B輪融資。 中興通訊則走的是另一條路——開放生態、多芯協同。其聯合壁仞科技、沐曦股份、燧原科技等多家合作伙伴打造超節點，不押注單一芯片，讓客戶可以在不同算力芯片之間靈活組合。7月發佈的"OEX超節點"單櫃可容納128張GPU，集群可擴展至萬卡規模。 中科曙光也在7月發佈了首個全國產十萬卡AI的"曙光8000（登峰）"超節點，並接入了國家超算互聯網。此外，阿里平頭哥"真武M890"與"磐久AL128"、百度崑崙芯"天池超節點"以及沐曦、清微智能、摩爾線程等企業也帶來了各自的算力系統，這些廠商大多從雲廠商或特定垂直場景出發，更強調推理效率和性價比。 ## "十萬卡"已經不夠用了

超節點需求的暴增，根源在於大模型參數規模的持續膨脹。今年2月，智譜發佈GLM-5大模型；7月，月之暗面發佈了高達2.8萬億參數的Kimi K3大模型。然而，這些先進模型都不得不靠提價、限購等措施來抑制需求，因為算力已經成為制約其商業化的瓶頸。 九章雲極創始人方磊指出，對於大模型公司而言，行業普遍呈現1美元收入對應約0.8美元算力成本的局面。但更關鍵的是，1美元收入也對應著X倍的市值或估值——算力規模仍是大模型公司最重要的增長手段。智譜顯然已經等不及了。7月21日，智譜宣佈收購國產AI異構算力軟件公司中科加禾，並落地建成1GW級國產AI算力數據中心，此舉推動智譜股價單日大漲近37%。 "十萬卡已經不算什麼了，馬斯克、黃仁勳要建百萬卡集群，中國廠商還得往前衝。"一位中興通訊的超節點員工如此說。他提到，Kimi K3的部署建議是使用64張以上加速卡組成的超節點，這標誌著大模型對超節點規模的算力已經有了明確的門檻要求。 摩爾線程創始人張建中在WAIC演講中指出："模型參數規模的競賽沒有停止的跡象。今天是2.8萬億，到明年可能是5萬億、10萬億。每一次模型規模的躍升，都會把算力需求的基準線往上推一個臺階。這是超節點需求持續增長的底層邏輯，不是短期現象。"

## 價格高昂，ROI是關鍵

超節點在性能強大的同時，價格也十分昂貴。據了解，超節點產品的投入可能在數百萬元到幾千萬元之間。不論是訓練還是推理，關鍵是Token的吞吐效率要"跑滿"，這也是廠商選擇自購還是租賃的關鍵考量——並不是GPU數量越多越好，硬件越高級越好，關鍵是符合市場需求，能算清ROI。 這讓動輒千萬元的超節點產品，註定是少數科技大廠和頭部創業公司的遊戲，難以成為中小公司的選項。阿里雲除了推出性能更強大的"磐久AL128"超節點整機之外，也主打"靈駿真武M890超節點"，以標準化超節點形態向客戶交付具備高速互聯能力、開箱即用的64卡高性能算力單元。 九章雲極目前擁有3萬P的智算規模，未來數年計劃建設為10萬P的智算集群工廠，達到10萬億Token/日的流轉承載力。方磊將建設規模算力中心的方式比作"高速公路和換電站"，"某種程度上，我們更像一個AI基礎設施和算力資產運營平臺。"

運維成本同樣不容忽視。中興通訊、華為、新華三等企業的員工均提到了超節點的電力架構、異構算力的算子融合等挑戰。過去，半導體競爭更多圍繞單顆芯片的性能展開，而AI時代，真正決定競爭力的已經是整套系統的高效協同。把很多芯片連接起來並不難，難的是讓它們像一個整體一樣工作，這涉及到高速互聯網絡、液冷、電力供應等諸多挑戰。 在互聯方面，伴隨著集群規模增大，純銅纜互聯在帶寬和距離上已觸及天花板，對光互聯的需求越來越迫切。但光互聯也帶來了電、光、熱三個物理場的全新設計挑戰——光模塊對溫度極敏感，和高功耗AI芯片封裝在一起，熱耦合問題更加棘手。這也讓超節點的系統工程師成為科技大廠爭搶的人才，字節跳動等企業已經開始招聘專門的"系統分析師"。 ## GPU不再是唯一的主角

一個值得關注的趨勢是，在超節點的系統工程中，曾經作為核心的GPU重要性正在相對下降。大公司更著眼於CPU、存儲、網絡交換卡的系統優化層面。 最明顯的變化是GPU與CPU的數量比例。2025年，在超節點架構裡，GPU與CPU的比值是8:1甚至4:1。但到了2026年，一些廠商預測這一比例將變為1:2甚至1:1。其背後原因是，多智能體系統更需要CPU的調度和內存支持。 一位華為鯤鵬高管在近期的演講中談到，Agent多輪推理時，更多記憶系統工作在CPU中展開，最後才交給GPU去推理，任務的負載已經更多擴散到了內存、CPU等環節上。"NPU變成了CPU的模板，由CPU來安排NPU做什麼。"在各種超節點中，CPU的比例不斷上升，機櫃也在從"GPU中心"走向"GPU+CPU+存儲協同"。 不過，CPU、HBM、先進封裝等關鍵資源同樣緊張。CPU需求增長比產業預期更快，短期供給難以迅速跟上，行業已出現CPU漲價、交付週期拉長的供需失衡現象。7月6日，英特爾宣佈上調旗下多款消費級與服務器級CPU的建議零售價，其中服務器端的旗艦級至強6980P單顆售價上調1495美元，漲價金額近乎等同於一臺中端消費處理器的原價。 存儲同樣是超節點供應鏈中的關鍵一環。智能體需要依賴長期記憶、知識庫、上下文緩存以及海量數據的高速讀寫，未來存儲的價值將更多體現在容量、帶寬和低時延能力上，而不僅僅是成本考量。 芯和半導體副總裁倉巍認為，現在判斷超節點市場的最終格局還為時尚早。真正拉開差距的地方不在算力數字，而在系統工程的完整性——從芯片、互聯到軟件棧、運維工具，能否用一套完整的產品和系統能力交付給客戶，將是這場競爭最終的判斷標準。供應鏈的價格波動正指揮著超節點的狂飆節拍。儘管這是一個價值數千億元的大生意，但可以為其買單的客戶過於集中，超節點玩家們將面臨的，仍將是更加殘酷的性能與價格搏殺。