WAIC 观察：超节点成国产算力新共识，单卡比拼升级为系统之争

在 WAIC 2026 主展区，几排两三米高、通体黑色的机柜前始终人头攒动——它们是华为、中兴、阿里云等厂商集中展出的「超节点」设备。这个一年前还只是少数企业提及的概念，在本届大会上已成为国产算力厂商的集体共识，几乎所有主流玩家都把它摆到了展台最显眼的位置。

同一目标，不同路线

虽然各家都在押注超节点，但背后的技术路线差异明显。华为走的是高度一体化路线：首次公开亮相的昇腾 950 超节点（Atlas 950 SuperPoD）由 1024 张计算卡组成，提供 256TB 统一内存，NPU 往返时延低至 3 微秒，通过统一内存编址让 1024 张卡像一台计算机协同工作。据现场工作人员介绍，该架构最高可支持 8192 颗芯片互联，未来甚至有望扩展至 50 万卡集群。

中兴则选择了开放路线。其 OEX 架构兼容 CPU、GPU、交换芯片、网卡等不同硬件，联合壁仞、沐曦、燧原、天数智芯等国产芯片企业打造开放底座，目标是把整体拥有成本（TCO）压到最优。壁仞科技则把重点放在互联上，依托自研 BLink2.0 协议，使 1024 张 GPU 可共享同一内存空间，构成一个可统一调度的「逻辑 GPU」，并首次提出 NPO 光互连与分布式解耦架构。

在 GPU 之外，TPU 路线的代表中昊芯英发布了新一代「须臾」AI 芯片：混合精度浮点算力 896 TFLOPS，8-bit 推理算力 1792 TOPS，单芯片功耗相比同档产品降低约 50%。其单超节点最高可支持 2048 颗芯片直联，面向万亿参数模型训练与多智能体协同。云计算厂商同样在发力：阿里云展出真武 M890 + 磐久 AL128 组合，单芯片内置 144GB 高带宽显存，片间互联带宽 800GB/s；百度展示基于昆仑芯 P800 的天池算力矩阵，支持 256 卡超节点并可扩展至数十万卡集群，兼容文心、DeepSeek、智谱等主流模型。

模型迭代「逼」出了超节点

为什么今年超节点突然成为行业共识？答案不在展会，而在模型本身。壁仞科技 AI 框架副总裁丁云帆表示，超节点并非新概念，而是大模型演进到今天的必然结果。

• MoE 架构成为主流：动态调用「专家」网络让计算更高效，但 GPU 间的数据交换急剧增加，对互联带宽提出极高要求。
• 模型参数持续膨胀：千亿参数已不稀奇，万亿正成为新门槛。7 月 16 日发布的 Kimi K3 参数规模达 2.8 万亿，是目前全球参数最大的开源模型；业内预计未来几年 5 万亿参数级模型也会出现。
• 上下文越来越长：代码 Agent、科研 Agent 等场景中，单次任务处理的 Token 数量成倍增加，对显存与算力的占用明显上升。

与此同时，受限于制程工艺，国产 GPU 在单芯片算力上与国际先进水平仍有 3–5 年代差，单纯依靠单颗芯片追赶并不现实。供需两端共同作用下，超节点从可选项变成了「刚需」。

光互连：2028 年前后或成主流

当超节点规模从百卡走向千卡、万卡，互联就成了决定算力上限的关键。过去 GPU 间主要依赖铜缆传输电信号，但随着 800G、1.6T 高速互联时代到来，铜互连正逼近物理极限，光互连被普遍视为出路。

目前光互连主要有四条技术路线：传统可插拔（FRO）、线性直驱（LPO）、近封装光学（NPO）、共封装光学（CPO）。丁云帆透露，今年产业界的讨论重心已从较成熟的 FRO、LPO 转向代表未来的 NPO、CPO，尤其 NPO 正成为协同攻关核心。相比传统可插拔光模块，NPO 把光引擎部署到 GPU 或交换芯片附近，缩短电信号传输距离、去掉高功耗 DSP 芯片，并在带宽、时延、功耗与成本之间取得更好平衡，传输距离可扩展至数百米。集邦咨询数据显示，CPO/NPO 市场规模预计将从 2025 年的约 1 亿美元跃升至 2030 年的 390 亿美元以上，五年增量约 400 倍，阿里、腾讯等已将 NPO 视为近中期部署主轴。

不过 CPO 方面国内布局企业较少。一方面，CPO 要求将光引擎直接封装到计算芯片内部，对芯片设计、先进封装与工艺制造要求更高；另一方面，这种深度集成会重塑产业链利益分配——原本属于光模块厂商的价值空间可能被芯片厂商吸收。丁云帆认为，中国现阶段更适合走生态共建路线，GPU、交换机、光模块厂商协同推进。壁仞计划明年推出基于 NPO 的超节点产品，行业普遍预计到 2028 年前后 NPO 光互连有望成为 AI 超节点的主流方案。

规模化：中国跑得比预期更快

超节点的真正考验不仅是硬件，更是系统工程能力。中昊芯英创始人杨龚轶凡指出，当海量芯片组成统一集群并同时承载多家客户业务时，分布式数据交换开销、多租户隔离、散热、调度、故障自愈等软件能力都需要同步突破。「超节点竞争，本质上是一场产业链竞争。」

值得注意的是，丁云帆认为，在超节点规模化扩展这件事上，国内甚至走得比国外更快。正因为单卡算力存在差距，国内产业界才更迫切地依靠系统级创新求解，这也使得封装、交换机、光模块、液冷、服务器、调度软件等原本分散的技术环节被紧密串联在一起，形成体系化的突围。从本届 WAIC 释放的信号来看，国产算力竞争的重点已经从单颗芯片转向整个计算系统，下一阶段的胜负，将取决于谁能先把整个系统高效运转起来。