在世界人工智能大会（WAIC）的展馆中心，一种名为“超节点”的计算系统成为焦点。这种由多个计算节点通过高效互联协议紧密连接而成的系统，具备“一台计算机”的特征，正随着AI大模型对算力需求的激增而迅速崛起。
随着AI大模型从“单机八卡”向“万卡/十万卡”集群的演变，算力紧缺成为普遍问题。头部云厂商、大模型厂商和政企客户纷纷将规模算力采购作为标配，推动了超节点的规模化商用。在资本市场，超节点概念股表现强劲，多家服务器厂商股价大幅上涨，市值飙升。
超节点的产能也在持续上扬。据服务器厂商高管透露，从2026年下半年到2027年，超节点将呈现快速上量趋势。如果GPU、存储等供应进一步充足，上量速度将更加显著。目前，互联网客户对超节点的需求已达到10万片级别，没有足够供应的厂商将失去谈判机会。
在超节点领域，新华三正在杭州建设新的AI超级工厂，规模达3.5万立方米，可容纳200至300个测试点位，每个点位规模达240至300千瓦。新华三展示的UniPoD S80000超节点覆盖从32卡至1024卡规模的全系列产品，训练性能提升70%，推理性能提升3倍。
华为也披露了其“A384超节点”的出货量，累计规模商用超过750套。其最新版“昇腾950超节点”以1024张NPU的真机状态亮相，已具备量产交付能力。一些AI芯片创业公司也积极投身超节点浪潮，推出GPU芯片和超节点解决方案。
算力芯片公司奕行智能发布了首个RISC-V AI算力超节点，单机柜支持64到128颗芯片全互联，单芯互联带宽达3.2T。该产品已落地在奕行智能与合作伙伴联合打造的“全球首套全栈RISC-V万卡超节点AI Token工厂”，一期预计今年8月建成。奕行智能今年4月完成了15亿元的B轮融资。
超节点的价格比传统服务器贵50%，但性能可提升10倍，客户认为物有所值。无论是AI大算力芯片厂商还是整机系统厂商，都在从芯片架构、封装、互联等方向发力，最终触达超节点系统层。整机厂商则从系统需求倒推，向下定义互联规格、芯片接口乃至封装形态。
今年，几家头部模型公司推出了更先进的模型，但被算力卡住，无法卖出更多Token套餐。智谱发布GLM-5大模型，月之暗面发布高达2.8万亿参数的Kimi K3大模型，但都不得不靠提价、限购等措施抑制需求。算力规模仍是大模型公司最重要的增长手段。
智谱已收购国产AI异构算力软件公司中科加禾，并落地建成了1GW级国产AI算力数据中心，推动股价单日大涨近37%。马斯克、黄仁勋计划建百万卡集群，中国厂商也在加速追赶。Kimi K3的部署建议是使用64张以上加速卡组成的超节点，标志着大模型对超节点规模的算力有了门槛要求。
模型参数规模的竞赛没有停止迹象。摩尔线程创始人张建中在WAIC演讲中提到，模型能否达到前沿模型水平，完全取决于模型工厂的基础设施能力。摩尔线程已拿出“MTT C256超节点”，并搭建了模型训练工厂和Token生产工厂。
各家厂商在超节点领域的竞争日益激烈。华为最新的“昇腾950超节点”标准版为1024张卡，单柜64卡，由16个柜台组成，最大可拓展至8192卡。中兴通讯发布的“OEX超节点”单柜可容纳128张GPU，集群可扩展至万卡规模。中科曙光也发布了首个全国产十万卡AI的“曙光8000（登峰）”超节点，并接入了国家超算互联网。
各家技术路线不尽相同。华为“昇腾950超节点”全栈自研，各层之间深度协同优化，整体系统效率高，但对研发体量要求极高。中兴通讯联合多家合作伙伴打造的超节点则走开放生态、多芯协同路线，不押注单一芯片，让客户可以在不同算力芯片之间灵活组合。
超节点性能强大，但价格昂贵。产品投入可能在数百万元到几千万元之间，关键是Token的吞吐效率要“跑满”。动辄千万元的超节点产品注定是少数科技大厂和头部创业公司的游戏，难以成为中小公司、创业公司的选项。
运维成本也是超节点面临的一大挑战。电力架构、异构算力的算子融合等问题需要解决。半导体竞争已从单颗芯片性能转向整套系统的高效协同。把很多芯片连接起来并不难，难的是让它们像一个整体一样工作，这涉及高速互联网络、液冷、电力供应等诸多挑战。
能源和电力问题是超节点面临的深层考验。超节点表面上是“耗电多”，深层考验的是整个供电链路的协同设计问题。散热同样复杂，机柜内的热分布要和芯片功耗分布、封装热阻、液冷板流量设计相互耦合。华为展出的风冷超节点解决了传统风冷机房向高密度智算升级的难题，无需进行高昂的液冷改造。
在互联方面，纯铜缆互联在带宽和距离上已触及天花板，对光互联的需求越来越迫切。但光互联带来了电、光、热三个物理场的全新设计挑战。光模块对温度极敏感，和高功耗AI芯片封装在一起，热耦合问题更加棘手。
超节点的系统工程师成为科技大厂招聘的热门职位。字节跳动正在招收“系统分析师”，职责是深入分析大规模AI集群的性能瓶颈和需求，做AI基础设施的架构设计和优化。在超节点的系统工程里，曾经作为核心的GPU重要性正在下降，大公司更着眼于CPU、存储、网络交换卡的系统优化层面。
GPU与CPU的数量比例正在发生变化。2025年，超节点架构里GPU:CPU的比值是8:1甚至4:1，但到了2026年，一些厂商预言未来CPU与GPU的比变成1:2甚至1:1都有可能。多智能体的系统更需要CPU的调度和内存，任务的负载已更多扩散到了内存、CPU等环节上。
智算机房可能将演变为以CPU为中心的通算整机柜。CPU、HBM、先进封装等关键资源同样紧张，CPU需求增长比产业预期更快，短期供给难以迅速跟上。行业出现了CPU涨价、交付周期拉长的供需失衡现象。英特尔宣布上调旗下多款消费级与服务器级CPU的建议零售指导价，至强6980P单颗售价上调1495美元。
存储也是超节点供应链中的关键一环。智能体需要依赖长期记忆、知识库、上下文缓存以及海量数据的高速读写，未来存储的价值将更多体现到容量、带宽和低时延能力上。供应链的价格波动正指挥着超节点的狂飙节拍，超节点玩家们将面临更加残酷的性能与价格搏杀。
