超节点，一个频频在世界人工智能大会上出现的热词。

红星资本局注意到，人工智能行业正在发生变化。当讨论到算力问题时，相较于过去总关注“单颗芯片的性能”，现在的关注点更多转移到类似于超节点的系统解决方案。

在AI行业的算力竞争中，单卡性能或不再是唯一标准，有效算力背后的整体系统工程已成为各大厂商比拼的新战场。

不过，超节点等硬件设施能彻底解决算力紧缺问题吗？

刷屏的超节点是什么？

上千张AI芯片组成一台“超级计算机”

一组组黑色的机柜被搬上了世界人工智能大会的展台。

在世博展览馆H2展区，走一段路就能看到“超节点”等字样的标识。刚从这一组机柜离开，转眼又看到一组黑色的机柜，观众们围着机柜合影打卡，也有人向工作人员咨询相关参数。

图据华为公众号

超节点，已成为在世界人工智能大会上刷屏的热词，但这到底是什么？

要解释超节点，就必须说清楚“通信墙”问题。

当前，一张AI芯片无法满足AI大模型的计算需求，只能靠堆叠多张芯片把任务拆分来干，一般是以Scale-out（横向堆叠）的方式组成超大集群，但这会导致“算得快、传得慢”。有数据显示，在超高参数级别的大模型训练中，计算单元约40%时间在“空等”通信。

而超节点则是放大Scale-up（纵向堆叠）的范围，让更多芯片通过高带宽、低时延的方式连接，像一台超级计算机一样协同高效工作。

往每台服务器中塞多张GPU芯片，这就是Scale-up，此时每台服务器就是一个节点；再把多个节点连接起来，这就是Scale-out。图据中科院物理所官方账号。

在此次大会上，最受瞩目的超节点莫过于华为昇腾950超节点，这是其真机首秀。从数据上来看，它的单柜是64卡，共16台计算柜、4台灵衢柜，支持1024张AI芯片卡高速互联。

不过，1024卡不是华为昇腾950超节点的极限。有华为的工作人员告诉红星资本局，它真正的上限是8192卡，只是这次仅展出20个机柜、1024卡的配置，预计年底投入商用。

这是目前业界最大规模的超节点，有大模型正翘首以盼。早前，DeepSeek曾表示，随着下半年昇腾超节点全系列产品批量上市，其Pro版价格有望大幅下调。

算力从“拼芯片”到“拼系统”

谁家的系统工程能提供更多的有效算力？

不仅仅是华为，多家厂商也带来了差异化的超节点，从中兴通讯的中兴OEC超节点到新华三的UniPoD S80000超节点，再从阿里云的磐久AL128超节点到昆仑芯32/64卡超节点……

红星资本局发现，当讨论AI算力时，行业的关注点已经从“单颗芯片的性能”转移到集芯片、有效算力、散热、运维等为一体的系统方案。

以线缆为例，有业内人士告诉红星资本局，通常，机柜以铜缆、光纤等实现互联，但这些线缆可能会带来一定程度的性能损耗、运维复杂度较高、故障点多等难题。

而现在，中兴通讯已联合多家合作伙伴打造出Matrix超节点，是以OEX正交超节点为基座，其正交无背板的设计实现了零线缆，互联的成本能降低80%，能显著提升运维效率。

图据中兴通讯公众号

正如壁仞科技相关负责人在现场所说：当下，国产算力选择“体系化突围”，不靠单颗芯片硬碰硬，而是依靠超节点这类系统级创新，把上千颗国产芯片整合为高效协同的算力整体。

红星资本局注意到，在各家超节点集中亮相时，算力集群同样在系统方案上有新的突破。

其中，十万卡AI超集群曙光8000真机首次公开亮相，它贯通了芯片、计算、存储、网络、散热、应用和服务等关键环节，以全链路协同满足十万卡规模下多类型任务的复合计算需求。

图由中科曙光提供

以散热来说，Frore Systems联合创始人兼CEO Seshu Madhavapeddy在世界人工智能大会上给出一组数据：如果GPU芯片温度升高，性能效率指标就会急剧下降。同一块GPU，运行温度从65度上升到90度，其会损失30%的效率。

而中科曙光的工作人员告诉红星资本局，曙光8000采用的是浸没式液冷散热系统，所有核心元部件浸没在不导电的特殊液体中，这会把能源利用率提升至一个新高度，“实验室的PUE值可以低至1.04，简单来说，就是用1000瓦的电去做计算，只需要40瓦的电去散热。”

这或许也意味着：在AI行业的算力竞争中，单卡性能或不再是唯一标准，有效算力背后的整体系统工程已成为各大厂商比拼的新战场。

算力的终极解决方案是什么？

有人组建算力网，有人把目光投向太空

算力，俨然已成为AI时代的基建，但超节点、超集群现暂时无法彻底解决算力紧缺问题。

香港城市大学计算机学院教授林静告诉红星资本局，当前，AI尚未彻底融入人类的生活生产中；如果未来大规模使用，其所需要的算力相当庞大，要认真考虑地球的资源是否能满足。

在林静看来，想要真正解决算力的紧缺问题，有三种可能的方向：①提升人工智能的效能；②考虑冯·诺依曼的经典计算框架是否已不足以解决问题？发展量子计算等新计算范式；③发展太空算力，不消耗地球上的资源。

（注：公开资料显示，当前，冯·诺依曼计算架构在处理特定复杂问题时，日益暴露出“存储墙”、组合爆炸等固有效能瓶颈问题；行业内现已有人开始探索前沿的计算技术，如存算一体技术、光计算技术、量子计算技术。）

以太空算力为例，现已有组织、企业在推动发展。在世界人工智能大会“未来计算·未来算力”论坛上，上海“星枢计划”太空算力星座正式发布，该项目由复旦大学联合上海星枢天算航天科技牵头研制运营，总规划1000颗天基算力卫星。

图由论坛主办方提供

不过，也有业内人士告诉红星资本局，太空算力最早由马斯克等企业家提出，其受限于美国的供电环境；如果是在中国讨论算力，完善的电力设施等资源足以支撑开发所需的地球算力。

红星资本局了解到，当前，中国算力网也有了一定的发展。

鹏城实验室主任、中国工程院院士高文在前述论坛中表示，中国算力网的发展需要经过三个阶段：①算力资源汇聚；②在算力汇聚的基础上，面向特定用户群体开展协同运算；③在运营模式成熟后，算力网面向社会开放。

高文透露称，目前，第一阶段的任务已完成70%，全国70%的算力资源已纳入实时更新的统一数据库，该数据库提供给国家数据局使用，可实时展示各算力中心的运行状态等。

不管是算力网、发展太空算力，还是发展超节点等硬件设施提供算力，不同组织的不同人士都在为算力紧缺问题努力探索中，或许，算力在未来不再是需要考虑的问题。

(本文不构成任何投资建议，据此操作风险自担)

记者 杨佩雯 上海报道