大模型撞上的“墙”，被壁仞推倒了

撰文| 郝 鑫

编辑| 王 潘

2026年被誉为“国产超节点元年”。

今年的WAIC尤其明显，国产超节点不再是PPT，而是以真机、集群的形态集中展示。

华为昇腾Atlas 950 SuperPoD作为“镇馆之宝”真机亮相，现场展出1024张昇腾卡；壁仞科技正式推出NPO光互连、分布式解耦架构、最大1024卡超节点方案；中科曙光首发scaleX十万卡超智融合集群系统；燧原科技展出“云燧”系列超节点及NPO光互连原型；沐曦股份首发“曦景”S系列超节点。

壁仞科技AI框架架构副总裁丁云帆告诉我们，在这背后有两条明显的趋势：一是随着模型参数不断扩大到数万亿，主流电互连超节点面临规模扩展的物理天花板，NPO（近封装光学）光互连路线越来越被厂商青睐；二是国产算力竞争维度，将逐渐从单颗芯片性能转向系统级方案。

壁仞科技很早就有前瞻性地押注了光互连路线，经历了以“光跃”系列为试验田，从“电互连”迭代至“NPO光互连”，最终实现从“电”到“光”、从“整机柜”到“分布式解耦”的架构跃迁。

近期，很多国内大厂出于未来市场竞争考量，陆续拿出了NPO光互连超节点方案，但总体上当前还处于技术攻关和样机开发阶段。

壁仞科技表示，预计2027年NPO光互连超节点开始商用落地。届时，NPO光互连超节点将进入小规模商业化验证阶段，光互连超节点的产业化将实现从0到1的跨越。

丁云帆预计，“到2028年，NPO光互连超节点可能实现规模化部署”。

华泰证券测算，2028年国产超节点市场空间有望达到3414亿元，2026年至2028年CAGR（复合年均增长率）为194%。

大模型撞上了“墙”

超大参数、超长文本、超大集群，是超节点诞生的根本驱动力。

在参数规模上，模型正在从千亿级迈向数万亿级。Kimi K3的参数量在2.8万亿，业内普遍推测Fable 5的参数在5T-10T之间。丁云帆预测，“明年国内很有可能出现5万亿参数模型”。

在文本长度上，Agent等应用场景要求百万级上下文。在集群规模上，推理和训练都需要成千上万张GPU协同工作。

三者叠加，意味着必须将海量的GPU高效协同，使之如同一台一体化超级计算机运行。因为单卡算力再强，也抵不过规模带来的通信墙和协同瓶颈。

模型架构本身的变革进一步放大了对高速互联的依赖。当前主流大模型普遍采用MoE（混合专家）架构，模型内部包含大量“专家”，运行时需要专家并行，即任意两个GPU之间都需要频繁通信。

这种高密度的实时数据交换，对互联带宽和低延时通信，提出了远超传统集群网络能及的要求。普通的数据中心网络无法支撑这种全对全的高效通信模式，必须依赖超节点内部的高速互联才能实现高效协同。模型架构一变，互联需求便从锦上添花变成了刚需标配。

此外，所有技术都要回归商业本质，追求性价比和回报率。

在训练侧，万卡集群训练动辄数月，对集群的稳定性和通信效率要求极高，超大超节点能有效减少跨域通信损耗，提升有效算力占比。在推理侧，随着Agent爆发，推理算力需求甚至已超过训练，且推理对延迟极其敏感，伴随大量KV Cache（中间计算结果）。如果超节点规模不够大，跨节点通信延迟过高，不仅会导致AI响应变慢，更无法高效共享缓存，造成算力巨大浪费。

需求的升级只是故事的一面，更严峻的是现有技术路线已触碰物理极限。当前主流的电互连超节点（铜缆）正面临三重制约。

首先是传输距离受限，当端口速率达到224Gbps时，铜缆电信号在3米内就会严重衰减，无法拉远；第二，规模上限卡死，无论是Cable Tray还是正交背板架构，一般只能支持64卡或128卡的规模；最后，运维极为困难，高密度线缆生产良率低，一根线断裂就有可能影响整个系统。

一场从“电”到“光”的算力革命

当电互连撞上物理天花板后，光互连超节点，就成为了算力破局的最优路径。

当前，光互连有四种主要技术路线，分别为传统可插拔（FRO）、线性直驱（LPO）、近封装光学（NPO）和共封装光学（CPO）。

传统可插拔（FRO），是将光模块作为一个独立的可插拔部件，插在机箱边缘的面板上，在光模块内部带有一颗DSP（数字信号处理器）。单个400Gb光模块的功耗可达10瓦左右，这导致当超节点中模块数量过大时，整体功耗和散热压力骤增。另一个明显的痛点是，DSP芯片在处理信号时，会引入额外的延时，最终拉低了处理效率。

线性直驱（LPO），同样采用了可插拨模块形态，但在其基础上做了减法。因为去掉了高功耗的DSP芯片，从而大幅降低了功耗和延迟。暴力拆除带来了很强的局限性，低功耗和延迟的另一面是，信号质量下降。所以这种方案严重依赖系统级的联合定制调优，落地在产业中，往往成为了互联网大厂专属。大厂拥有完全定制的交换机、服务器和光模块，可以通过全栈调优来弥补信号缺陷，而普通客户和中小厂商无法直接使用，复制性极差。

近封装光学（NPO）是当下技术热门，其做法是将光引擎直接与GPU模组融合，并去掉高功耗的DSP芯片。光信号不再走主板上的PCB铜线，而是直接通过光纤拉出机箱边缘，极大缩短了电信号传输距离，几乎没有信号衰减，还支持数百米的长距离传输。基于上述优势，成为了各厂商平衡性能、功耗、成本和工程可落地性因素的最佳方案。

共封装光学（CPO），则是NPO的下一个进化阶段，该方案将光引擎和GPU直接封装在同一个芯片内部。从理论上达到了完美状态，光信号不走任何PCB，，直接在芯片内部传输，损耗最低、信号质量最高、带宽密度最大，性能、功耗等各方面达到最优。但遗憾的是，CPO的工艺难度极大，厂商的封装技术和良率面临巨大挑战，目前尚不具备产业化的可行性。

丁云帆告诉光子星球，当前产业界在光互连技术路线上，讨论焦点已不再集中在较为成熟的FRO和LPO方案。行业的关注点和资源已全面转向代表未来的NPO和CPO方案。

“尤其是NPO，正成为产业链协同攻关的核心。”

光互连产业链由光模块、GPU、服务器、互联网大厂等多方角色构成，未来发展方向是构建一个开放的生态系统。

在这个开放生态中，各方各司其职。互联网大厂作为核心客户，主要定义架构规范，话语权强，但不涉足具体的交换机或光模块制造；诸如壁仞科技一类的GPU厂商，专注于GPU研发，采用第三方NPO光引擎，并制定自己的超节点架构，但不做整机柜，而是与服务器伙伴合作；交换机与光模块厂商成为开放的供应方，可向包括壁仞科技在内的不同客户提供产品。

NPO光互连、分布式解耦架构超节点方案

“国产GPU四小龙”之一的壁仞科技，率先给行业打了个样，已经走出了一条完整的光互连演进路线。

基于BR166和BLink 1.0互连协议，壁仞科技构建了第一款超节点产品。采用分布式光交换（dOCS）技术，基于8卡标准服务器构建，单个超节点域最大32卡。

该阶段的代表产品是在去年WAIC上，壁仞科技联合上海仪电、曦智科技、中兴通讯，发布的国内首个光互连光交换GPU超节点——“光跃LightSphere X” ，获得了2025年WAIC最高奖项“SAIL奖”。

值得一提的是，壁仞科技在第一代产品中就采用了光互连的方案，而非从电互连起步。这使得其在光互连超节点领域，积累起比行业更早的实践经验。

在“光跃”系列成功验证了光互连的可行性后，壁仞科技于今年的WAIC上，正式发布了下一代NPO光互连、分布式解耦架构、最大1024卡超节点方案，这标志着其技术路线正式演进至NPO。

需要强调的是，壁仞科技给出的不是单点技术突破，而是一套覆盖芯片、协议、系统、应用的超节点端到端解决方案。

壁仞科技业界首创Chiplet（芯粒）架构大算力芯片，好比把多块小积木拼成一个巨型乐高。通过将多个计算芯粒组合成一颗高算力芯片，突破了单芯片制造的物理尺寸限制。新一代BR2xx系列GPU支持FP8/FP4低精度高算力计算，拥有更大显存带宽，并原生集成超节点互连能力，构成整套方案的算力底座。

壁仞科技自研的BLink 2.0超节点互连协议是连接所有GPU的“神经系统”，具备四大核心能力：一是内存语义互连，最多1024张GPU共享统一内存空间，如同一台“超级GPU”；二是在网计算，将通信运算下沉至交换机，减轻GPU负担；三是智能拥塞控制，避免网络堵塞；四是多层链路自愈，从物理层到框架层逐级防护，确保训练推理不中断。

基于BR2xx与BLink 2.0，壁仞科技构建起了三级超节点产品矩阵，客户可按需灵活选择、弹性扩展。分别为16卡标准服务器超节点（电互连）与128卡高密整机柜超节点（电互连），适用于中小客户及千亿至万亿参数场景；旗舰级1024卡分布式解耦架构超节点（NPO光互连），面向大客户及数万亿参数场景。

应用侧，壁仞科技提供了“Token工厂”解决方案。

壁仞通过五级分层缓存架构，实现了95%以上的KV Cache缓存命中率，大幅降低重复计算开销。同时，壁仞科技联合中国电信首创跨厂商异构混推方案，充分发挥异构算力优势，有效吞吐提升20%。在容错保障方面，即使单个GPU发生故障，框架层也能自动隔离故障节点、感知超节点拓扑重新组网，确保业务不中断，为大规模超节点集群的工程落地和长期稳定运行提供了最终根本保障。

在壁仞科技内部构建了一条清晰的验证路径：先在自家业务场景中部署和验证方案的有效性，再通过深度优化将性能调到最优，积累工程经验，最后将已验证的成熟方案提供给客户。

结合壁仞科技自研的SUPACODE GPU编程智能体，进一步放大了这一策略的效率。如果客户的模型发生小幅度变化，该智能体可以自动识别并完成适配，客户甚至无需告知模型具体改动，大幅降低应用落地成本。

结语：

透过壁仞科技的案例，关于超节点未来的趋势变得逐渐清晰：

技术上，NPO光互连将取代电互连，成为Scale-up的主流方案；架构上，分布式解耦将取代整机柜定制，成为超节点的标准形态；竞争上，全栈系统能力将取代单芯片性能，成为厂商的核心壁垒；生态上，开放共建将取代封闭独占，成为产业的主流模式。

由此可见，超节点不是一款产品，而是一套计算范式；不是一次升级，而是一场革命。

AI算力竞争的游戏规则也正在悄悄被改写，即从单点性能竞赛，转向了系统效率竞争。

对中国AI产业而言，这是一次难得的战略机遇。当全球算力竞争从“拼制程”走向“拼系统”，中国拥有完整的产业链、丰富的应用场景和强大的工程化能力，恰恰成为了有利的竞争优势。

这不仅是壁仞科技一家的机会，也是国产GPU共同的机遇。

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