WAIC观察：国产AI芯片迎来超节点放量元年，掀路线之争

近日，2026世界人工智能大会（WAIC）圆满收官，南都N视频记者现场走访发现，今年在一层的H1、H2展馆内，依旧分布着各类基础设施相关厂商，而相较于去年华为384超节点独领风骚、成为全场最大亮点的局面，今年正式迈入超节点放量元年，行业方案呈现百花齐放的全新格局。

摩尔线程、沐曦股份、燧原科技、清微智能、昆仑芯等多家国产AI芯片厂商悉数亮相，集中展出自研超节点产品与解决方案，让“超节点”成为本届WAIC的热议话题。“今年大家的目光基本都聚焦在超节点上，很多人此前并未见过真正的超节点，他们会比较好奇是怎么互连的，以及我们和其他厂商的区别是什么”。燧原科技展台工作人员告诉南都记者。

公开资料介绍，超节点架构通过深度整合GPU资源，在超节点内构建起低延迟、高带宽的统一算力实体，已成为支撑算力构建范式演进的关键技术路径。那么发展至今，各家厂商的超节点方案存在哪些实质性差异？超节点为何在今年迎来需求爆发？电互联还是光互联方案更优？未来，随着智能体落地加速，超节点又是否会朝向更大规模发展？

国产芯片同台“竞技”，路线各有不同

走进H2馆可以发现，今年，华为展台前依旧是人满为患。据介绍，华为此番首次展出了业界最大规模的1024卡超节点真机，这一超节点采用业界最大256TB全局单一虚拟地址空间，具备1 EFLOPS FP8算力，3us超低RTT时延，支撑海量并发训推场景，TB级NPU互联带宽。

规模大是华为超节点的最大优势，另外，“我们有统一协议，相比传统的以太网而言，带宽提升15倍。在内存方面，我们是业界最大的256TB，其他厂商可能就几十TB，相当于提升了五至十倍。”华为展台工作人员告诉南都记者。

除华为外，各家AI芯片厂商也纷纷带来了各自的超节点方案。南都记者了解到，当前，业内高密整机柜电互连超节点主要以铜缆托盘（Cable Tray）架构和正交架构为主流，展馆内各家选择的方案各有不同。

摩尔线程此次展出的MTT C256超节点设计，采用了柜内Cable Tray架构。据介绍，摩尔线程MTT C256首创一层Scale-up网络连接最多256颗GPU，实现了标准单宽机柜128卡全互联，并柜扩展可达256卡极速互联，在保证链路可靠性的前提下，攻克传统多层网络的带宽损耗与高延迟痛点。

摩尔线程方面告诉南都记者，目前这一代正交架构的局限在于，一柜只能实现64卡 Scale up互联，而要实现一层256卡的高带宽阈，势必会引入更多的跨柜光连接，从而牺牲一定的链路可靠性，而Cable Tray架构能做到单柜128卡全铜连接，在两柜范围内解决256卡的互联，从超节点的GPU紧耦合方案角度提出带宽利用率，通讯延迟以及链路可靠性的最优解。

不过，也有业者告诉南都记者，Cable Tray架构会存在运维难、信号差等问题。对此，摩尔线程方面表示，“256个GPU紧耦合成一个GPU的话，目前铜缆连接链路的信号完整性没有问题，链路可靠性比光连接更优。以此方案可以提升GPU的利用率。”

燧原科技和沐曦股份此次重点展示了正交架构的超节点产品。据悉，此次WAIC上，燧原科技联合中兴通讯发布了云燧ESL64-O超节点，OEX正交无背板设计实现零线缆，互连成本大幅降低。沐曦股份则正式发布新一代AI超节点产品——曦景S600，采用OEX架构设计，通过正交连接器与两级交换拓扑，实现GPU之间低时延、高带宽通信。

燧原科技工作人员向南都记者介绍称，其正交架构使用0线缆设计，较之Cable Tray架构，电信号不需要经过很长的铜缆，信号衰减比较少，信号稳定性会更强，对于客户而言，线缆减少对于机房运维更加容易，可以大幅提升运维效率。“我们现在单柜64卡，也可以并柜到128卡、256卡、512卡，是面向大模型更高需求的产品，会在今年年底量产”。

在主流电互连架构之外，壁仞科技提出了差异化的技术判断，直指现有方案的迭代瓶颈。壁仞科技AI框架架构副总裁丁云帆表示，Cable Tray架构存在运维难度，而正交背板架构存在扩展瓶颈，难以满足下一代数万亿参数大模型对数百卡-千卡级超节点的需求。未来，光互连是必然趋势，NPO（Near-Packaged Optics，近封装光学）是下一代超节点的核心方案。

据壁仞科技方面介绍，当前，光互连有四种主要技术路线——传统可插拔（FRO）、线性直驱（LPO）、近封装光学（NPO）和共封装光学（CPO）。NPO则将光引擎直接与GPU模组融合，去掉了高功耗的DSP芯片，同时传输距离可达数百米，兼具低时延和高带宽密度，是在性能、功耗、成本和工程可落地性之间取得最佳平衡的方案。

基于这些思考，壁仞科技正式推出了下一代NPO光互连、分布式解耦架构超节点方案，支持单个超节点1024卡Scale-up扩展。另外，燧原科技也看好NPO这一方向，在WAIC上，其对外展示了NPO光互连原型系统方案，突破传统铜互连距离限制，支持512卡以上超节点部署及超大规模集群弹性扩展。

此外，清微智能带来了差异化的可重构芯片超节点方案，打破行业传统架构。其此次展出了4096芯片超节点。清微智能产品副总裁陈逸伦告诉南都记者，“我们的超节点产品不需要交换柜，每一颗芯片里面既有计算单元也有网络单元，可以实现芯片内、芯片间、服务器间的光直连”。

无交换机的光直连架构有三重核心价值，“一是可连接更多芯片，算力上限大幅提升，单超节点可实现500P超高算力；二是通信时延大幅优化，相较交换机中转模式延迟降低5-10倍，传输速度更快、稳定性更强；三是大幅降本，交换机成本通常占集群总成本20%以上，可省去这部分开支，显著提升算力性价比。”陈逸伦介绍道。

超节点今年缘何爆发？与智能体落地加速密切相关

今年以来，超节点热度持续走高。此次WAIC上，不仅前文提到的国产芯片厂商带来了超节点产品，阿里也展示了真武M890*磐久AL128超节点；百度昆仑芯展出了32/64卡超节点，当前是国内率先实现量产交付的超节点产品之一，采用自主研发超高密度集成架构，单柜集成32/64张加速卡，可扩展至512卡；新华三展示了UniPoD S80000系列超节点（今年5月发布），实现从32卡到1024卡灵活扩展......

华泰证券在4月发布的一份研报中提到，作为算力集群化提效的核心手段，超节点突破物理系统边界，在单机柜内实现数十至数百张加速卡紧耦合互联。其看好2026年起国产超节点在AI训推驱动下开启放量，预计2028年中国超节点架构市场规模有望达到3414亿元，2026年至2028年复合年均增长率为194%。

那么，超节点究竟为何今年开始如此火爆？南都记者采访多家芯片厂商梳理发现，超节点的需求提升受模型训练和推理两方面需求驱动，能够同时解决模型训练周期长、推理时延高两大行业痛点，而今年初智能体开始规模化落地，进一步让超节点成为了刚需。

据壁仞科技方面介绍，当前，在部署大模型时面临三大痛点，包括单次训练动辄需要万卡GPU协同数月、推理场景对延迟要求越来越苛刻（尤其是万亿级参数MoE模型的专家并行）、以及大规模集群的故障恢复效率直接影响业务连续性，更大规模、更低延迟、更高可靠性的超节点呼之欲出。

华为展台工作人员告诉南都记者，“超节点一方面能使训练模型更快，以前训练模型需要半年，现在只需一个月，另一方面，在模型应用方面，可以降低时延，以豆包为例，之前问问题需要等待几秒，现在可以达到微秒级或者毫秒级”。

摩尔线程方面向南都记者介绍称，超节点主要解决大模型计算中的通讯问题。“随着智能体逐步落地，Agent to Agent的情况下，会需要超节点提供延时更低的服务。之前人机交互的情况下，人阅读Token的速度是有限的，基本在25-30个Token每秒，Agent to Agent可以打开100-120个Token/秒甚至更高，对延时的敏感性会更高，超节点的出现恰恰就是为了解决这一问题”。

燧原科技展台工作人员则表示，“今年OpenClaw（小龙虾）火起来之后，Token消耗量极速增长，大家开始关心Token性价比的问题，包括如何优化，而最直接的优化就是硬件上的优化，大家会发现超节点所带来的性价比比传统的服务器更高，这已经成为了业内共识，所以大家都在推超节点”。

丁云帆在接受采访时提到，超节点集中爆发背后，一是模型参数从千亿迈向数万亿，二是Agent等应用场景要求百万级上下文长度，这两个因素导致对互联、存储的要求发生变化。“去年，超节点的业务需求还没有完全爆发，今年如果没有超节点的话，GPU想大规模出货不容易，为了应对新的业务场景，超大规模的超节点已经成为落地刚需”。

面向未来，超节点规模化扩张的趋势已然明确。华为展台工作人员对南都记者表示，之后，超节点的规模还会逐步扩大，从目前的主流趋势来看，模型大小、参数量还是会越来越大，而当大模型参数越来越大，问的问题越来越复杂，就需要更大规模的超节点。

出品：南都政商数据新闻部
统筹：甄芹
采写：南都N视频记者 朱可轩 发自上海