01产业链全景图
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02 【超节点】解释
AI算力超节点就是通过超高速互联,把几十甚至几百块AI芯片(GPU/NPU)紧紧耦合在一起,变成一个逻辑上的“巨型芯片”,从而打破单机算力瓶颈,让超大模型训练更高效。
想象你要训练一个超级大脑(大模型),这个大脑需要同时用到成百上千个“工人”(GPU)一起干活。
以前的做法是,把这些工人分散在不同的房间,靠打电话(以太网/InfiniBand) 沟通,话音有延迟,说多了就容易卡顿。
而“AI算力超节点”,就是把这些工人拉进一个大车间,肩并肩站在一起,用极高带宽、极低延迟的“内部广播”(如NVLink、NVSwitch)直接交流,工作起来几乎像同一个人在思考。
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02-1、相关概念
要吃透超节点,需要先了解两个概念:Scale-up 和 Scale-out。
Scale-up 和 Scale-out,可以理解成两种“做大”思路。
Scale-out是开分店——多添几台服务器,把任务分给各家分店同时干,靠数量取胜;
Scale-up则是把总店扩建成超级卖场——在单台节点里塞进更多处理器、内存和存储,用高速互联把它们像内部传送带一样串起来,让所有组件协同得像一个整体。具体图示如下:
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超节点则是Scale Up的终极形态——同时借鉴了Scale Out的思路,形成“内部极致Scale Up,外部配合Scale Out”的混合架构。
传统Scale Up受限于单台服务器的机箱空间、功耗和散热,通常只能扩展到8卡或12卡;而超节点则用NVLink、CXL等高速互联技术,把多台服务器的芯片打通成逻辑上的一体,物理边界从单机扩展到机柜甚至多机柜,相当于把几间卧室打通成一个大厅,能容纳72卡、384卡、1024卡乃至万卡级。
本质上,超节点仍是Scale Up的范畴,只是把“低延迟、高带宽”的优势推到了极致,是Scale Up在超大规模AI时代的全面进化。
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03 上游产业链--核心环节
超节点服务器机架主要由计算节点、交换节点、TOR交换机、供电单元、供电母线、电缆桥架、液冷散热系统等部分组成。
随着超节点服务器渗透率不断提升,不仅会持续拉动算力卡、交换芯片和交换机的需求,也将带动高功率电源、高压UPS/HVDC、服务器液冷、铜缆、PCB、光通信等相关配套板块同步增长。
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03-1、交换芯片
交换芯片在超节点里的作用,简单来说,就是打通芯片之间高速通信的“核心枢纽”。
超节点要把几十、几百甚至上千颗AI芯片(GPU/CPU)像一颗超级芯片那样协同工作,芯片之间就需要频繁交换海量数据。
如果没有交换芯片,每两颗芯片之间直接连线,数量会呈指数级爆炸,根本做不了;而交换芯片就像一座智能立交桥——所有芯片先把数据发给它,它再按目的地快速转发,这样就能用较少的连接覆盖全互联。
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1、核心原理
数据包从端口进入交换芯片后,先解析包头字段,做流分类准备;随后经过安全引擎进行硬件安全检测,过滤掉异常报文;通过安全检测的包再进行二层交换或三层路由,并根据策略执行丢弃、限速或修改VLAN等动作;
之后按优先级或DSCP标签放入不同队列的缓冲区,由调度器根据优先级或加权轮询算法决定转发顺序;最后在从端口发出前,还会执行一次流分类修改操作,完成整个转发流程。
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2、市场规模
全球PCIe交换芯片市场增长迅猛。预计2030年市场规模将达135.3亿美元,2022年至2030年复合年增长率达14.5%,未来几年保持高速扩张态势。数据中心等下游应用对带宽和互联需求的持续释放,是这一增长的主要驱动力。
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3、竞争格局
当前,以太网交换芯片市场的竞争格局,呈现鲜明的全球与区域分化态势,头部厂商主导地位明显。
2020年,中国商用市场由博通(Broadcom)占据绝对主导,份额高达61.7%,Marvell和Realtek分别占20.0%和16.1%,国产厂商盛科通信仅占1.6%。
而同一时期的中国自用市场则完全是另一番景象——华为以88.0%的份额遥遥领先,思科占11.0%,其余厂商合计仅1.0%,反映出国内企业在自用场景下的高度集中和自主可控倾向。
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到2024年,全球格局有所演变。博通仍以33.64%的份额保持第一,但领先优势相对收窄;思科升至22.79%,Marvell占19.35%,华为全球份额提升至9.52%,显示出其在国际市场的扩张步伐。
整体来看,全球市场呈现多强并立局面,头部厂商持续巩固技术和生态壁垒,而华为、盛科通信等国产力量正逐步增强在全球产业链中的存在感。
03-2、PCB
机架级互联重塑单机价值天花板:从GB300到VR200 NVL72,单机柜PCB价值量暴涨233%,从3.5万美元跃升至11.7万美元。核心驱动在于78层M9级正交背板替代了超2万根传统铜缆,使PCB首次成为机架级核心互联载体。
PCB图示
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材料与工艺向半导体级演进抬升壁垒:产业正经历从M8向M9/M10级覆铜板的跨越,叠加HVLP4/5超低轮廓铜箔的应用,单板成本大幅抬升。同时,机柜功耗从100-200kW飙升至600kW,对PCB的散热、供电和高阶HDI工艺提出了半导体级要求。
供需缺口支撑头部厂商盈利持续扩张:预计明年AI相关PCB市场规模将超300亿美元,同比增速达140%。上游材料占PCB价值量仅20%出头,涨价传导顺畅。
详情可见:
03-3、光模块
网络架构扁平化驱动配比与需求双升:超节点采用Fat Tree架构,光模块与GPU的配比飙升至约4:1。2026年作为1.6T规模商用元年,全球需求预计达860万至2000万只。
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功耗与密度瓶颈倒逼NPO/CPO加速落地:传统可插拔模块在1.6T时代面临功耗和散热极限,单口功耗达18W以上。NPO(近封装光学)作为高确定性的折中方案,通过将光引擎靠近交换芯片,大幅降低系统功耗,当前渗透率几乎为0,具备极高的从0到1弹性。
通道数倍增催生上游MPO布线十倍级空间:由于单通道速率提升难度加大,NPO/CPO通过提高集成度扩增通道数(如6.4T NPO采用32个200G通道)。这使得配套的MPO布线价值量呈指数级增长,64芯MPO价值量达1000美金,约为16芯的10倍,打开了数百亿美元的增量市场。
详情可见:
04 中游产业链--超节点拆解
超节点就是“超级GPU战队”,通过高速互联把上百颗芯片拧成一颗逻辑巨芯,直击通信堵塞和内存不足两大死穴。
过去Scale out式堆算力,像在广场上拉人隔空喊话。MoE模型一引入,专家间高频的All-to-All通信让跨服务器对话彻底崩盘,集群越大,实际算力利用率越低。
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而超节点走的是Scale up路线,相当于先把几百颗GPU关进一间超高速会议室,用近乎芯片级的带宽打通内存,瞬时结成一台“超级GPU”。再用这种高度同步的节点去拼装百万卡集群,带宽和时延瓶颈被清除,性能增长远超传统堆叠。
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04-1、详细形态
超节点的发展呈现出从整机柜一体化到分机柜标准化,再到多柜级联扩大规模的清晰路径。其核心逻辑都是通过不同形态的Scale up高速网络,将众多GPU整合成一个逻辑上的“超级GPU”。
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04-2、当前格局
面对“单卡性能有差距、单位成本还更高”的双重困境,国产算力选了一条聪明的路——不打单挑,打团战。超节点就是用我们领先的通信和工程能力,把大量国产芯片拧成一股绳,在集群整体性能上实现反超,同时还能摊薄单位算力成本。
举个直观的例子:华为CM384超节点用了5.3倍于英伟达NVL72的卡数,硬是堆出了其1.7倍的算力性能;曙光也用640张GPU堆出了超600 PFLOPS的算力,直接对标国际先进水平。
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因此,在海外GPU供应持续不稳的预期下,超节点就成了国产卡“弯道超车”的必由之路。随着各家芯片、云厂商的方案陆续落地,预计2026年会是国产超节点集中爆发的元年。
前段时间,WAIC大会上展现出的超节点产品如下一览:
华为Atlas 950以1024卡规模、1 EFLOPS算力和750多套商用落地一马当先,阿里云也首次通过公共云提供超节点服务。
同时,曦智联合壁仞与中兴推出的光互连方案,将互联规模从电互联的百卡级直接拉升一个数量级,实现弯道超车。
沐曦“零线缆”设计、摩尔线程万卡集群及曙光8000等各类方案的同台亮相,标志着国产超节点已进入多元路径、集中爆发的新阶段。
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04-3、核心环节规模
在超节点机柜内部的短距互联中,高速铜连接正在成为优选方案。它与光连接相比,相当于一个“三好学生”:
1、成本降本,价格仅为光连接的三分之一到四分之一;
2、省电,功耗仅为其二十分之一(0.1W 对 2W);
3、皮实,平均无故障时长远超行业标准一个数量级。
凭借高性价比、低功耗和高稳定性这三张王牌,铜连接将持续受益于AI需求的扩张。
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从实际应用看,英伟达和华为超节点均在柜内 Scale up 互联中采用大量铜连接。
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根据测算逻辑,这块铜连接“切片”的市场规模,正以惊人的速度增长:2024年约为47亿元,预计到2026年将跃升至129亿元,到2029年更将达到309亿元,未来五年复合增速高达46%。
这种高速增长背后有两个关键推力:
一是GPU带宽不断升级,对高速传输的需求和规格要求水涨船高,推高了产品的单价和用量;
二是超节点架构的普及,让柜内短距铜连接的舞台变得空前广阔。只要AI服务器这个大蛋糕持续做大,铜连接的价值占比就会越来越重。
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05 案例--华为昇腾950超节点
华为昇腾950超节点,在2026世界人工智能大会上首次展出了真机,是业界规模领先的“算力巨兽”。
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它满配可集成8192颗芯片,装入160个机柜,整体占地面积相当于一个标准篮球场,柜间用全光互联打通。
FP8算力高达8EFLOPS(每秒800亿亿次计算),FP4翻倍至16EFLOPS,内部互联带宽达到16PB/s,计划2026年第四季度上市。
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Atlas 950超节点是一次对Atlas 900的全面重构,算力、内存、带宽等关键指标大幅跃升。训练性能直接飙升17倍,达到每秒490万tokens;凭借对FP4格式的支持,推理性能更是暴涨26.5倍,冲上每秒1960万tokens,相当于从乡间小道一步跨入了信息高速公路。
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根据对标数据,Atlas 950超节点在系统规模、内存容量和互联总带宽几个关键维度上都实现了领先。
其中领先幅度最大的两项,一是集成的AI芯片数量,二是柜间的互联带宽,这两项直接把它推上了算力旗舰的位置,推理吞吐能力达到每秒1960万tokens。
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核心参与企业
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