堆卡時代終結：AI算力基礎設施迎來“系統重構”時刻

作者 | 曾響鈴

文 | 響鈴說

2026年，中國AI算力投資持續攀升。

但背后，有一個現實很扎心。在萬卡集群里，近一半算力其實在等數據，不是在算。對此，超聚變CEO劉宏云在5月20日的探索者大會上算了一筆賬——同樣的硬件，經過調優后有效Token產出能差出40%到50%。

換句話說，你買的算力，可能一半在空轉。

這不是某一家的問題。千億參數大模型訓練已成常態，萬卡乃至十萬卡集群的規模競賽正在跑，行業卻集體撞上了一堵看不見的“墻”——堆再多的卡，算力效率也沒法線性增長。

時至今日，算力競爭的邏輯正在翻轉。過去迷信“造出更強的芯片”，現在勝負手已然變成了“把更多芯片高效組織起來”。萬卡至百萬卡集群的建設，說到底是場從“堆砌算力”到“組織算力”的工程革命。

在這場大會上，超聚變中央研究院總裁范瑞琦發布了面向萬卡至百萬卡集群的新一代算力基礎設施參考架構——宏機柜方案。站在整個行業困局來看，這不是一次常規產品迭代，而是整個行業“從堆卡到組系統”的一個關鍵切片。

為什么“堆卡”模式走到盡頭？

砸了錢，效率卻上不來。根本原因不在技術bug，而在傳統算力架構的結構性缺陷。具體看，有四堵“看不見的墻”。

首先是通信墻。傳統以太網（Scale-Out）是星型拓撲，節點間通信得經交換機轉發。集群從千卡擴到萬卡，參與同步的節點翻了十倍，通信沖突卻呈指數級膨脹。在這種情況下，端到端延遲從微秒累積到了毫秒，萬卡級分布式訓練中網絡通信耗時占比更是達到30%-50%。

但是，帶寬從不是問題，拓撲結構才是。由此，必須引入Scale-Up架構，做芯片間百納秒級的高速直連，通信開銷才能壓下來。

其次是散熱墻與能耗墻。當AI芯片功耗突破1000W，單機柜功率密度奔著100kW去了。傳統風冷在30kW/柜以上基本失效，液冷從“可選”變成“必選”。

但散熱不是單點問題，它牽出一個更硬的骨頭——供電。范瑞琦在發布中給了一組數據：672顆GPU同時運轉，整機柜功耗130萬瓦。如果沿用傳統的48V/54V供電，電流會飆到2400安培，線纜粗到塞不進機柜。800V高壓直流是唯一解。

在今年，“算電協同”首次寫入政府工作報告，HVDC、SST等高壓供電架構面臨剛性升級。也就意味著，散熱和供電不再是配角，而是系統能不能轉起來的硬約束。

最后是工程墻。眾所周知，傳統IDC是為通用服務器托管設計的——標準機架、風冷散熱、分散供電、現場組裝。但是，AI訓推要的是高密度、預集成、一體化的“算力工廠”。這就導致了現場組裝、分散供應已經跟不上萬卡集群的交付效率和穩定性要求。預集成、預驗證的整機柜交付，成了工程化剛需。

這三堵墻指向同一個結論：算力基礎設施的“單品思維”已經走到盡頭。這不是換個更快的芯片、加個更強的散熱風扇能解決的問題，而是需要從系統層面重新設計——從“堆更多卡”轉向“把卡更好地組在一起”。

2026，走出了一條系統重構的“中國路徑”

超節點的出現，正是對以上這一命題的回答。

那什么是超節點？

它的本質是一場算力系統的“集裝箱革命”。

傳統模式下，每臺服務器獨立部署、現場組裝，就像海運時代的散貨運輸——效率低、成本高、標準化程度差。超節點則將數十至數百顆AI芯片、液冷系統、供電模組、高速互聯在整機柜層面深度緊耦合，形成一個預集成、預驗證的算力單元。

這就像集裝箱標準化對海運業的改造——從散貨船到集裝箱船，裝卸效率提升了數十倍。具體到算力領域，超節點將部署周期從“周級”壓縮到“天級”，將通信瓶頸從毫秒級壓回納秒級，將供電和散熱從“現場解決”變為“工廠預置”。

從這個角度看，超節點不是“更快的服務器”，而是一個新的算力組織單元。它解決的不是單點性能問題，而是大規模集群的系統效率問題。

超聚變此次發布的宏機柜方案，正是這一思路的工程化落地。具體的，單個機柜容納672顆GPU，整機柜功耗130萬瓦，采用800V高壓直流供電和全液冷散熱，支持448G至1T的光纖全互聯。

但比這些參數更值得關注的，是背后的設計邏輯——所有組件圍繞“系統效率最大化”，而非“單點性能最大化”來定義。

因此，如果把超節點僅僅理解為硬件集成，就錯過了這場變革的另一半。

算力本身不是目的，Token才是。

超聚變CEO劉宏云在演講中把定位說得很直白：做企業的“Token工廠”——把算力轉化為可度量、可結算、可服務化的Token輸出。他算過，同樣的硬件經過調優后，有效Token產出可以相差40%-50%。

換句話說，算力到Token的轉化效率，才是客戶真正關心的價值指標。

這才是超聚變將其定位為“水平全棧解決方案提供者”的根本原因。新一代宏機柜方案作為底層基礎設施，向上需要對接數據&AI平臺和核心商業流程軟件，形成“算力-數據-應用”的完整閉環。

對此，超聚變算力事業部總裁唐啟明在大會上闡釋了這一邏輯：“傳統算力負載的尺子是Watt到FLOPS，那不是客戶價值的終點。今天我們重構了一條新的價值鏈，面向智能體負載的新尺子——Token。Token Factory不是一臺設備，而是企業在AI時代新的生產力平臺。”

從這個視角看，超聚變此次發布的意義就清晰了——它不是在做一次硬件升級，而是在搭建從“底層算力”到“上層業務價值”的完整轉化通道。在這里，硬件是載體，軟件是引擎，系統集成能力才是護城河。

超節點，開啟算力價值的下一場全面戰爭

2026年被行業視為國產超節點產業化放量的元年。很顯然，超聚變選擇在這個節點發布，正是要在技術路線未定、格局未分的窗口期搶占定義權。

具體來看，其底氣來自兩方面。一方面，超聚變標準液冷服務器連續三年國內份額第一，累計部署超10萬節點，液冷AI開放聯盟已形成產業影響力。另一方面，從芯片互聯、供電方案到液冷散熱、整機柜管理，超聚變已經覆蓋“算、電、熱、網、管”全棧——這種端到端的工程能力，決定了一家廠商能否真正交付可規模部署的超節點方案，而非停留在PPT層面。

到這里，系統重構的方向已經明確，超節點方案的技術可行性也已得到驗證。但還有一個更根本的問題擺在面前——這條路，靠一家廠商能走通嗎？

答案是否定的。算力基礎設施的系統重構，本質上是一場產業鏈協同的工程革命，而非某家公司的單點突破。

超節點方案涉及芯片、網絡、供電、散熱、整機集成、軟件平臺等多個環節，任何一個環節的短板都會成為整個系統的瓶頸。更重要的是，這套方案要真正大規模落地，還需要獲得下游客戶的規模化采購驗證，以及上游芯片廠商、中游ISV的生態支持。

這正是超聚變選擇“水平全棧”定位的深層邏輯——不碰行業垂直業務，不試圖通吃，而是做“能力底座”，讓專業的人做專業的事。其“1+3+N”生態戰略（1個硬件系統，3層能力：模型、AI Native調優、工具鏈，N個垂類ISV伙伴）回答的，就是這個問題。

簡單來說，超聚變做的是“標準化的通用底座”，而上層的行業應用、垂類優化交給合作伙伴。

但這里存在一個結構性的張力。一方面，超節點方案為了追求極致性能，天然傾向于“封閉優化”——芯片、互聯、供電、散熱高度耦合，形成一個緊密集成的系統。另一方面，生態的繁榮需要“開放標準”——讓不同廠商的芯片、不同ISV的應用能夠低成本接入。

對此，范瑞琦在發布會中明確表態“架構開放，能力共享”，并感謝了博通、盛科、云河等多家網絡交換芯片廠商的支持。但“開放”與“性能”之間的平衡，從來不是一句口號能解決的，它需要在實際工程中反復取舍。

更現實的壓力來自價值鏈的重構。硬件廠商面臨毛利率被芯片成本壓縮的困境，必須從“賣盒子”轉向“賣系統”。芯片廠商則面臨“被集成”的風險——如果超節點成為標準，芯片會不會淪為看不到用戶的標準化部件？頭部云廠商則有自研沖動，試圖“去中介化”，將算力基礎設施的控制權收歸己有。

那么，在這場博弈中，超節點方案要想真正成為主流，必須讓產業鏈上的每個角色都找到“為什么我要跟你玩”的理由，而不是僅僅靠技術領先。

從目前的信息來看，超聚變在走一條“以開放換生態”的路。液冷AI開放聯盟、宏機柜參考架構的開放設計、對多廠商芯片的支持，都是在降低生態伙伴的接入門檻。但這條路能否走通，最終要看一個樸素的商業邏輯——合作伙伴能否在這里賺到錢，能否比自己做或跟別人合作賺得更多。

寫到最后

從堆卡到組系統，從拼參數到拼效率，算力基礎設施的系統重構已經開場。但是，算力基礎設施的終局，從不是造出更快的超節點，而是讓千行百業的企業客戶“像用電一樣用算力”。

2026年超聚變的這場發布只是起手式。接下來的工程化落地、生態構建、商業驗證，才是決定誰能留在牌桌上的硬仗。而這場硬仗的勝負，或許要等到三五年后，當第一批大規模部署的超節點集群交出真實的運營賬單時，才能見分曉了。

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