WAIC上演超節點混戰：觀眾扎堆拍照，業內呼吁算力產業生態真正開放

本文來源：時代周報 作者：朱成呈

今年WAIC，“超節點”在現場火了。

走進世博展覽館，華為、阿里巴巴、百度、中興通訊、中科曙光、天數智芯、沐曦股份、摩爾線程等國產算力廠商，幾乎都把各自最新的超節點產品擺在展臺最顯眼的位置。

一排排沒有屏幕的黑色機柜，成為最引人關注的展品之一。

真武M890×磐久AL128超節點 時代周報記者攝

時代周報記者注意到，中科曙光帶來全國產十萬卡AI超集群"曙光8000（登峰）"，阿里巴巴展示"真武M890×磐久AL128超節點"，中興通訊推出OEX超節點，百度帶來天池512超節點，沐曦股份展示曦景S600超節點，壁仞科技發布支持1024卡Scale-up擴展的下一代NPO光互連分布式解耦架構超節點，華為則首次線下展示1024卡昇騰950超節點真機。

這些外觀并不起眼的黑色機柜前，許多觀眾舉著手機排隊拍照，不少廠商甚至安排機器人在機柜旁互動，讓原本冰冷的算力設備成為展會"打卡點"。

這種變化并非偶然。過去幾年，AI產業競爭更多集中在單顆芯片的算力、功耗和制程；而隨著大模型訓練和推理邁入萬卡、十萬卡時代，行業開始意識到，僅有高性能芯片已經不足以支撐模型持續擴張。如何將數百、數千甚至上萬張AI卡高效連接，并通過網絡、軟件和調度系統充分釋放集群性能，正成為新的競爭重點。

換句話說，AI產業競爭正逐漸從芯片本身，轉向芯片之上的系統能力。

這一趨勢同樣體現在大會官方評選中。今年WAIC三項"鎮館之寶"均與超節點相關，分別為中科曙光AI超集群"曙光8000（登峰）"、阿里巴巴"真武M890×磐久AL128超節點"以及中興通訊"OEX超節點"。

在業內人士看來，這不僅意味著幾款產品獲得認可，更意味著國產AI算力競爭正在進入新的階段。

"隨著大模型加快進入各類業務場景，算力需求正從訓練進一步擴展至推理和邊端計算。峰值性能仍是重要指標，但產品的實際表現，越來越取決于芯片、軟件、集群和應用之間的協同效率。"天數智芯副總裁鄒翾在WAIC期間表示。

“單卡時代”過去了？

如果說過去AI產業競爭比拼的是發動機，那么如今比拼的更像是一整套動力系統。

隨著模型參數規模持續增長，先進大模型訓練往往需要數萬張GPU協同運行。此時，真正影響訓練效率的，不再只是單顆GPU性能，而是整個系統如何組織這些GPU完成高效協同計算。

曦景S600超節點 時代周報記者攝

業內通常將通過高速互連，將數百甚至上千張AI卡組織成統一計算資源池的系統稱為"超節點"。例如，摩爾線程MTT C256 超節點，就是用一層scale-up網絡把256張GPU變成一臺數據中心級計算機。

不過，超節點遠非簡單地將大量GPU堆疊在一起。一名摩爾線程現場工作人員向時代周報記者表示，“我們通過高效液冷散熱、三盲插設計、完善的RAS機制和集群管理系統，來保障超節點在大規模部署下的穩定性和可維護性。這是基于真實萬卡級訓練經驗沉淀下來的產品化能力，而非單純的概念堆砌。”

不同廠商也在嘗試不同的系統方案。天數智芯現場工作人員向時代周報記者稱，天數超節點面向大模型訓練與高并發推理場景，以國產通用GPU為核心，實現144芯高速全互聯，通過高帶寬互聯、統一資源調度和軟硬件協同優化，提供穩定、可靠、可擴展的高質量算力。

阿里云現場方面，一名工作人員則表示，磐久AL128超節點服務器是阿里云面向AI大模型時代打造的硬件基座，單柜集成128顆芯片，通過自研ALink互連架構，最大化GPU集群的協同計算效率。

在摩爾線程高級副總裁董龍飛看來，超節點要解決的是在一個大的系統里，如何把一個更大的模型，更大的上下文窗口放進來，還可以更快的推理出來。因為推理的速度慢了之后，調用工具就非常慢，超節點主要是為解決這個問題。

業內人士呼吁算力產業開放

相比單顆芯片，超節點競爭涉及的環節更多，也更加依賴產業鏈協同。

天數智芯副總裁宋煜認為，對通用GPU而言，實驗室指標能夠反映部分性能，但客戶業務中的長期運行，更能檢驗產品在復雜負載和系統協同下的實際能力。算力能否轉化為效率改善、成本下降和資源利用率提升，是衡量其產業價值的重要標準。

這意味著，行業評價標準也正在發生變化。

過去，人們關注TOPS、TFLOPS等芯片參數；如今，更關注訓練吞吐率、網絡時延、GPU利用率、集群穩定性以及整體擁有成本等系統指標。

由于一套成熟的超節點涉及芯片、交換網絡、光互連、液冷、軟件平臺等多個環節，僅依靠一家企業已很難完成全部能力建設，開放生態因此成為國產算力發展的另一條主線。

中興OEX超節點 時代周報記者攝

今年WAIC期間，中興通訊聯合壁仞科技、沐曦股份、燧原科技、天數智芯等合作伙伴，共同推出基于OEX+dOCS架構的國產高性能Matrix超節點，正是這一趨勢的體現。

曦智科技創始人、董事長沈亦晨認為，當前最亟需補強的，是在龐大算力產業鏈中構建真正開放的產業生態，使計算、存儲、交換、軟件、應用等各環節的優秀企業最大化發揮各自優勢，共同驅動中國算力基礎設施的升級。

如果說芯片時代，比拼的是單點技術突破，那么系統時代，比拼的則是整個產業鏈的協同能力。

而超節點，也只是更大規模AI基礎設施的起點。

“超節點更多是一個高密度的計算單元，把大量AI加速卡通過高速互連組織在一起，相當于把一臺‘超級服務器’做得更強。”一名中科曙光技術工程師向時代周報記者解釋，而超集群是在超節點基礎上，通過高速網絡把成百上千個超節點連接起來，實現十萬卡級資源統一調度和協同運行，是一個完整的AI基礎設施系統。

該技術工程師進一步指出，真正的挑戰不在節點內部，而在節點之間。隨著集群規模從千卡、萬卡走向十萬卡，跨節點通信會成為影響訓練效率和系統穩定性的關鍵因素。