華為、中科曙光、阿里、中興在WAIC 2026集中亮相超節點，哪家更強？

文/海峰看科技

走進2026 WAIC H2館，最吸引目光的是一排排由液冷機柜組成的算力巨獸。華為、中興、阿里、中科曙光等國內算力玩家，幾乎同時把超節點方案搬到展臺中央。

這背后釋放出一個明確信號：AI基礎設施競爭進入新階段。過去，比的是誰的芯片性能更強；如今，比的是誰能把成百上千顆芯片高效組織起來，讓算力系統跑得更快、更穩。

超節點，正在成為下一代智算中心的關鍵戰場。而在這場從芯片競爭升級到系統競爭的較量中，華為、中興、阿里、中科曙光等廠家，誰更接近下一代AI算力基礎設施的答案？

然而，行業內對超節點的定義長期莫衷一是。可喜的是，近日鵬城實驗室與全球計算聯盟聯合發布的《超節點定義與實踐白皮書》，首次給出產業統一的標準化定義，即超節點是一種在物理上由多個計算節點通過高效的互聯協議緊密連接組成，具備跨物理節點統一內存編址能力，邏輯上具備“一臺計算機”特征的計算系統。

值得一提的是，該白皮書明確，跨物理節點的統一內存編址是超節點的核心架構特征，搭配超大帶寬、超低時延，共同構成超節點的三大硬性標準；不具備統一內存編址能力的系統，本質仍屬于傳統服務器集群，而非嚴格意義上的超節點。

為什么超節點會在2026年集中出現？

嚴格來說，超節點并不是今年才誕生的新概念。

早在幾年前，行業就在探索如何將大量AI芯片通過高速互聯整合成一個更高效的計算系統。但直到最近，技術、需求和商業環境同時成熟，超節點才真正進入規模化階段。

第一，大模型時代推動算力架構升級。隨著模型參數規模進入千億、萬億級，單顆AI芯片已難以獨立完成訓練任務，芯片間通信成為新瓶頸。超節點通過高速互聯，將數百甚至上千顆芯片整合為統一計算單元，提升協同效率。

第二，AI應用需求正在多元化。未來AI不僅需要模型訓練，還涉及實時推理、智能體、數據訪問和任務調度等復雜場景。超節點通過融合CPU、GPU、內存、存儲和網絡資源，更好滿足混合計算需求。

第三，國產算力競爭轉向系統能力。未來競爭不只是比單顆芯片性能，更比互聯架構、軟件生態和系統優化能力。超節點為國內廠商提供了從芯片競爭走向算力系統競爭的新機會。

超節點玩家全景：三個梯隊，看清當前產業格局

今年WAIC展出的超節點產品不少，但按照落地成熟度和行業影響力，其實可以清晰地分成三個梯隊，不同梯隊的玩家定位不同，優勢也各不相同。

具體來說，第一梯隊是能拿出標桿產品、有規模化落地、走出獨立技術路線的頭部玩家；第二梯隊是ICT領域的主流廠商，主打成熟穩定、交付便捷，是當前行業出貨的主力；第三梯隊以AI芯片廠商為主，基于自有芯片做場景化優化，在細分領域有針對性優勢。

第一梯隊：定義標準的頭部玩家，有真機、有落地、有規模。

第一梯隊的玩家，是真正把超節點從概念做成產品、甚至已經跑上大規模業務的廠商。華為昇騰950榮獲本屆WAIC SAIL卓越人工智能引領者獎，中科曙光、阿里云、中興的超節點產品入選本次大會十大鎮館之寶。

華為是第一梯隊里性能天花板級的玩家，也是全場展出規模最大、技術指標最領先的智算超節點廠商。這次WAIC上，華為帶來全場唯一的千卡級真機超節點——昇騰950（Atlas 950 SuperPoD），這也是該產品首次以1024卡全互聯的完整真機形態面向公眾亮相。

現場展出的昇騰950超節點由16臺計算柜與4臺互聯柜組成，整排20個液冷機柜幾乎占滿了展臺核心區域，內部共搭載1024張昇騰950DT NPU芯片。作為目前業界規模最大的商用智算超節點，它專為十萬億參數級大模型訓練、高并發中心推理場景打造，單套系統可提供1 EFLOPS FP8、2 EFLOPS FP4的澎湃算力，擁有256TB全局統一內存編址空間，依托自研靈衢2.0全光互聯協議，實現TB級卡間互聯帶寬與3μs級超低往返時延，徹底打破傳統AI集群跨節點通信的瓶頸，讓上千顆芯片像一顆芯片一樣高效協同工作環球網。

截至目前，前代昇騰384超節點已在國內實現750余套商用落地，覆蓋互聯網、運營商、金融、教育、制造等20多個行業，服務2000余家政企核心客戶；昇騰950也已與頭部大模型廠商完成適配驗證，預計2026年四季度正式批量交付。

同屬第一梯隊的中科曙光，拿出了今年展會上落地成熟度最高的產品——“曙光8000（登峰）”全國產十萬卡AI超集群。這套系統基于標準化超節點單元構建，是已經接入國家超算互聯網、正式跑業務的成熟大規模集群。

曙光走的是超智融合的獨特路線：傳統的超算中心擅長算天氣預報、新藥模擬這些高精度科學計算，智算中心擅長跑大模型訓練推理，兩套系統分開建，不僅成本高，資源利用率也低。而曙光8000從底層架構上把兩種算力原生融合在一起，一套系統同時支持從FP64高精度科學計算到INT8低精度AI推理的全精度需求，不用再分別建超算和智算兩套集群，對高校、科研院所、需要做工業仿真的車企、藥企來說，剛好擊中痛點。

第一梯隊的另外兩個玩家，分別走出差異化的路線：阿里云帶來的磐久AL128超節點，采用單機柜128卡高密度設計，搭配自研的真武M890芯片（144GB顯存，800GB/s片間互聯），已上線阿里云百煉平臺，作為公有云服務提供，客戶不用自己買硬件建機房，直接在云上就能按需租用超節點算力，把超節點變成普惠的云服務。

中興通訊發布的OEX超節點，走的是開放異構路線，采用“三零線纜”設計（正交無背板架構），實現互聯成本降低80%，不綁定任何一家芯片廠商，壁仞、沐曦、燧原等所有國產GPU都能混插在一套系統里調度，解決了很多政企客戶怕被單一廠商綁定的顧慮。

第二梯隊：成熟商用方案商，主打行業落地。

第二梯隊的玩家，是國內主流的服務器和ICT廠商，他們的超節點產品沒有追求極致的卡規模，而是主打成熟、穩定、易運維，主要面向地方智算中心、傳統行業客戶，也是目前超節點出貨的主力。

浪潮信息是這個梯隊的代表，作為國內服務器市場占有率最高的廠商，浪潮這次帶來的萬卡級液冷超節點，主打一個成熟好用：整機柜全液冷散熱，出廠前就完成了所有的互聯調試和軟件優化，拉到機房接電就能用，主要供給頭部互聯網廠商和地方智算中心，也是目前行業里交付案例最多的通用超節點方案。

除此之外，聯想帶來的問天超節點、新華三帶來的UniPoD超節點，也都屬于這個梯隊，產品主打政企信創市場，在安全性、國產化適配、運維便捷性上做了很多優化，目前已經在多個地方的政務云、行業智算中心落地。

第三梯隊：垂直芯片廠商，基于自有芯片做場景化優化。

第三梯隊的玩家，是國內的AI芯片廠商，他們的超節點產品都是基于自研的AI芯片打造，主打垂直場景的深度優化，在特定場景下有很高的性價比。

沐曦是這個梯隊里第一個拿出完整商用超節點產品的廠商，本次WAIC上發布的曦景S600超節點，采用正交背板方案實現單機柜64卡全互聯，支持靈活調整訓練、推理的并行策略，覆蓋大模型訓練和高并發推理全場景，目前已經在多個金融、運營商的客戶中落地。

除此之外，壁仞科技帶來的光互聯解耦超節點、百度昆侖芯帶來的天池2.0超節點、燧原科技的云燧超節點、奕行智能發布的業界首個RISC-V架構超節點，都屬于這個梯隊，基于各自的自研芯片做了軟硬一體優化，主打特定行業場景的需求。

筆者觀察：超節點競爭，最終比拼的是系統能力

站在WAIC超節點展區前，筆者清晰的意識到：AI基礎設施競爭正在進入新的階段。超節點并不是簡單的服務器升級，而是算力產業在大模型時代面對新需求后的一次架構演進。

第一個判斷，超節點有望成為未來智算中心的重要基礎設施形態。

回顧計算產業的發展路徑，基礎設施一直在向更高集成度、更標準化的方向演進。早期數據中心依賴大量獨立服務器，通過網絡連接形成計算能力。進入AI時代，隨著模型規模不斷擴大，計算資源之間的協同效率越來越重要，超節點實際上延續了這一趨勢。

當然，這并不意味著傳統集群會立即消失。不同規模、不同業務需求的用戶，仍然會選擇不同的算力架構。但對于大規模AI訓練和復雜推理任務而言，標準化、模塊化的超節點方案，正在成為智算中心建設的重要方向。

第二個判斷，超節點市場不會形成單一贏家，而會呈現多路線并存的格局。

當前行業討論中，經常會比較誰的節點規模更大，但實際上，算力需求本身具有明顯差異。大模型訓練更關注極致性能和大規模擴展能力；科研機構關注科學計算與AI計算的融合；政企客戶更重視開放兼容和長期運維；中小企業則更傾向于通過云服務獲得算力。

因此，未來超節點競爭不會只是單一技術路線之間的競爭，而是不同場景解決方案之間的競爭。廠商需要根據自身優勢，在硬件架構、軟件生態、交付模式等方面形成差異化能力。

第三個判斷，超節點下一階段競爭重點，將從硬件能力轉向軟件生態和使用體驗。

今年WAIC展出的產品中，不少廠商展示了大規模互聯能力、超大規模集群以及先進散熱方案。但對于真正使用算力的客戶而言，硬件只是起點。未來決定超節點價值的，是軟件生態是否成熟，應用遷移是否順暢，資源調度是否高效，用戶能否以更低門檻獲得計算能力。

一套優秀的超節點系統，不僅要提供強大的計算能力，還需要讓開發者和企業能夠更方便地使用這些資源。否則，即使擁有龐大的算力規模，也難以轉化為實際業務價值。硬件能力決定上限，而生態和易用性決定普及速度。

今天展臺上的這些液冷機柜和高速互聯系統，看起來距離普通用戶很遠，但它們最終影響的是AI應用落地的效率。超節點競爭的意義，并不只是比較誰擁有更大的計算規模，而是在探索如何讓人工智能時代的算力更加高效、更容易被使用。

而這場關于AI基礎設施的競爭，才剛剛進入新的階段。