國產超節點商業化大幕拉開

記者 鄭晨燁

在7月17日至20日舉行的2026世界人工智能大會（WAIC）上，超節點成為全場焦點。據記者不完全梳理，超過20家企業發布了與超節點相關的產品或方案。

早在2025年9月的華為全聯接大會上，昇騰Atlas950超節點首次發布，但當時外界只看到了產品參數和渲染圖，真機并未露面。此后近一年，950超節點的實際性能表現、量產進度是否如期推進等，一直是關注國產算力的投資人和產業人士追問的焦點。

“貴百分之一百無所謂，貴百分之兩百都無所謂。”

今年7月，一份DeepSeek創始人梁文鋒在兩個月前舉辦的投資者交流會上發言的錄音文字稿開始在投資圈流傳。在這份近四小時的交流記錄中，梁文鋒談到華為超節點與英偉達產品的價格差距時作出了上述表態。

梁文鋒還就DeepSeek的開源策略、AGI（通用人工智能）技術路線圖、API（應用程序接口，外部用戶調用AI模型能力的技術通道）定價邏輯以及中美算力差距和國產芯片替代前景等話題發表了看法，其中關于國產算力的評價在網絡上引發了廣泛討論。

一位接近DeepSeek投資方的知情人士向經濟觀察報記者確認了該文字稿的真實性。7月24日，記者亦通過電話和郵件的方式就這份錄音文字稿的真實性向DeepSeek方面進行求證，但截至發稿未獲回應。

按照梁文鋒的說法，華為950超節點在任務層面可以平替英偉達GB200NVL72等同類超節點系統，所有后者能做的任務前者都能做，時延表現一致，代價是4張華為卡的算力約相當于1張英偉達卡，在芯片迭代節奏上落后約兩年。

超節點是近年國產算力領域最受關注的產品方向。它通過專用高速總線將數十顆乃至數千顆、數萬顆AI芯片連成緊密協同的計算系統，芯片之間的通信帶寬可達每秒數百GB乃至TB級、時延低至納秒級別，使得整柜甚至多柜機器在軟件層面表現得如同一臺超級計算機。和傳統的服務器集群用網線把多臺機器連起來相比，超節點內部芯片之間的通信速度接近芯片內部水平，使眾多張卡可像一張卡一樣協同工作。

隨著大模型參數從千億走向萬億乃至十萬億，傳統8卡服務器（一臺機器裝8顆AI芯片）已無法滿足訓練和推理的通信需求，超節點成為各家算力廠商的必選項。

從華為已商用超過750套的昇騰384超節點，到今年第四季度計劃上市的Atlas950（最大可支持8192卡滿配），再到中科曙光剛剛落成的十萬卡曙光8000超集群，國產廠商已經回答了頂尖算力產品有沒有國產替代方案的問題。

梁文鋒作為國內頭部大模型公司創始人公開給出“可以平替”的評價，也在一定程度上打消了市場對國產超節點實際可用性的疑慮。但國產超節點的商業模式怎么落地，這個問題才剛剛浮出水面。

此前超節點幾乎都以整柜硬件的形式交付給客戶，一套系統少則數千萬元、多則數億元，客戶需要自己建機房、自己運維，只有大型互聯網企業、電信運營商和國家級智算中心才部署得起。

但這個局面正在改變。7月23日，阿里云宣布靈駿真武M890超節點云上算力單元成功適配2.4萬億參數的Qwen3.8模型，并上線百煉平臺提供推理服務。

由此，M890成為國內首個在公共云（面向所有用戶開放、按需付費的云計算平臺，區別于企業自建的私有云）上穩定運行超兩萬億參數大模型的超節點產品。用戶不用自己購買硬件，在阿里云控制臺申請一個64卡全互聯的云上算力單元，按小時付費，每小時120元，用完即釋放。

同一時期，中科曙光（603019.SH）自己運營的十萬卡集群接入國家超算互聯網按使用量向全國用戶收費；華為云宣布從賣云服務器全面轉向按詞元（Token）計費。

記者在采訪過程中了解到，國產超節點的技術可行性在過去兩年間基本得到了驗證，而商業模式的分化才剛剛開始，超節點的交付方式正在從單一的整柜硬件銷售裂變為多條路徑——賣整柜、賣算力、賣詞元，不同體量的客戶開始有了不同的選擇。

從“造出來”到“用起來”

WAIC期間，昇騰Atlas950超節點這款備受期待的產品終于以真機形態首次展出，成為全場關注度最高的展品之一。

記者從華為相關負責人處了解到，現場展出的1024卡版本以單柜64卡為基本單元，可提供1EFLOPS（每秒百億億次浮點運算）的FP8（一種AI計算常用的低精度數據格式）算力，配備256TB全局統一內存，芯片之間的往返通信時延低至3微秒。華為還為這套系統自研了名為靈衢2.0的互聯協議，把跨卡通信時延從傳統網絡的2微秒級降至200納秒級，相當于讓上千張卡用同一種“語言”實時對話。另外，滿配8192卡的版本計劃今年四季度批量上市，華為相關負責人稱已有多家頭部客戶完成鎖單。

根據華為相關負責人的介紹，昇騰384超節點是目前國內唯一訓練出SOTA（當前最優）模型的超節點，目前已在全球商用超過750套，覆蓋互聯網、運營商、金融、教育、醫療等行業。

華為還同期展出了Atlas850E風冷超節點，采用自研VCE（蒸汽腔均熱）相變散熱技術，可在標準風冷機房里直接部署，無需液冷改造，主要面向推理場景，為沒有液冷條件的企業降低了部署門檻。

中科曙光要驗證的是另一個維度的問題——當國產芯片的規模從千卡擴展到十萬卡，系統還能不能長期穩定運行？

7月10日，曙光8000（登峰）十萬卡超集群在鄭州落成運行，同步接入國家超算互聯網，成為中國首個全國產十萬卡AI超集群。這套系統搭載海光信息（688041.SH）的DCU芯片，配合曙光自研的高速互連網絡。

中科曙光高端計算總工程師卜景德告訴經濟觀察報記者，從萬卡到十萬卡不是簡單增加機器，十萬卡系統瞬間啟動時對電網的功耗沖擊遠超萬卡，整個系統有30億個部件，任何一個微小的波動都會影響全局穩定性，網絡故障恢復必須做到秒級。

散熱同樣是工程難題。中科曙光副總裁曹振南介紹，曙光8000采用三層循環冷卻方案，最內層用特殊液體蒸發帶走芯片熱量，最外層直接接入鄭州當地湖水進行自然散熱，整套主機系統不需要傳統空調，PUE（一種衡量數據中心能源利用效率的指標，數值越接近1說明能源浪費越少）控制在極低水平。

根據中科曙光方面的介紹，上線首周，曙光8000即滿負載運行，日均處理作業超過15萬個，峰值突破50萬個。如果將這些算力全部用于大模型推理，可以同時支撐超過百萬人向AI提問，并實時獲得回復。

在接受記者采訪時，中國計算機學會（CCF）高性能計算專委會秘書長譚光明亦提到，曙光8000對AIforSci－ence（用AI做科學研究）的價值尤為突出，它為國內的超智融合研究提供了一個此前不具備的大規模真實驗證平臺。

在華為和曙光兩家頭部廠商之外，超節點的熱度在整個產業鏈上蔓延。根據記者的不完全統計，本屆WAIC上超過20家企業發布了超節點相關方案。

比如，中興通訊（000063.SZ）聯合壁仞科技、沐曦股份（688802.SH）、燧原科技、天數智芯等多家國產GPU廠商推出了支持多芯片混插的Matrix超節點；紫光股份（000938.SZ）旗下新華三（主營企業級IT基礎設施）發布了可從32卡靈活擴展至16384卡的UniPoDS80000系列；沐曦股份則發布了以64卡為基本規格的曦景S600。

綜合以上情況可以發現，圍繞超節點有三條技術路線正在形成：以華為為代表的全棧自研路線，從芯片到互聯協議到軟件棧全部基于華為自研；以中興、新華三為代表的兼容路線，支持多家廠商的GPU混插部署；沐曦、燧原等芯片廠商聯合整機廠走的聯合創新路線。

不只是硬件在推進，軟件生態的驗證也在同步展開。

摩爾線程（688795.SH）創始人張建中在WAIC分論壇上提出了“詞元時代”的概念框架，并將算力基礎設施劃分為模型訓練工廠、詞元生產工廠和智能體生產工廠三類。

根據張建中的介紹，摩爾線程已在基于自研GPU芯片MTTS5000搭建的萬卡集群上，從零開始完成了一個2360億參數MoE（混合專家，一種讓大模型只激活部分參數來提升效率的架構）模型的完整訓練，訓練質量可對標國際主流水平。

這亦是國產GPU廠商首次公開展示如此規模的模型訓練實踐成果，一定程度上回應了市場對國產芯片能否訓出大模型的疑慮。

在本屆WAIC期間，鵬城實驗室和全球計算聯盟聯合發布《超節點定義與實踐白皮書》，首次給出了超節點的正式定義，即物理上由多個計算節點通過高效互聯協議緊密連接組成，具備跨物理節點的統一內存編址能力，邏輯上具備“一臺計算機”特征的計算系統。

白皮書同時明確了超節點的三大核心技術特征，分別是內存語義互聯、統一內存編址、超低時延超大帶寬。其中，“統一內存編址”被視為判斷一個系統是否屬于真正超節點的關鍵門檻——只有所有芯片能像共享同一塊內存一樣讀寫數據，才能消除芯片間的通信瓶頸，否則系統規模再大，計算效率也上不去。白皮書提出，未來兩到三年，全球AI基礎設施競爭的主線將從單顆芯片的性能比拼升級為系統級工程能力的競爭。

梁文鋒對國產超節點生態的看法比行業共識更為積極。在前述投資者交流會上，他表示，DeepSeek訓練V3模型時已幾乎不依賴英偉達的軟件生態，而是基于自研的TileLang高級編譯器完成了全部工作。

在他看來，英偉達CUDA軟件生態的護城河正在被快速瓦解，原因有三個：AI本身可以寫代碼來重建生態，TileLang等高級編譯語言大幅降低了開發門檻，GPU從游戲卡衍生的架構耦合正在被解綁。

“國產AI芯片的硬件和生態都已沒有根本性障礙，唯一的瓶頸是產能。”梁文鋒在上述投資者交流會上還透露，華為目前給DeepSeek的產能約為1.6萬張卡，互聯網大廠則是十幾萬張。

梁文鋒同時還將中國與美國在AI領域的差距概括為“落后一到兩年，只用它二十分之一的算力”。在他看來，這個差距主要由算力資源的不對等造成，而非人才或技術路線的差異。

三條路徑賣算力

超節點不只是AI芯片的簡單堆疊，一套完整的系統還包括高速交換網絡、液冷散熱、高壓供電以及將這些部件集成到整柜中的系統工程。

以英偉達為參照，其上一代GB200NVL72（英偉達2024年推出的72卡整柜超節點）售價約300萬美元（約合人民幣2100萬元），今年量產的新一代VeraRubinNVL72單柜物料成本進一步攀升至780萬美元。

國產超節點沒有公開的標準售價，但中國移動今年的集采提供了一個參照——776套超節點計算節點設備，5家廠商的報價均在20億元以上。不過，中國移動采購的是384卡規格的計算節點，并非整柜系統，實際部署時還需要配套交換柜、光模塊和液冷基礎設施，一個完整的384卡超節點落地總成本遠高于此。

對于電信運營商和互聯網大廠來說，這是可以承受的基礎設施投入，但AI算力的客戶遠不止這些大買家。高校實驗室、AI創業公司、中小開發團隊同樣需要頂級算力，只是用量有限，也承擔不起高額的一次性投入。

這種需求規模的落差，正在推動超節點的交付方式分化為至少三條路徑，既面向不同體量的客戶，也對應不同的盈利邏輯。

第一條路徑是賣整柜硬件。

華為昇騰超節點目前主要采用這種模式，以整柜形式交付給客戶，客戶在自己的數據中心部署運營。買家主要是三大電信運營商、大型互聯網企業和國家級智算中心。這些機構有機房、有運維團隊、有持續的算力需求，買硬件自建是最經濟的選擇。

比如，中國移動今年3月啟動的超節點集中采購，是目前公開信息中規模最大的單筆超節點訂單，也是三大電信運營商在集團層面首次大規模采購超節點設備。此次集采共涉及776套超節點計算節點設備和6208張AI加速卡，全量鎖定華為CANN（昇騰計算架構）生態。根據中標候選人公示，河南昆侖、長江計算、華鯤振宇、寶德計算機、華啟智慧5家廠商入圍，報價集中在20.59億至20.70億元之間，最高與最低僅差0.11億元。

一位長期關注國產算力領域的投資人告訴記者，這種極度接近的報價反映出硬件環節的利潤已經被壓得很薄，但首期硬件交付并不是這種模式利潤的主要來源。超節點把液冷散熱、高速交換、電源管理等模塊整合進了交付范圍，后續的系統擴容、維保和駐場服務的毛利率通常在40%以上，遠高于首期硬件。

公開信息顯示，三大電信運營商2026年算力資本開支合計超過800億元，其中中國移動算力網絡投資378億元，同比增長62.4%。

值得一提的是，梁文鋒在前述交流中也透露，DeepSeek的算力集群全部是自建的，買卡的投資回報遠高于資金留在賬上。“我把錢變成卡，十個月就能收回成本，肯定是能買到多少就買多少。”梁文鋒說。

第二條路徑是自建自運營。

曙光8000走的就是這條路，十萬卡集群不是賣給某個特定客戶的，是中科曙光自己運營的。這種模式依托國家超算互聯網運行。超算互聯網是科技部推動建設的一張全國性算力調度網絡，目標是把全國30多個超算中心和智算中心連起來，讓用戶在平臺上下單就能按需使用算力，不用關心算力來自哪個物理機房。

今年7月13日，超算互聯網在鄭州上線了核心節點，定位為全國算力的中央調度樞紐。平臺注冊用戶目前已突破140萬，采用“普惠+市場”雙軌定價，科研用戶注冊即可獲得免費算力額度，商業客戶按市場價計費。

記者從中科曙光方面了解到，曙光8000在鄭州落成后直接接入了這張網絡，面向全國科研機構和企業提供算力服務，定價從每卡時（一張AI芯片運行一小時的計費單位）1.2元到3.5元不等，科研機構可享受最高50%的普惠補貼，補貼后最低每卡時不到1元。上線首周，排隊等待使用的算力需求已超過集群總規模的3倍。

這條路徑的盈利邏輯和賣硬件截然不同。前述投資人指出，賣硬件是項目制收入，一臺服務器賣出去就結束了，毛利率在20%左右，且受客戶資本開支周期波動影響；運營算力是持續性收入，只要集群利用率保持在較高水平，綜合毛利率可以做到40%以上。

中科曙光2025年年報顯示，算力服務收入占比已從2023年的12%升至37%，成為增長最快的業務板塊。

浙商證券計算機首席分析師劉雯蜀說，算力廠商如果能把盈利模式從一次性的硬件銷售轉向持續性的算力服務，就可以獲得更持續的現金流。同時，集群運維托管、詞元使用效率提升等增值服務也有望進一步拉高毛利率。

第三條路徑是公共云。

阿里云M890超節點云上算力單元把超節點做成了按需取用的云服務，64卡全互聯的云上算力單元每小時120元，平均每卡時不到2元，同時支持按任務包和按詞元調用量計費。

阿里云彈性計算產品線負責人吳結生在WAIC期間表示，當一個萬億參數的大模型需要更高效的推理，當訓練任務動輒橫跨成百上千張卡，真正的答案是把芯片、服務器、網絡、存儲凝聚成一個整體，提供一臺能訓練、能推理、能被開箱即用的“AI超級計算機”。

在阿里云的設計中，用戶不需要自己去買硬件、建機房，只需要在云平臺上開通，就能直接獲得一個超節點計算環境來跑大模型。

華為云也在朝類似方向演進。華為云CEO張平安此前曾公開表示，華為云已從賣云服務器的IaaS（基礎設施即服務）模式全面轉向賣詞元的MaaS（模型即服務）模式。公開數據顯示，華為云基于昇騰384超節點推出的CloudMatrix384（華為云超節點云服務的產品名稱）每百萬詞元成本約為1.8元，在國產算力方案中具備較強的價格競爭力。

當然，上述幾種路徑之間也存在交叉互滲。比如，華為既通過整柜銷售服務于運營商，又通過華為云的MaaS模式服務中小客戶；曙光既自己運營算力集群，也向其他智算中心銷售超節點硬件和整體解決方案。

或者說，不同路徑面向不同客戶形成了分層結構：大型運營商和互聯網企業有機房、有團隊、有持續需求，買整柜自建最經濟；中型企業和科研機構算力需求波動較大，按需租用可以避免重資產投入和設備閑置；中小開發者在公共云上按小時付費，幾百塊錢就能用上此前只有大廠才能接觸到的頂級算力，靈活方便。

向“訓推一體的通用算力底座”演進

算力能不能持續高效運轉，正在成為決定這個市場能否兌現商業回報的核心變量。

曙光8000上線首周滿載是好消息，但并非所有智算中心都有這樣的需求支撐。根據工信部7月20日在國新辦新聞發布會上公布的數據，截至今年6月底，全國智能算力規模達2185EFLOPS，其中東部地區占比55.9%，西部地區占 32.6%，中部地區僅占10.6%。對此，一位長期關注算力領域的投資人告訴記者，東部智算中心普遍處于高負荷運行狀態，而中西部部分智算中心建成后面臨客戶不足、利用率偏低的情況，算力越高端、密度越大，閑置的成本壓力也越大。

智算中心的電費、運維、帶寬、折舊等運營成本是剛性支出，集群規模越大每天的固定開銷越高，利用率低于一定門檻就意味著持續虧損。尤其是對于剛剛轉型為算力運營商的企業來說，如何在建成之后持續找到足夠多的客戶、維持足夠高的利用率，是比技術更難回答的問題。

國家超算互聯網正在嘗試緩解這種供需的地理錯配。

7月13日上線運行的鄭州核心節點定位為全國算力的中央調度樞紐，用戶不管在哪個城市，接入平臺就能按需調用全國的算力資源。在采訪過程中，記者了解到，預計2026年底，國家超算互聯網年算力交易額就將突破100億元。另外，落地了中央調度樞紐的河南省也在省級層面建立了算力券機制，每年發放總額不超過5000萬元，以降低中小企業的用算成本。

從需求端看，新的應用場景也正在創造增量需求。

海光信息總裁助理兼智能計算產品部總經理杜夏威在接受記者采訪時提到，AIAgent（智能體，能自主規劃和執行復雜任務的AI系統）的興起正在改變算力需求結構。過去AI主要用GPU做模型推理，CPU只起輔助調度作用，但Agent在執行一個復雜任務時，需要CPU完成任務編排、工具調用、緩存管理等大量工作，CPU和GPU的算力配比正從過去的1：8向1：1、甚至更高的方向變化。這意味著算力基礎設施的需求不是在減少，而是在變得更加多元。

中科曙光AI行業首席工程師李冉亦認為，Agent時代的負載是長鏈路、高消耗的，要求計算、存儲、網絡、軟件整體協同，曙光的應對方式是圍繞超節點打造全鏈路推理加速方案，從底層算子庫到上層模型部署做端到端的全鏈路優化。

在他看來，超節點正從“訓練專用設施”向“訓推一體的通用算力底座”演進，應用場景已從大模型訓練擴展至推理、Agent、科學計算等更多領域。

工信部信息通信經濟專家委員會委員盤和林對經濟觀察報記者表示，超節點與傳統GPU算力集群的本質差異在于是否實現了內存統一編址與垂直擴展級互聯。傳統GPU算力集群采用橫向擴展，時延高、帶寬低，而超節點通過構建統一內存編址，時延可低至微秒級，帶寬可達每秒TB級別，并可以直接訪問跨節點資源。

“簡單來說，超節點彌補了國產算力單芯片性能不足的短板，使我們追平全球先進算力水平成為可能。”盤和林說。

不過，在盤和林看來，國產超節點要真正大規模商用，還需要跨越兩個障礙。一是生態適配，目前各廠商的超節點之間存在不同的連接協議，如何統一這些協議以充分發揮互聯效率，同時針對 DeepSeekV4、Qwen、GLM等主流大模型完成適配并降低開發者的適配門檻、避免重復開發，仍是行業需要解答的問題；二是在提高系統可靠性的同時優化成本，千卡乃至萬卡同時接入超節點可能導致系統整體穩定性下降，需要完善故障響應和自愈等配套機制，而算力成本的下降則有賴于節點規模化和單節點成本的持續壓降，以此吸引更多AI大模型用戶接入超節點網絡。

國泰海通證券計算機首席分析師楊林告訴記者，算力競爭的核心范式已從“單卡峰值”轉向“系統效率”，價值分配正從“賣卡”向“賣系統、賣能力”全面遷移，光互連、液冷、網絡方案、系統集成與調度軟件等環節將獲得更高的價值權重。

根據華泰證券在相關研報中的測算，2028年中國超節點架構市場規模有望達到3414億元，2026至2028年復合年均增長率為194%。