华为、中科曙光、阿里、中兴在WAIC 2026集中亮相超节点，哪家更强？

文/海峰看科技

走进2026 WAIC H2馆，最吸引目光的是一排排由液冷机柜组成的算力巨兽。华为、中兴、阿里、中科曙光等国内算力玩家，几乎同时把超节点方案搬到展台中央。

这背后释放出一个明确信号：AI基础设施竞争进入新阶段。过去，比的是谁的芯片性能更强；如今，比的是谁能把成百上千颗芯片高效组织起来，让算力系统跑得更快、更稳。

超节点，正在成为下一代智算中心的关键战场。而在这场从芯片竞争升级到系统竞争的较量中，华为、中兴、阿里、中科曙光等厂家，谁更接近下一代AI算力基础设施的答案？

然而，行业内对超节点的定义长期莫衷一是。可喜的是，近日鹏城实验室与全球计算联盟联合发布的《超节点定义与实践白皮书》，首次给出产业统一的标准化定义，即超节点是一种在物理上由多个计算节点通过高效的互联协议紧密连接组成，具备跨物理节点统一内存编址能力，逻辑上具备“一台计算机”特征的计算系统。

值得一提的是，该白皮书明确，跨物理节点的统一内存编址是超节点的核心架构特征，搭配超大带宽、超低时延，共同构成超节点的三大硬性标准；不具备统一内存编址能力的系统，本质仍属于传统服务器集群，而非严格意义上的超节点。

为什么超节点会在2026年集中出现？

严格来说，超节点并不是今年才诞生的新概念。

早在几年前，行业就在探索如何将大量AI芯片通过高速互联整合成一个更高效的计算系统。但直到最近，技术、需求和商业环境同时成熟，超节点才真正进入规模化阶段。

第一，大模型时代推动算力架构升级。随着模型参数规模进入千亿、万亿级，单颗AI芯片已难以独立完成训练任务，芯片间通信成为新瓶颈。超节点通过高速互联，将数百甚至上千颗芯片整合为统一计算单元，提升协同效率。

第二，AI应用需求正在多元化。未来AI不仅需要模型训练，还涉及实时推理、智能体、数据访问和任务调度等复杂场景。超节点通过融合CPU、GPU、内存、存储和网络资源，更好满足混合计算需求。

第三，国产算力竞争转向系统能力。未来竞争不只是比单颗芯片性能，更比互联架构、软件生态和系统优化能力。超节点为国内厂商提供了从芯片竞争走向算力系统竞争的新机会。

超节点玩家全景：三个梯队，看清当前产业格局

今年WAIC展出的超节点产品不少，但按照落地成熟度和行业影响力，其实可以清晰地分成三个梯队，不同梯队的玩家定位不同，优势也各不相同。

具体来说，第一梯队是能拿出标杆产品、有规模化落地、走出独立技术路线的头部玩家；第二梯队是ICT领域的主流厂商，主打成熟稳定、交付便捷，是当前行业出货的主力；第三梯队以AI芯片厂商为主，基于自有芯片做场景化优化，在细分领域有针对性优势。

第一梯队：定义标准的头部玩家，有真机、有落地、有规模。

第一梯队的玩家，是真正把超节点从概念做成产品、甚至已经跑上大规模业务的厂商。华为昇腾950荣获本届WAIC SAIL卓越人工智能引领者奖，中科曙光、阿里云、中兴的超节点产品入选本次大会十大镇馆之宝。

华为是第一梯队里性能天花板级的玩家，也是全场展出规模最大、技术指标最领先的智算超节点厂商。这次WAIC上，华为带来全场唯一的千卡级真机超节点——昇腾950（Atlas 950 SuperPoD），这也是该产品首次以1024卡全互联的完整真机形态面向公众亮相。

现场展出的昇腾950超节点由16台计算柜与4台互联柜组成，整排20个液冷机柜几乎占满了展台核心区域，内部共搭载1024张昇腾950DT NPU芯片。作为目前业界规模最大的商用智算超节点，它专为十万亿参数级大模型训练、高并发中心推理场景打造，单套系统可提供1 EFLOPS FP8、2 EFLOPS FP4的澎湃算力，拥有256TB全局统一内存编址空间，依托自研灵衢2.0全光互联协议，实现TB级卡间互联带宽与3μs级超低往返时延，彻底打破传统AI集群跨节点通信的瓶颈，让上千颗芯片像一颗芯片一样高效协同工作环球网。

截至目前，前代昇腾384超节点已在国内实现750余套商用落地，覆盖互联网、运营商、金融、教育、制造等20多个行业，服务2000余家政企核心客户；昇腾950也已与头部大模型厂商完成适配验证，预计2026年四季度正式批量交付。

同属第一梯队的中科曙光，拿出了今年展会上落地成熟度最高的产品——“曙光8000（登峰）”全国产十万卡AI超集群。这套系统基于标准化超节点单元构建，是已经接入国家超算互联网、正式跑业务的成熟大规模集群。

曙光走的是超智融合的独特路线：传统的超算中心擅长算天气预报、新药模拟这些高精度科学计算，智算中心擅长跑大模型训练推理，两套系统分开建，不仅成本高，资源利用率也低。而曙光8000从底层架构上把两种算力原生融合在一起，一套系统同时支持从FP64高精度科学计算到INT8低精度AI推理的全精度需求，不用再分别建超算和智算两套集群，对高校、科研院所、需要做工业仿真的车企、药企来说，刚好击中痛点。

第一梯队的另外两个玩家，分别走出差异化的路线：阿里云带来的磐久AL128超节点，采用单机柜128卡高密度设计，搭配自研的真武M890芯片（144GB显存，800GB/s片间互联），已上线阿里云百炼平台，作为公有云服务提供，客户不用自己买硬件建机房，直接在云上就能按需租用超节点算力，把超节点变成普惠的云服务。

中兴通讯发布的OEX超节点，走的是开放异构路线，采用“三零线缆”设计（正交无背板架构），实现互联成本降低80%，不绑定任何一家芯片厂商，壁仞、沐曦、燧原等所有国产GPU都能混插在一套系统里调度，解决了很多政企客户怕被单一厂商绑定的顾虑。

第二梯队：成熟商用方案商，主打行业落地。

第二梯队的玩家，是国内主流的服务器和ICT厂商，他们的超节点产品没有追求极致的卡规模，而是主打成熟、稳定、易运维，主要面向地方智算中心、传统行业客户，也是目前超节点出货的主力。

浪潮信息是这个梯队的代表，作为国内服务器市场占有率最高的厂商，浪潮这次带来的万卡级液冷超节点，主打一个成熟好用：整机柜全液冷散热，出厂前就完成了所有的互联调试和软件优化，拉到机房接电就能用，主要供给头部互联网厂商和地方智算中心，也是目前行业里交付案例最多的通用超节点方案。

除此之外，联想带来的问天超节点、新华三带来的UniPoD超节点，也都属于这个梯队，产品主打政企信创市场，在安全性、国产化适配、运维便捷性上做了很多优化，目前已经在多个地方的政务云、行业智算中心落地。

第三梯队：垂直芯片厂商，基于自有芯片做场景化优化。

第三梯队的玩家，是国内的AI芯片厂商，他们的超节点产品都是基于自研的AI芯片打造，主打垂直场景的深度优化，在特定场景下有很高的性价比。

沐曦是这个梯队里第一个拿出完整商用超节点产品的厂商，本次WAIC上发布的曦景S600超节点，采用正交背板方案实现单机柜64卡全互联，支持灵活调整训练、推理的并行策略，覆盖大模型训练和高并发推理全场景，目前已经在多个金融、运营商的客户中落地。

除此之外，壁仞科技带来的光互联解耦超节点、百度昆仑芯带来的天池2.0超节点、燧原科技的云燧超节点、奕行智能发布的业界首个RISC-V架构超节点，都属于这个梯队，基于各自的自研芯片做了软硬一体优化，主打特定行业场景的需求。

笔者观察：超节点竞争，最终比拼的是系统能力

站在WAIC超节点展区前，笔者清晰的意识到：AI基础设施竞争正在进入新的阶段。超节点并不是简单的服务器升级，而是算力产业在大模型时代面对新需求后的一次架构演进。

第一个判断，超节点有望成为未来智算中心的重要基础设施形态。

回顾计算产业的发展路径，基础设施一直在向更高集成度、更标准化的方向演进。早期数据中心依赖大量独立服务器，通过网络连接形成计算能力。进入AI时代，随着模型规模不断扩大，计算资源之间的协同效率越来越重要，超节点实际上延续了这一趋势。

当然，这并不意味着传统集群会立即消失。不同规模、不同业务需求的用户，仍然会选择不同的算力架构。但对于大规模AI训练和复杂推理任务而言，标准化、模块化的超节点方案，正在成为智算中心建设的重要方向。

第二个判断，超节点市场不会形成单一赢家，而会呈现多路线并存的格局。

当前行业讨论中，经常会比较谁的节点规模更大，但实际上，算力需求本身具有明显差异。大模型训练更关注极致性能和大规模扩展能力；科研机构关注科学计算与AI计算的融合；政企客户更重视开放兼容和长期运维；中小企业则更倾向于通过云服务获得算力。

因此，未来超节点竞争不会只是单一技术路线之间的竞争，而是不同场景解决方案之间的竞争。厂商需要根据自身优势，在硬件架构、软件生态、交付模式等方面形成差异化能力。

第三个判断，超节点下一阶段竞争重点，将从硬件能力转向软件生态和使用体验。

今年WAIC展出的产品中，不少厂商展示了大规模互联能力、超大规模集群以及先进散热方案。但对于真正使用算力的客户而言，硬件只是起点。未来决定超节点价值的，是软件生态是否成熟，应用迁移是否顺畅，资源调度是否高效，用户能否以更低门槛获得计算能力。

一套优秀的超节点系统，不仅要提供强大的计算能力，还需要让开发者和企业能够更方便地使用这些资源。否则，即使拥有庞大的算力规模，也难以转化为实际业务价值。硬件能力决定上限，而生态和易用性决定普及速度。

今天展台上的这些液冷机柜和高速互联系统，看起来距离普通用户很远，但它们最终影响的是AI应用落地的效率。超节点竞争的意义，并不只是比较谁拥有更大的计算规模，而是在探索如何让人工智能时代的算力更加高效、更容易被使用。

而这场关于AI基础设施的竞争，才刚刚进入新的阶段。