7月20日落幕的2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC 2026）上，算力主题展区里一排排黑色机柜令人印象深刻。昇腾950超节点真机首次线下展示，沐曦股份首发曦景S系列超节点，摩尔线程首次公开展示MTT C256超节点……几乎所有算力厂商都将“超节点”放在了“C位”。业内人士指出，这标志着算力竞争从单芯片跑分比拼，转向整机、集群、软硬件一体化系统能力的综合竞争，国产算力正式进入系统性升级阶段。
大会期间，鹏城实验室和全球计算联盟牵头编制的《超节点定义与实践白皮书》发布，首次完整厘清超节点核心定义、架构特征与核心技术体系，明确三大技术特征，梳理十大核心价值场景，汇集全产业链标杆落地案例，为全球下一代智能计算基础设施建设划定技术标准、指明演进方向、提供实践范本。
“超节点已成为AI基础设施建设全新范式。”鹏城实验室主任高文表示，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。其中，跨物理节点的统一内存编址是超节点核心架构特征。“内存语义”和“统一内存编址”、超低时延、超大带宽共同构成超节点的三大技术特征。
超节点密集涌现的背后，是AI技术加速迭代带来的算力新需求。
“进入智能体时代后，AI具备自我迭代能力，推理需求呈指数级增长，对低延迟、高带宽、长上下文提出更高要求。”沐曦股份联合创始人、CTO彭莉介绍，超节点是解决推理效率的关键，通过多卡互联，形成高带宽域，提升推理响应速度，满足大规模并发和长序列处理需求。
彭莉强调，“超节点”不是简单“堆卡”，而是系统级方案，涉及算力、带宽、互联、管理、软件栈的协同优化。国产算力要走向规模化，必须突破系统级设计、软件协同、长期稳定性等瓶颈，而非仅追求单卡性能。
摩尔线程高级副总裁董龙飞从端云协同视角指出，随着模型能力下沉，手机、PC、家庭设备、机器人等终端都有可能承载不同层级的AI能力，端侧AI算力将是未来重要市场。而在更大规模智算基础设施建设中，十万卡集群也不是万卡集群的简单扩容，而是系统级工程，可靠性、互联、散热、功耗、工程调校都成为超大规模集群必须解决的问题，需要全产业链上下游共同面对。
据介绍，摩尔线程正在前瞻布局光互联、新材料散热等新一代技术，为超大规模算力集群做技术储备。
尽管超节点已成为行业共识，但从技术验证走向规模化商用，仍面临多重挑战。中昊芯英创始人、CEO杨龚轶凡总结了超节点规模化落地的四大核心行业痛点：一是集群通信瓶颈；二是多客户业务隔离与算力平衡难题；三是散热基建迭代压力；四是软硬件协同成熟度不足，因此超节点距离标准化稳定商用仍有较长周期。
在技术路线上，行业也呈现分化趋势。杨龚轶凡认为，GPU架构最初为单卡、少量芯片二维图形渲染设计，而TPU架构立项之初就面向深度学习分布式并行运算打造，天然适配万卡级别超节点集群。据介绍，中昊芯英TPU可无缝适配国内中兴等所有主流整机厂商超节点硬件方案，支持混合算力集群部署，已有超节点成熟合作案例落地。
工业和信息化部数据显示，截至今年6月底，我国智能算力规模达2185EFLOPS（FP16）。据悉，下一步工业和信息化部将持续按照“点、链、网、面”体系化工作思路，优化算力基础设施资源部署，打造算力互联互通节点，提升算力资源利用效率。
上海交通大学副教授张志刚认为，AI芯片行业正发生结构性变化：从通用计算向专用细分架构分化，长期来看全球仅中美具备完整产业链研发能力，海外供应链限制正倒逼国内芯片全链路极致优化。
投资界人士指出，具备完整自研架构、全链路优化能力的企业更具长期价值，核心评判标准是底层自主研发能力与真实落地价值，而非资本叙事。依托庞大的应用市场，未来国产算力有望实现全球引领。
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