隨著人工智能技術加速滲透各領域，行業對算力的需求呈現指數級增長。當AI模型參數規模從億級攀升至萬億級時，傳統單機與集群架構逐漸顯露出性能瓶頸，而“超節點”技術正成為突破算力瓶頸的關鍵方案。這種由數千張GPU通過高速互聯技術整合而成的“超級計算節點”，通過優化服務器間通信效率，有效解決了傳統架構中帶寬不足與延遲過高等問題。
超節點概念最早由英偉達提出，其核心在于將大量計算資源集成于單一邏輯單元。國內科技企業迅速跟進技術迭代，在2025云棲大會上，阿里云推出的磐久128超節點服務器引發關注。該設備搭載自研CIPU 2.0芯片與EIC/MOC高性能網卡，單柜可容納128個AI計算芯片，在同等算力條件下，推理性能較傳統架構提升50%。
在AI訓練場景中，超節點技術同樣展現強大潛力。華為今年4月發布的CloudMatrix 384超節點，通過構建萬片級GPU集群，為萬億參數模型訓練提供支撐。在云數據中心環境下，該系統可將432個超節點級聯成16萬卡規模的超大集群。華為全連接大會披露的數據顯示，CloudMatrix 384已交付超300套，服務20余家政企客戶，其下一代產品Atlas 950 SuperPoD計劃于2026年四季度上市，算力規模達8192卡，2027年推出的Atlas 960 SuperPoD更將突破15488卡。
產業競爭格局正從單卡性能比拼轉向系統級效率較量。華龍證券分析指出，中國通過集群建設、開源生態與工程化交付的組合策略，在AI基建領域實現彎道超車。浪潮信息8月發布的元腦SD200服務器，專為萬億參數模型設計；沐曦股份推出的光互連超節點、耀龍3D Mesh超節點等系列產品，覆蓋液冷整機柜與高密度算力POD解決方案；百度智能云同期升級的百舸AI計算平臺5.0，正式啟用昆侖芯超節點架構。
技術演進推動超節點成為AI基礎設施新標準。民生證券觀察到，市場關注焦點正從芯片算力轉向系統級優化。以華為Atlas 950為例，其采用全光互聯柜間架構，實現高可靠、低延遲的數據傳輸；正交架構設計消除線纜電互聯，配合獨創材料工藝使光模塊液冷可靠性提升一倍。對比英偉達2025年下半年推出的NVL144，Atlas 950在卡規模、總算力、內存容量及互聯帶寬等指標上分別達到前者的56.8倍、6.7倍、15倍和62倍。
超節點技術突破帶來新的工程挑戰。民生證券指出，隨著CloudMatrix 384、英偉達GB200NVL72等設備單機柜功耗突破100KW，溫控與供電系統面臨嚴峻考驗。華為Atlas 950采用的全液冷方案，有望在提升互聯帶寬與算力密度的同時，解決高功耗帶來的散熱難題。該機構測算，液冷技術可使單機柜算力密度提升3-5倍。
資本市場開始關注超節點帶來的產業鏈機遇。國金證券認為，華為等企業推出的新一代平臺在關鍵指標上形成代際領先優勢，將加速國產算力基礎設施落地。隨著超節點滲透率持續提升，光連接、液冷散熱等配套供應鏈有望迎來需求爆發，特別是400G/800G高速光模塊與浸沒式液冷方案將成為投資熱點。
