超节点方案重塑AI算力产业趋势,开启系统级算力新周期

1. 全球算力需求激增：AI 应用升级与基础设施扩张形成共振 

1.1. 前沿模型与 Agent 化应用升级推动算力需求持续攀升 

前沿模型迭代与应用升级正推动 AI 工作负载加重，全球算力需求持续攀升。近期， GPT-5.5、DeepSeek V4 几乎同期上线，突破百万 Token 长上下文能力，可处理多步骤推 理、长文档理解及多轮交互等复杂任务，使单次推理可覆盖数百页文档信息。这些功能 升级背后，需要大量训练算力的投入，成为推动算力需求持续增长的重要因素。当前模 型升级的趋势已从“更会回答”转向“更会处理复杂任务”，算力消耗激增不仅源于模型 参数扩张，更受推理阶段任务复杂度影响。单任务计算量、显存占用及数据传输均显著 增加，从而提升了整体算力负载。Token 是大模型处理语言的基本单位，模型所有输入 与输出均以 Token 计量，其数量直接决定计算量——上下文越长、任务越复杂，Token  消耗越高。援引高盛预测数据，随着消费端和企业端 AI Agent 加速普及，全球 Token 消 耗量将从 2026 年的约 5 千万亿 token/月增长至 2030 年的 120 千万亿 token/月，四年增 长约 24 倍，CAGR 约 121%。

AI Agent 应用快速扩张和多模态任务激增，推动推理算力需求激增成为算力需求 增长的核心引擎。Agent 具有任务拆解、工具调用、多轮反思与自主执行等特性，让单 次指令的推理链条变长、调用层数增加、上下文持续累积。结合多模态交互能力，单个 任务往往需要跨模态信息融合与复杂推理，导致 Token 调用量呈指数级增长，形成“用 量乘数效应”，进一步放大推理算力需求。据 IDC 预测，2027 年推理算力在智能算力总 需求中的占比将超过 70%，推理算力需求将接棒成为主引擎。

1.2. 海外厂商持续扩建 AI 基础设施，算力供给进入加速释放阶段 

海外云厂商加码资本开支，验证算力需求持续性。算力需求的爆发式增长远超市场 预期，但当前算力供给存在短期瓶颈，受硬件、架构及资源调度等多重因素制约，短期 内难以快速匹配需求增长。海外头部云厂商正在加速算力供给以应对需求压力，资本投 入持续上升成为直接验证。2025 年，Alphabet 关于服务器、网络设备和数据中心等技术 基础设施支出 914 亿美元，公司预计 2026 年将增至 1800 亿美元左右；Meta 将 2026 年 资本开支指引由 1,150 亿-1,350 亿美元上调至 1,300 亿-1,450 亿美元，多家 hyperscaler 几 乎同步加码 AI 服务器与数据中心基础设施，表明全球 AI 正由技术验证加速迈向生产级 部署，算力需求仍处于高景气上行区间，进一步支撑算力产业的持续增长预期。

2. 国产算力需求：国内 AI 应用放量推动国产算力需求释放 

国产算力需求与基础设施建设同步提速，产业进入加速发展阶段。一方面，以 DeepSeek V4 为例的一众国产大模型不断升级，加速进入商业化规模化应用，带动训练 与推理负载同步提升。据国家统计局数据，到今年 3 月份，日均 Token 调用量突破 140 万亿，比上年末增长超 40%。另一方面，虽然当前全球高端 AI 算力仍高度依赖 NVIDIA 等海外厂商，但 AI 芯片同时受到出口管制、供应链限制及地缘政策等因素影响，海外 算力供给存在不确定性，促使国内算力产业在高端芯片、服务器及自主生态建设方面具 备更强的国产替代需求，也进一步推动本土 AI 算力体系加速发展。在需求扩张与自主 可控趋势推动下，国内算力基础设施已进入加速建设阶段，智能算力规模持续扩张。国 家数据局披露，截至 2026 年 3 月底，全国智能算力总规模已达 188 万 PFLOPS（FP16）， 其中八大国家算力枢纽节点占比超过 80%。“东数西算”等全国一体化算力网络建设也 在持续推进，通过跨区域资源调度优化算力布局，缓解区域性供需错配问题。且根据 IDC 预测，2026-2028 年中国的智能算力规模仍将维持约 40%的年均增速，智能算力在整体 算力市场中的占比有望进一步提升，中国 AI 算力产业增长空间仍具备较强释放潜力。

国产算力需求的主要矛盾正在由“缺卡”转向“高效用卡”，系统组织能力成为关键。 算力卡，即 AI 加速卡，以 GPU、ASIC 及相关异构芯片为主要形态，是承载大模型训练 与推理任务的核心硬件载体，通过提供高并行计算能力，支撑大规模参数模型的迭代与 部署。根据 IDC 的数据显示，2025 年中国市场的 AI 加速卡出货量约为 400 万张，其中 国产算力卡出货量约为 165 万张，市场份额约为 41%。国产加速卡供给缺口逐步缓解， 但应用端仍存突出问题：单卡层面，据中国电子技术标准化研究院测试显示，国产 GPU 实际可用算力约为标称值的 50-70%，还面临着功耗大与生态成熟度不足等问题。单纯 粗放堆卡已无法匹配复杂算力需求，需转向系统级优化。

3. 算力集群演进：算力集群形态与算力需求演进高度同步演化 

随着大模型计算复杂度持续提升，传统算力集群的效率瓶颈逐步显现。在通用计算 阶段，算力供给以 CPU 为核心，节点间协同程度有限，主要依赖单机或小规模集群满 足基础计算需求。随着深度学习模型规模扩张及 Transformer 架构普及，GPU 逐步成为 算力核心，系统演进为多 GPU 协同的 Scale Out 集群架构。在该架构下，GPU 通过 NVLink 实现机内高速互联，跨节点则依赖 InfiniBand 等网络协议进行通信。然而，随着千亿级 甚至万亿级模型训练普及，以及张量并行、专家并行与序列并行等多维并行方式的广泛 应用，跨节点通信频率与数据规模显著上升，大规模梯度同步和 All-to-All 通信开销持 续上升，通信延迟与带宽拥塞逐步成为制约有效算力释放的核心瓶颈，并进一步向功耗、 散热及运维复杂度等系统层面传导。传统横向扩展模式已难以匹配高频通信与大规模并 行计算需求，算力集群开始从以服务器为核心的松耦合架构，向更高密度、更强协同的 一体化计算单元演进。

4. 超节点：国产算力需求的破局之策 

4.1. 超节点架构加速规模化落地，推动国产 AI 集群向高密度协同演进 

超节点架构正成为国产 AI 算力突破通信瓶颈、促进有效算力释放的核心演进方向。 超节点的核心定义是以高带宽域为边界的大规模 Scale Up 计算单元，通过高速互联协 议、交换节点、统一寻址访存机制及系统调度，将数十至数百个计算模组组织成低时延、 高带宽、可编排的逻辑计算体。其核心价值并非单纯增加卡数，而是缩短高频通信路径、 降低同步开销，实现峰值算力向有效吞吐的转化。超节点架构在产业端形成规模化落地， 成为新一代国产智算集群的发展重心，国内厂商积极布局：华为昇腾384、阿里磐久128、 百度天池 512 等超节点架构均实现“百卡级”超节点架构突破。2025 年 12 月，中科曙 光 scaleX 万卡超集群首次亮相。2026 年 2 月 5 日，3 套 scaleX 万卡超集群系统在国家超算互联网郑州核心节点同步上线，建成全国首个部署 3 万张国产 AI 加速卡的算力池。

在 2026 数字中国建设峰会上，华为称昇腾 384 已部署超 500 套，实现规模化商用，标 志着国产 AI 基础设施正从传统分布式集群向高密度系统级算力架构加速演进。

超节点打破传统服务器物理边界，重构产业协同创新的算力新范式。超节点作为系 统级创新架构，通过极致的内部高速互联与全栈协同设计，从底层架构破局，实现大规 模资源紧密耦合与高效协同。有效解决传统服务器集群在大模型训练中面临的通信墙、 功耗墙和复杂度墙三大技术瓶颈：传统集群通常采用以太网或 PCIe 组网，供电与散热 相对分散，计算节点呈松散堆叠形态，导致延迟高、带宽不足、散热受限、部署运维复 杂，超节点则通过柜内高速互联、原生液冷、集中供电与统一管理，大幅提升通信效率、 降低能耗、简化调度。超节点架构能通过物理与逻辑层面的深度紧耦合，实现算力集群 的效率跃升，从而支撑并行计算任务，加速 GPU 间的参数交换和数据同步，重构 AI 算 力基础设施的基本范式。