人工智能正以史无前例的速度重塑各行业，这场变革背后离不开海量算力的支持。当AI模型参数从亿级跃升至万亿级 ，“超节点 ”开始逐渐取代单机与传统集群，成为新一代的“算力法宝” 。

　　超节点
，即Superpod，是一种用于构建大规模算力集群的技术架构。此概念最早由英伟达提出 ，指将数千张GPU集成在一个逻辑单元内
，形成类似“超级计算节点
”的系统
。与传统架构不同的是，超节点可以通过高速互联技术 ，弥补原先服务器间带宽不足以及高时延等问题
，以期实现算力效率的优化。

　　在不久前举行的2025云栖大会上，阿里云发布了磐久128超节点AI服务器 。据悉 ，该服务器集成阿里自研CIPU 2.0芯片和EIC/MOC高性能网卡
，单柜支持128个AI计算芯片
。同等算力下，相较于传统架构 ，该服务器推理性能可提升50%。

　　除推理场景外
，超节点亦可用于AI训练 。今年4月，华为推出CloudMatrix 384超节点 ，其通过构建超过万片的大集群来提供算力
。对于万亿 、十万亿参数的大模型训练任务，在云数据中心
，可将432个超节点级联成最高16万卡的超大集群。

　　在9月召开的华为全连接大会上，华为表示CloudMatrix 384超节点已销售300余套 ，共服务20余家客户
，主要需求来自政企 。未来，华为还将推出Atlas 950 SuperPoD超节点 ，算力规模8192卡
，预计于2026年四季度上市
。新一代产品Atlas 960 SuperPoD算力规模将达到15488卡，预计2027年四季度上市。

　　华龙证券指出 ，中美AI竞争正从“单卡性能”走向“系统级效率 ”
，中国正在用集群建设+开源生态+工程化交付的方式完成AI基建方面的弯道超车 。事实上，当前还有更多国产硬件厂商正在加速布局超节点：

　　8月7日 ，浪潮信息发布面向万亿参数大模型的超节点AI服务器“元脑SD200
”
。

　　沐曦股份已发布多种超节点形态
，包括光互连超节点、耀龙3D Mesh超节点
、Shanghai Cube国产高密度液冷整机柜以及高密度液冷算力POD。

　　8月28日，百度智能云发布百舸AI计算平台5.0版本 。在算力方面 ，昆仑芯超节点正式启用。

　　从技术方向看，超节点正在成为AI基础设施建设的新常态
。民生证券认为
，此前市场更多关注芯片算力，但伴随Scale up产业趋势崛起 ，超节点已经重新定义AI基础设施的范式。

　　以华为超节点为例
，其柜间采用全光互联，具有高可靠、高带宽 、低时延等优势；另一方面 ，华为的Atlas 950通过正交架构
，实现零线缆电互联，其独创的材料和工艺让光模块液冷可靠性提升1倍 。相比英伟达将在明年下半年上市的NVL144 ，Atlas950超节点卡的规模是其56.8倍
，总算力是其6.7倍，内存容量是其15倍 ，互联带宽是其62倍
，在各方面均呈领先
。

　　该机构进一步指出，当超节点速率大幅提升 ，AIDC功率将迎来新挑战。由于包括华为CloudMatrix 384
、英伟达GB200NVL72在内的超节点单机柜功耗普遍突破100KW，因此在算力密度指数级增加的情况下
，超节点机柜的温控和电源系统将面临挑战 。而当Atlas950超节点采用全液冷模式时，其互联带宽速率和算力速率均有望迎来大幅提升
。

　　从投资层面来看 ，国金证券表示
，华为超节点等新平台在算力、带宽 、内存等关键指标上全面领先，有望推动国产算力基础设施加速落地。看好超节点渗透率的持续提升 ，带动光连接供应链的放量 。