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2026年3月29日,由上海人工智能實驗室(上海AI實驗室)發起并主辦的第二屆浦江AI學術年會開幕。浦江AI學術年會期間,由上海AI實驗室DeepLink團隊發布了《超節點技術體系白皮書》(以下簡稱“白皮書”),旨在為超節點的規模化落地,解決異構協同難、跨域調度效率低、工程化部署復雜等核心痛點,從產業實踐側提供了理論方向上的指導。
DeepLink團隊聯合8所頂尖高校、16家核心產業伙伴達成了階段性產業共識,覆蓋芯片研發、芯片產業鏈、算力部署、軟件適配、學術研究、行業應用等全產業鏈環節,實現了“全行業發聲、全維度共建”。
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一、超節點之后:算力競爭從芯片級轉向系統級
2025年,Deepseek、華為CloudMatrix 384成為業內熱點,超節點成為行業爭相研究的技術焦點,超高帶寬、超低延遲的芯片間互聯,將數十甚至上百顆計算芯片構建成一個邏輯上高度協同的“超級計算單元”。在芯片制程工藝逼近物理極限的今天,超節點技術提供了突破算力瓶頸的新路徑。對正處于人工智能發展關鍵期的我國而言,超節點的戰略價值不言而喻。
在此背景下,眾多廠商都陸續推出了超節點方案。中科曙光推出單機柜640卡scaleX640he和全球首款無線纜箱式超節點scaleX40;沐曦科技推出耀龍3D Mesh超節點、Shanghai Cube等;阿里云發布磐久 AI Infra2.0 AL128 超節點服務器;新華三集團推出H3C UniPoD S80000超節點產品。
超節點的出現,也對算力行業的發展有了新的啟示。算力競爭從單一變量(芯片)變成了多變量協同——互聯、軟件、整機、RAS共同決定系統能交付多少有效算力。如今大模型的算力需求被三條指數曲線同時驅動——訓練側的 Scaling Law、推理側的 test-time scaling、以及 Agent 應用帶來的調用量爆發。這些需求疊加起來,遠不是單芯片能力提升能獨自承接的,真正決定格局的越來越落在互聯、整機、軟件和系統協同上。
二、產品百花齊放,一場關于技術生態的競賽
國內廠商們在超節點市場上演的“競賽”,除了是產品層面的競爭,但深究其本質,也是一場關于技術生態主導權的戰略博弈。超節點正處于技術路線尚未收斂的窗口期,誰能率先構建完善的軟硬件生態,誰就有可能成為事實標準。而且超節點不是孤立的硬件產品,而是“芯片+互聯+軟件”的系統級方案。客戶一旦采用某家的超節點,從上層應用到底層調度都會深度綁定,形成極強的客戶粘性。這種“鎖定效應”意味著,誰先拿下大規模部署,誰就能在商業上建立長期優勢。
倘若各家的軟件棧無法兼容,開發者就需要為不同平臺重復開發。這不僅增加了開發成本,也阻礙了AI應用的跨平臺部署和生態共享,不利于形成統一的國產AI軟件生態。
多家廠商不約而同走向超節點,說明產業界已經意識到:單芯片增速撐不住系統需求增速,中間出現了結構性缺口。這個缺口必須靠全產業鏈協同來彌合,任何一家獨自閉環都會面臨系統性風險——技術棧越封閉,生態越脆弱,代際迭代的負擔越重。主要體現在以下三個方面:首先是訪存語義缺失,互聯層如果不能原生支持 Load/Store 語義,軟件生態就無法跨代積累;其次是整機工程約束,帶寬域擴展到機柜級后,互聯距離、供電、液冷、可維護性深度耦合,需要芯片側和整機側協同設計;最后則是缺少行業共認的評價框架,各家口徑不同無法橫向比較。
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三、深度協同共創,打造高質量行業指南
上海AI實驗室DeepLink負責人王輝在浦江AI學術年會AGI4S Infra分論壇中提出,“國內產業界在各方向已有大量先進探索,但相對分散,缺少一個跨路線的公共分析框架。亟需把分散的探索連接起來,形成可以共同推進的技術底座。”
正是基于上述判斷,上海AI實驗室聯合AI產業伙伴,共同撰寫并發布了《超節點技術體系白皮書》。據了解,白皮書采用“學術主導編輯、產業分域貢獻”機制。框架設計和審校由實驗室與國內優勢高校承擔;沐曦科技、天數智芯和曦望科技等在芯片方向提供架構數據,奇異摩爾、盛科通信等貢獻互聯協議經驗,階躍星辰等提供大模型訓練的系統需求反饋。所有素材經編委會審校納入,確保白皮書是行業公共知識產品,不是某一家的技術主張。
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奇異摩爾作為國內AI網絡互聯領域的創新力量,首創了Kiwi G2G IOD通用IO芯粒方案,專為超節點網絡設計,用于應對Scale Up互聯挑戰。
Kiwi G2G IOD支持2TB級帶寬與高并發數據傳輸,給大模型的訓練和推理提供持續穩定的高效互聯支撐;支持多網絡拓撲,可有效應對拓展或任務切換時重新設計網絡的需求。奇異摩爾深度參與了白皮書的撰寫與研討,將自身在超節點網絡互聯工程的實踐經驗,以超高濃度干貨素材的形式,攜手上海AI實驗室,共同編撰形成具有行業指導意義的《超節點技術體系白皮書》,為超節點和算力行業生態高質量發展注入產研協同新動能。
奇異摩爾聯合創始人&產品及解決方案副總裁祝俊東認為,《超節點技術體系白皮書》從根源出發,系統回答了我們為何要做超節點、為何設定這些指標、以及應當如何落地實施。它將工程實踐與產業經驗提煉升華,刪繁就簡,最終凝結為系統的產業理論。
總體而言,它不僅是對超節點發展歷程的總結,也與當下產業發展緊密融合,提出了富有洞察力的觀點和理論,對行業未來具有重要的指導意義。與其說它是一冊白皮書,不如說它是一部凝結了產業經驗與理論思考的著作。
國產超節點生態的建設,是一場持久戰,在長期演進的過程中,需要始終保有走向收斂的共識和耐心。圍繞超節點,上海AI實驗室的規劃沿著“認知—評價—驗證—標準“四步展開。
白皮書解決的是第一步:建立系統級的分析框架和共同語言。接下來,我們會推進超節點能力指數的落地,把白皮書提出的多維評價框架變成可度量、可比較的評測方法,組織行業進行試評估。在此基礎上,建設仿真與建模平臺,為不同技術路線提供系統級的量化比較和瓶頸定位能力,降低產業試錯成本。更長期地看,我們希望以白皮書和超節點能力指數為基礎,逐步沉淀出一組關鍵接口標準和協同規范,形成可持續推進的標準簇。整個過程保持開放共建,白皮書本身就在 GitHub 上開源維護,后續的評測和標準工作也會邀請更多高校和產業伙伴參與。核心目標不是給出一個統一答案,而是建設一套行業可以持續使用的公共基礎設施“規范”。
四、破解算力碎片化難題,構建全國算力“一盤棋”
值得一提的是,除撰寫發布《超節點技術體系白皮書》,從行業理論側推動國內超節點生態發展外,上海AI實驗室推出的DeepLink混訓混推平臺,正以其開放的技術體系和創新的架構設計,成為推動國內超節點行業生態建設與發展的關鍵力量。
2025年,上海AI實驗室發布DeepLink超大規模跨域混訓技術方案,成功攻克超大規模跨域異構集群調度、高性能通信協議整合、高可靠容錯機制設計等技術難題。而隨著今年DeepLink混推方案的推出,上海AI實驗室逐步構建起混合“訓練+推理”全方位算力賦能體系,為算力資源的高效調度、多元協同與生態融通筑牢技術底座。在計算資源有限的場景下,賦能行業運用不同性能芯片的靈活組合,而無需依賴高算力芯片“扎堆”式部署,有效降低對特定硬件的路徑依賴。DeepLink平臺加速了國產異構芯片的大規模應用,基于繁榮的自主算力生態為更多企業擁抱“人工智能+”創造機會,為我國打造新質生產力增添新動能。
在技術層面,DeepLink為超節點提供了軟件層面的“操作系統”。通過統一通信協議和高效調度算法,DeepLink能夠充分挖掘硬件互聯的潛力。在生態層面,DeepLink通過標準化的算子接口和連接協議,實現了“一次適配,全生態可用”的目標。上下游廠商基于DeepLink一次適配即可接入廣泛的算法生態,大幅縮短了從芯片流片到實際應用的落地周期。在標準層面,DeepLink的實踐驗證了跨域混訓混推的實用價值,也為行業提供了全新啟示。在計算資源有限的場景下,行業依舊可以實現不同性能芯片的靈活組合,無需依賴高性能算力芯片“扎堆”式部署。
超節點生態的建設,是推動我國AI算力自主可控、實現超智融合發展的關鍵舉措,也是應對全球算力競爭的重要支撐。未來,上海AI實驗室將持續深化技術創新,完善DeepLink技術體系,拓展跨域算力網絡覆蓋范圍,推動“訓練+推理”及超智融合全方位算力賦能體系升級,為盤活算力樞紐節點效能、優化全國算力資源配置提供技術及經驗支撐,同時為我國數字經濟和科技發展注入新的強勁動能。
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