数字世界的算力“普通话”
核心导读
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华为昇腾 950 超节点真机在 2026 WAIC 首次亮相，凭借 1024 卡规模与统一内存编址技术引发关注。
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超节点通过灵衢互联协议实现跨物理节点统一内存编址，以系统级协同效率突破单芯片物理极限。
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华为开放灵衢协议与基础软件生态，推动国产算力从单点突破走向行业标准，构建自主可控的算力底座。
作者 | 曹全景
编辑 | 高珮莙
7 月 17 日，2026 世界人工智能大会（WAIC）在上海开幕，“超节点”成为行业焦点。中兴通讯、沐曦股份、壁科技等企业纷纷展示相关真机，标志着 AI 算力基础设施新一轮竞争正式开启。
其中，华为展台备受瞩目。首次公开亮相的昇腾 950 超节点（Atlas 950 SuperPoD）真机，以业界最大的 1024 卡规模、256TB 内存统一编址，以及 1 EFLOPS FP8、2 EFLOPS FP4 的强劲算力，吸引众多参会者驻足。
华为技术人员指出，超节点与传统集群的本质区别在于：它通过高速互联实现不同服务器间的统一内存编址与共享内存池，逻辑上等同于“一台超级计算机”，而非简单的物理堆叠。
7 月 19 日，鹏城实验室和 GCC 联合发布《超节点定义与实践白皮书》，明确界定：超节点是具备跨物理节点统一内存编址能力的计算系统。这一架构特征的确认，意味着中国 AI 产业竞争已从单芯片性能比拼，全面转向系统级协同效率的较量。
用数学“补”物理
在国泰海通证券营业部，数百名研究员需从海量数据中筛选价值信息。面对金融行业对高可靠、低时延及数据安全的严苛要求，传统单机或双机部署已难以应对。
7 月 15 日，国泰海通与华为合作部署了金融行业首个 AI 液冷超节点。相比上一代 Atlas 900 A2 集群，昇腾 Atlas 900 A3 超节点将单次交互 TTFT 时延从 10 秒缩减至 2.8 秒，单卡端到端推理吞吐提升 3.2 倍，研报产出及服务效率提升 5 至 10 倍。
当前，智能体爆发与 Token 经济时代已然到来。国家数据局数据显示，全国日均 Token 消耗量两年间增长超千倍。据 CIC 灼识咨询推算，中国智能计算芯片市场收入预计将以 46.3% 的复合年增长率持续扩张，显著高于全球平均水平。
然而，国产算力面临结构性困境。在摩尔定律驱动下，英伟达先进芯片已达 3 纳米工艺，算力领先国内两代。短期内制程追赶困难，成为国产 AI 芯片的痛点。
昇腾 950 超节点的破局逻辑在于：放弃单颗芯片的“单挑”，转而用数百甚至上千颗芯片组成逻辑统一的超级计算机，以系统级能力弥补单点差距。正如华为技术人员所言，这是“用数学的方式突破物理的限制”，实现换道超车。
作为目前国内唯一规模商用的超节点方案，昇腾 384 超节点已在互联网、金融、医疗等 20 多个行业商用 750 多套，适配 DeepSeek、Kimi 等 65+ 主流大模型。其应用成效显著：
- 科研领域：上海人工智能实验室基于昇腾 Atlas 900 A3 SuperPoD 完成万亿参数科学多模态大模型全流程研发。
- 软件开发：深信服合作的企业级 AI 代码开发，人均产出提升 4 倍，严重 BUG 检出率质量提升 1 至 2 倍。
- 金融服务：浦发银行部署后，理财推荐命中率从 2% 提升至 9.9%，风控模型查准率从 2.6% 提升至 16%。
- 工业制造：宝武钢铁利用该技术预测高炉炉温，单高炉年增效益超千万；钢材成材率提升 0.5%，单产线年节省超 9000 万元。
数字世界的算力“普通话”
将数千张加速卡连接并非难事，难点在于打破传统架构限制，消除服务器间通信瓶颈。传统集群依赖 PCIe 或以太网，跨服务器带宽有限且时延较高，在千亿参数模型训练中易成为性能瓶颈。
昇腾超节点通过精密的灵衢互联协议，实现了跨物理节点的统一内存编址。技术人员比喻：若集群是一座城市，传统架构下各楼栋独立运转，通行需绕行且受红绿灯限制；而灵衢如同修建了一条贯穿所有房间的高速公路，实现 CPU、NPU/GPU 间的直接互联与全局内存管理。
灵衢协议的核心突破在于协议归一。传统数据中心中，CPU、GPU 及跨服务器通信使用不同“方言”（如 PCIe、NVLink、RoCE），交互需反复翻译导致时延损耗。灵衢定义了一套覆盖全设备的统一协议栈，让所有算力部件使用通用的“普通话”交流，消除了协议转换开销。
超大带宽、超低时延、统一内存编址三大能力协同，是区分真假超节点的基准线。昇腾 950 超节点拥有业界最大 1024 卡规模及 256TB 统一编址内存，关键指标提升至少 70%，跨节点通信时延降至 3 微秒，平均稳定运行时长达 300 小时，远超普通集群。
在训练与推理场景中，超节点优势显著：低精度格式节省显存，统一内存支持更大批量长序列训练；通信性能提升 16 倍，实现计算与通信完全重叠；推理生成 Token 可纳秒级流入训练侧，单节点即可承载千亿参数模型权重，无需跨节点搬运数据。
把墙拆掉，修一条路
在全球 AI 算力格局中，英伟达凭借 CUDA 生态和 NVLink 私有协议构建了封闭壁垒。华为则选择开放路径：拆除围墙，改建高速公路。
去年 9 月，灵衢互联协议 2.0 技术规范全面开放，基础文档超 600 页，并举办多期公开课，允许合作伙伴基于该规范打造先进算力设施。同年年底，CANN、Mind 系列基础软件全量开源，兼容各类 AI 编程范式。至此，华为超节点生态已覆盖从互联协议、操作系统到大模型的全栈技术链路。
这是一种差异化的生存策略。面对 CUDA 的先发优势，开源 CANN 大幅降低了开发者迁移成本。目前，CANN 开源社区月活开发者超 3500 人，代码下载量突破千万级。
灵衢协议的开放，打破了海外巨头对互联协议话语权的垄断。其 UBoE 模式原生适配现有以太网基础设施，企业无需更换交换机即可部署，为国产算力提供了“不依赖 NVLink 也能高速互联”的可能。华泰证券测算，2028 年国产超节点市场空间有望达 3414 亿元。
开放的终极目标是从企业协议走向行业标准。工信部正牵头推进计算高速互连总线协议（CLink）标准制定，灵衢协议已成为重要参考依据。若各大国产芯片厂商能接入该体系，一个“国芯、国连、国用”的自主算力生态将真正成型。
IDC 数据显示，2025 年中国本土 AI 加速卡厂商国内市场份额已升至约 41%。从一家公司的协议到“中国标准”的建立，不仅是解决“卡脖子”问题的根本解法，更是提高国内算力供给可得性、降低外部不确定性的关键举措。
这条路能否走通，取决于产业链每一个参与者的共同努力。方向已然清晰：与其在别人的赛道上追赶，不如自己修路架桥。
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