超节点：华为在算力挑战中开创的技术新局

在当今AI快速发展的背景下，我们正经历前所未有的算力资源的集中现象。在2020年，千亿参数被视为大模型的一个标志，而几年后，顶尖模型的参数规模已突破至10万亿，未来很可能达到100万亿。智能体能够处理复杂的多任务和长流程的操作；具身智能和自动驾驶等技术正将AI应用于实际生活中。这一切的成功都依赖于充足的AI算力。然而，AI技术的发展并不是线性的，而是呈现出几何级数的爆发特征，这对基础设施提出了严峻的挑战。为应对这种情况，业界普遍关注“超节点”这一概念。

在2025年，华为推动了超节点的广泛认知，并开始致力于证明超节点与集群的结合是一条可持续和可拓展的算力解决方案。在刚结束的华为全联接大会上，超节点的发展历程得到了充分验证。华为副董事长汪涛在大会上发表了主题演讲，并推出了全球首个应用NPO技术的昇腾960超节点。同时，汪涛还接受了采访，深入讨论了华为在AI领域的发展方向及其对中国算力基础的重视。

华为的超节点不仅为计算行业提供了新机遇，还通过灵衢与NPO技术的创新，使得超节点的能力更强、产品更成熟。这不仅是超节点的进化历程，也是华为在面临算力困境时寻求突破的努力。如果算力比喻为水流，上游的需求会影响下游；只有将算力积聚形成大海，才能实现公平和充分的智能生态。越来越多的人认为，超节点即是这一算力的浩瀚海洋。 球友会

在当前智能体迅速崛起的Agentic AI时代，用户对AI算力的需求正在重新定义。随着模型能力的提升，单核算力愈发显得捉襟见肘。新一代模型特征如大规模MoE、复杂的上下文序列和长文本记忆等，都需要大规模并行计算以确保有效的训练和推理效果。同时，面对高昂的算力成本，行业也在追求更高的计算效率，单芯片的推理开销变得难以承受。因此，基于传统集群的AI算力正在面临收益递减的局面。

此外，中国的AI行业还面临着获取高端算力的挑战，而本土半导体能力仍在不断提高。依赖单芯片算力意味着中国在高端AI技术的掌控上将失去主动权。目前，不仅华为面临算力问题，整个中国AI行业都遇到了同样的困境。因此，构建由多个芯片组成的更高效、经济且易于获取的算力形式，势必成为中国AI的必然选择。

如同一条小溪无法满足广阔的农业需求，将小溪融合成江河，再汇成大海，才是解决中国AI算力困境的办法。华为坚信，算力的围困是可以被打破的。这一突破不是依靠单一技术的突破，而是基于其30年的技术积累，整合多方优势，实现架构创新，以满足中国AI增长的算力需求。超节点正是华为努力的成果之一。 球友会

自2025年华为推出超节点以来，业界涌现出多种超节点产品，但其技术背景各不相同，标准混乱，且超节点与集群的概念时常被混淆。为此，2026世界人工智能大会上，鹏城实验室与全球计算联盟联合发布了《超节点定义与实践白皮书》，明确定义了超节点的特点及其核心技术，强调超节点与传统集群方案之间巨大的区别。

从产业价值看，超节点在模型浮点的利用率上显著优于传统集群，能够适应更复杂的模型训练和推理场景，尤其是符合大模型的“紧耦合、同步并行”计算特征，降低综合成本，展示出越大规模的超节点带来更明显收益的特性。因此，业界普遍认可超节点已成为建设超大规模AI基础设施的必要选择。在清晰的标准下，可见昇腾超节点是目前国内唯一可以实现规模商用的超节点。至今，昇腾910C超节点已商用超过1000套，覆盖互联网、金融、教育、医疗、交通和制造等多个领域，并且是国内唯一训练出SOTA模型的超节点。今年，昇腾950超节点首次亮相，并在华为全联接大会期间宣布进入规模商用阶段。