文︱陆弃
2025年以来，“超节点”这个原本只存在于工程师讨论中的概念，开始频繁出现在算力产业的公共视野中。昇腾384超节点的发布，让很多人第一次直观感受到算力基础设施的尺度变化：384颗芯片通过高速互联，被组织成一个逻辑上的“整体”，在算力规模、网络带宽、内存总带宽等关键指标上，直接对标甚至超越国际主流方案。随之而来的争论也迅速发酵——这究竟是一次真正的技术突破，还是简单的“堆芯片”？如果只是规模扩张，那它的意义究竟在哪里？
疑问并非没有现实依据。过去十年，算力提升的主要路径始终围绕着更先进的制程、更高的主频、更密集的晶体管展开。英伟达的NVL72之所以被视为旗舰级产品，正是因为它在单机柜内将72颗GPU的协同效率推到了极限。在这种语境下，华为直接将规模扩展到384颗芯片，自然会被解读为一种“暴力堆砌”。但问题在于，如果算力瓶颈真的只取决于芯片数量，那么当下全球大模型训练中频繁出现的效率塌陷，又该如何解释？
现实的数据给出了截然不同的答案。Meta公开的研究显示，在万卡规模的传统集群中，算力利用率往往只有38%左右，超过一半的计算资源在等待通信。这意味着，在大模型时代，制约效率的早已不是单颗芯片的算力，而是节点之间如何交换数据、如何协同工作。模型越大、结构越复杂，这一问题就越尖锐。像DeepSeek这样的混合专家模型，本质上是将计算任务分散给大量“专家”，如果通信效率跟不上，再多的芯片也只会彼此空转。
正是在这一背景下，超节点的意义才逐渐显现。它并不是对传统集群的小修小补，而是对计算架构的重新组织。以昇腾超节点为例，其核心变化在于打破了以CPU为中心的层级结构，让CPU、NPU和内存单元处于平等互联的状态，数据不再需要绕行“中枢”，而是通过全新的互联协议和总线能力直接流动。这种变化看似抽象，却直接决定了算力是否会被通信“卡住”。
真正拉开差距的，是统一内存编址能力。传统集群中，数据传输更像是一次次独立的“投递”，每次计算前都需要定位、封装、转发，这种机制在小规模下尚可接受，一旦扩展到数百乃至上千颗芯片，延迟和损耗便成倍放大。超节点的目标，则是将分散的内存资源组织成一个逻辑整体，使计算单元像访问本地内存一样获取数据。只有做到这一点，内存池化和高效调度才有可能成立，算力才能真正被释放出来。
从效率角度看，这种架构带来的提升并非渐进，而是结构性的。在制程进步放缓的现实条件下，单代芯片性能提升往往不足20%，而通过超节点架构，将算力利用率从30%提升到45%，等同于在不改变制程的情况下获得近50%的有效算力增长。这并不是对芯片能力的替代，而是对其价值的“解锁”。当摩尔定律不再是唯一依靠，系统级创新的重要性被前所未有地放大。
但也正因为如此，真正的超节点极难复制。一个最直观的对比是形态差异：英伟达的NVL72被限制在单一机柜内，而昇腾384超节点则跨越了多个计算柜和总线柜。限制并不来自设计意愿，而是物理条件。全铜线架构下，电信号在高速传输时的距离极为有限，这决定了系统规模的上限。华为之所以能够突破这一限制，关键在于将光通信技术引入算力互联，用光模块替代铜缆，重构了数据传输的“物理层”。
光的优势显而易见，但难度同样巨大。光模块对环境极其敏感，灰尘、温度波动都可能引发不稳定，要让其达到服务器级别的可靠性，本身就是一项系统工程。这种能力并非一蹴而就，而是建立在长期的通信技术积累之上。华为在光通信领域的持续投入，使其能够在芯片、器件、协议和工程能力之间形成闭环，这是单点突破型厂商难以复制的优势。
更值得注意的是，华为并未将超节点局限于AI算力，而是延伸至通用计算领域。基于鲲鹏950的通算超节点，指向的是对传统大型机和专用数据库服务器的替代。这一方向的共通逻辑，在于通过超大带宽、超低时延和统一内存编址，将分布式系统组织成“像一台计算机一样工作”。当硬件性能提升遭遇物理极限，通过通信与架构释放系统潜能，成为一条更具确定性的路径。
在更大的视角下，灵衢UB协议的开放，揭示了华为对算力竞争的另一层判断。超节点并非封闭产品，而是一种基础能力。如果只有少数厂商掌握，其生态很难真正壮大。通过开放协议，让更多参与者基于同一套底层规则构建系统，算力基础设施才可能形成规模化、可持续的演进。这种选择既是技术自信的体现，也是一种现实考量：AI时代的复杂度，早已超出单一厂商独立承担的范围。
超节点之所以重要，并不只是因为它更大、更快，而在于它标志着算力竞争逻辑的转变。当芯片制程逐渐逼近物理极限，真正决定效率的，不再是单点指标，而是系统如何被组织、资源如何被调度。华为昇腾超节点的价值，也正在于此。它未必意味着终点，但至少清晰地指出了一条不同于“堆卡竞赛”的技术路线。在未来的算力格局中，谁能率先完成从芯片竞争到系统竞争的跃迁，谁才有可能真正掌握主动权。
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