Kimi K3釋出技術報告時，在官方部署文件中明確建議“在64卡及以上超節點配置中部署”，這是超節點首次被寫入大模型的“安裝說明書”，且作為硬性門檻而非可選最佳化。Kimi K3擁有2.8萬億引數、896個專家，MoE架構下通訊量巨大，跨節點通訊一旦卡頓，推理效率將大幅下降。隨後，阿里雲真武M890超節點例項上線，Kimi K3和通義千問3.8 Max均開始執行其上，供給端與需求端形成相互推動的迴圈。

行業集體轉向超節點，並非因為技術突然成熟，而是傳統路徑已難以為繼。據SemiAnalysis估算，單顆國產AI晶片效能約為輝達Blackwell的三分之一，先進製程受限短期內難以突破。同時，大模型引數向數萬億級邁進，MoE架構下每生成一個詞元，成千上萬顆GPU需同步引數、交換資料。傳統8卡伺服器在擴充套件時，通訊等待時間增長，算力利用率反而下降。算力每兩年翻三倍，記憶體頻寬僅增1.6倍，互連頻寬僅增1.4倍，晶片算力再強，資料供不上也徒勞。

超節點的思路是用高速互聯將成百上千顆晶片繫結為邏輯統一的算力叢集，減少資料交換瓶頸。華為內部測算，單顆昇騰雖不及輝達，但昇騰950超節點整體效能達到GB200 NVL72的1.7倍。這標誌著競爭焦點從單卡轉向系統級能力。輝達的CUDA生態是其護城河，但超節點比拼的是叢集排程、互聯效率、系統穩定性等系統工程能力，輝達在此領域並無幾十年先發優勢，起跑線相近，因此超節點被視為繞開輝達正門、從側面突破的路徑。

今年WAIC上，各廠商展示了不同超節點方案。華為昇騰950超節點支援1024卡，滿配可擴充套件至8192卡，為業內最大規模。中科曙光則推出十萬卡叢集曙光8000，落地鄭州國家超算網際網路核心節點，上線即滿載。該叢集採用“原生超智融合”設計，同一系統可覆蓋FP64科學計算至INT8推理精度，既能訓練大模型，也能用於氣象預報、基因測序。中科曙光高階副總裁李斌表示，從萬卡到十萬卡，規模擴大十倍本身不難，難在效能能否同步提升，任何環節短板都會導致效能折損。

另一路線是壁仞的NPO光互連方案，用光訊號替代銅線，單個超節點可擴充套件至1024卡。銅纜電訊號超過3米嚴重衰減，現有方案最多支援128張GPU，輝達也在面臨此瓶頸——2026年GTC上黃仁勳表示將用光互連把系統從NVL72擴充套件至NVL576。壁仞還將GPU節點與交換機節點物理分離，用光纖靈活互連，擺脫傳統大機箱形態。

中興則走開放解耦路線，相容多家晶片，讓客戶自行搭配。中科曙光還推出scaleX40，全球首個無線纜箱式超節點，40卡標準19英寸箱式設計，部署時間從小時級壓縮至分鐘級，可直接融入現有機房。40卡規模被視為效能與成本的平衡點，適合大多數企業。中科曙光同時押注十萬卡天花板與中小企業門檻，這種“兩頭押注”策略在超節點競賽中較為少見。

輝達的路徑是先迭代GPU架構，再升級NVLink互聯，最後以NVL72形態打包成超節點。國產算力產業則相反，先構建超節點系統方案，再倒逼晶片設計。製程差距難以追平，便在系統層面重新定義規則。一旦系統級效率成為新標準，單卡效能差距的重要性將下降。輝達被挑戰，並非因單卡被超越——AMD、英特爾均未做到——而是因有人在系統層面重新定義了算力供給方式。國產算力產業正賭注於此，避開輝達的優勢戰場，在其尚未建立絕對優勢的領域搶先佈局。