今天分享的是：2026通信行业深度报告：超节点：光、液冷、供电、芯片的全面升级

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AI算力迎来“超节点”时代：技术架构革新驱动产业全面升级

随着人工智能模型向万亿参数迈进，单芯片算力已难以满足大模型训练与推理的需求。在此背景下，“超节点”架构应运而生，成为AI基础设施演进的核心方向。这项技术通过高速网络将成百上千颗算力芯片互联，使其协同工作，在逻辑上构成一台“超大型GPU”，从根本上突破了传统服务器的性能瓶颈。

什么是超节点？从“单打独斗”到“群体智能”

超节点集群的概念最早由英伟达提出，其核心思想在于通过Scale up（纵向扩展）而非传统的Scale out（横向扩展）来提升算力。简单来说，传统方式是通过以太网连接大量独立的服务器，类似于组建一支庞大的军队；而超节点则是将多个算力芯片通过超高带宽、超低延迟的互联协议紧密耦合，形成一个拥有共享内存池的强大“巨人”。

这种架构的关键在于节点内的互联技术，包括专用的互联协议（如NVLink、UALink、UB等）和特定的网络拓扑结构（如胖树、Mesh、Torus）。以英伟达GB200 NVL72为例，它通过NVLink Switch将36个Grace CPU和72个Blackwell GPU整合在一起，所有GPU之间实现点对点全互联，总带宽高达130TB/s，有效解决了分布式训练中因通信延迟导致的算力浪费问题。

技术架构革新：光、电、液冷的全面协同

超节点机柜的物理构成相当复杂，主要包括计算节点、交换节点、供电单元和散热系统。在ETH-X超节点方案中，每个计算节点内部集成多个GPU和CPU，通过高速背板连接器与交换节点互通。交换节点则承担着机柜内所有芯片的全带宽互联任务，其核心是高带宽交换芯片。

随着单机柜功耗从几十千瓦向上百千瓦攀升，传统供电和散热方式已难以为继。供电方面，机柜采用Power shelf供电单元配合Busbar母线供电方式，支持N+2冗余，最大功耗可支持132KW。散热方面则从风冷转向“液冷为主、风冷为辅”的混合模式，液冷占比超过80%，GPU、CPU甚至交换芯片都需要搭配冷板模组，这对液冷管路、快接头、CDU等配套产业提出了全新需求。

国产超节点的突破：以规模换性能

在国产AI芯片单卡性能与国际领先水平尚有差距的背景下，超节点架构成为实现弯道超车的重要路径。华为推出的CloudMatrix 384超节点由192颗鲲鹏CPU和384颗昇腾910C芯片通过自研UB网络互联而成，单个系统包含16个机架。

值得注意的是，虽然单颗910C芯片的BF16性能仅为GB200模组的三分之一，但通过超节点集群方式，单个CloudMatrix 384集群的整体BF16性能达到NVL72的1.7倍，总内存容量为后者的3.6倍，总内存带宽为2.1倍。这一数据充分说明，通过超节点架构的规模效应，完全可以弥补单芯片的性能短板。

华为还进一步公布了Atlas 950和Atlas 960超节点，算力规模分别超过50万卡和达到百万卡级别。其中Atlas 950支持8192张昇腾芯片，采用全光连接，互联带宽达16.3PB/s，相比英伟达即将上市的NVL144，总算力是其6.7倍。

产业链受益图谱：四大赛道迎来升级机遇

超节点的普及正在重塑整个AI基础设施产业链。在光通信领域，随着节点间互联带宽需求激增，高速光模块和光芯片的重要性日益凸显；在交换芯片领域，国产厂商正在加速追赶，自研AI交换芯片已成为各大设备商的战略重点。

液冷散热从可选变为必选，冷板式液冷方案快速普及，带动冷却液、Manifold、CDU等细分市场增长。供电系统同样面临升级，高功率电源、高压UPS/HVDC的需求持续旺盛。此外，铜连接、PCB、服务器电源等环节也因超节点的高密度部署而迎来技术迭代机遇。

从国内厂商布局来看，中兴通讯已推出搭配自研凌云AI交换芯片的智算超节点系统；紫光股份的H3C UniPoD S80000支持64卡柜内全互联，单卡推理效率提升80%；浪潮信息的“元脑SD200”则通过创新远端GPU虚拟映射技术，实现显存统一地址空间扩增8倍。这些产品的相继落地，标志着国产超节点生态正在走向成熟。

未来展望：开放生态与规模扩张并行

值得注意的是，超节点互联协议正从各大厂商的私有标准逐步走向开放。UALink联盟汇集了AMD、亚马逊、谷歌、英特尔等科技巨头；博通推出SUE框架将以太网优势引入Scale up领域；中国移动联合48家单位发布OISA协议；海光也携手国产芯片厂商推出HSL规范。这种开放趋势将有效降低产业链协同门槛，加速技术创新。

随着超节点规模从千卡向万卡、百万卡持续扩张，其对网络架构、散热能力、供电效率的要求将不断提升。可以预见，围绕光通信、液冷散热、供电系统、交换芯片四大赛道的技术创新与产业升级，将成为未来几年AI基础设施领域最为确定的增长主线。

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