從領先到更領先，國產超節點如何問鼎全球智算集群？

2025年，國產計算集群的爆發式突破，成為全球AI技術競備下的一聲有力回響。前有華為昇騰384總算力突破300 PFlops，達到NVL72系統的1.7倍；近有中科曙光scaleX640超節點二次提速，以630 PFlops算力規模的翻倍式增長，反超賽道頭車多個身位。

在單卡性能落后于人、NV卡成為科技制裁工具的背景下，中國智算正以集群式創新重新站穩腳跟，并從計算生態、能效、成本等方面尋得更廣闊的戰略縱深。

從昇騰384到曙光scaleX640，國產超節點跑出加速度

繼年中華為推出昇騰384以來，國產超節點在“遙遙領先英偉達”呼聲中成為熱門概念。事實證明，外界仍然低估了國產計算集群的爆發力。就在最近的烏鎮世界互聯網大會上，全棧國產化的曙光scaleX640超節點浮出水面，各項性能指標均已完成新一輪躍遷。

根據業內曝出的性能數據，曙光scaleX640不僅在總算力規模上實現倍數增幅，加速卡集成數量首次達到業內最高的單機柜640卡，另外還從HBM、PUE值、算力密度、片間互聯總帶寬等維度，實現了綜合性能的全面趕超。此外，還可以通過雙scaleX640超節點組成千卡級計算單元。

以其對標384超節點來看，scaleX640的HBM總容量為81.9TB，約為前者的1.7倍；HBM和片間互聯總帶寬均達到前者的1.9倍；在算力密度方面，同樣單機柜架構下兩大超節點前后提升了驚人的20倍；此外，受益于曙光液冷技術的領先性，超節點能效也獲得顯著提升。

國產計算集群的大步快跑，對美國芯片巨頭形成了明顯的趕超壓力。依照英偉達最新戰略動向，黃仁勛近期再次強調了“系統優先”策略，意在通過完整的AI基礎設施協同設計打破物理定律限制，在后摩爾時代繼續保持領先優勢。

不過，盡管國產AI芯片單卡性能處于相對劣勢，但在集群式算力新賽道上，計算產業上下游涉及諸多環節，系統構成極為復雜，這為中國算力換道超車提供了更多機會。

可以看到，無論是此前的昇騰384，抑或更進一步的曙光scaleX640，都在極力推進計算系統高效協同，并在算力集群規模和集成度上展現出更大潛力。這也意味著，在國產廠商問鼎超節點之路上，中國算力或將系統性改善全球產業鏈中的劣勢地位。

AI算力之爭進入長跑模式，開放式協同激活內生動力

將視角切換至需求側，隨著AI大模型參數達到千億乃至萬億級別，大規模服務器集群訓練成為標配，計算產業鏈各個環節都將成為模型創新效率的“乘數基礎”。

僅以訓練集群規模而言，數據并行（DP）、張量并行（TP）、流水線并行（PP）和序列并行（CP）等多種并行維度的乘積，才是計算集群算力的最終體現。而在更廣泛的AI應用視角中，如算力生態的兼容度、軟件棧完善程度等，都將影響到大模型用戶開發效率和應用成本。

有業內人士總結稱，計算集群必須打破“通信墻”、“功耗墻”、“復雜度墻”，才能真正釋放出國產算力體系的市場價值。尤其近年來我國算力路線呈現百花齊放姿態，技術復雜性和生態復雜性較強，能否在全產業鏈范圍內實現深度協同，將成為未來全球算力體系之爭的關鍵。

值得注意的是，大規模智算集群由算、存、網、電、冷諸多子系統構成，組件數量繁多，系統耦合要求極高，整體研發周期較長。超節點玩家需要在生態建設上展開持續性投入，不斷優化產業協作模式，才有望贏得這場算力長跑。

比如昇騰384超節點圍繞自身CANN架構，極力號召開放者參與生態共建。曙光scaleX640更是徹底打開格局，基于AI計算開放架構完成不同類型加速卡的統一適配，并且直接兼容主流AI計算生態，進一步支持AI模型、業務應用快速無縫遷移與深度優化。

某種意義上來說，相較于后者在算力集成量級上的增長，這種“以開放促協同”的模式對國產算力市場的影響更為深遠——

同樣錨定計算系統協同前提下，開放式架構相比單一芯片路線，涉及到更多廠商、更豐富的產品以及更長的產業鏈條，同時也意味著其系統潛能更大，“乘數基礎”更強。尤其在全球算力體系化的長期比拼中，開放共贏模式內生動力充沛，更有望摘得智算價值鏈高處的果實。

總體來看，國產超節點的步步趕超，一方面鞏固了國產算力陣營的規模體量優勢，另一方面也在計算生態協同領域，加速完成著路徑驗證和模式優化。

毋庸置疑，在AI芯片單體性能受限的高壓環境下，國產算力并未落入對手的節奏，而是在更宏觀的產業視角下內煉外延，開墾出一片更具想象力的膏腴之地。何況中國作為全球最大的AI應用市場之一，我們有能力為國產智算集群提供足夠的孵化空間。