华为发布“超节点”算力新架构：突破AI训练瓶颈，带宽提升15倍、时延降低50%
AI如火焰，正加速重塑世界格局，而算力，正是驱动这场变革的‘柴薪’。在全球人工智能竞争白热化的今天，算力已不再仅是技术指标，更成为衡量国家数字竞争力的核心要素。
SmartHey2月12日消息：近日，华为在北京举办2026新春媒体沙龙，聚焦智能计算基础设施演进。作为公司三大主航道业务之一，华为计算产业持续加码底层创新。华为计算产品线营销运作部部长张爱军表示，华为致力于为中国构建自主可控、高效可靠的算力底座，并‘为世界提供一个全新的算力选择’。
‘超节点’——这一贯穿整场沙龙的核心概念，成为华为下一代算力架构的关键突破口。
什么是超节点？
‘超节点’目前尚无行业统一定义，属于前沿探索中的新型计算范式。张爱军指出，华为正联合生态伙伴推动共识形成：超节点并非简单堆叠更多GPU或类比传统大型机，而是指通过高速互联协议将多个计算节点融合为逻辑上统一的高性能系统，实现大带宽、低时延、内存统一编址三大能力跃迁。
在传统架构中，AI芯片间依赖PCIe或RoCE互联，跨服务器带宽普遍仅200–400Gb/s，通信时延达数十微秒；当扩展至64卡规模时，需引入二层交换，组网复杂度陡增；更关键的是，缺乏统一内存空间，所有数据访问必须经由消息传递，严重制约模型并行效率。
而超节点通过重构互联协议栈，打破物理边界限制：它不仅提供TB级互联带宽，还将RTT时延压缩至微秒级，并首次在大规模AI集群中实现全局内存池化与语义级访存——让数千颗AI处理器像访问本地内存一样协同工作。
张爱军以基建作喻：‘宽车道是基础（大带宽），但不堵车才是关键（低时延）；长安街再宽，若日日拥堵，效率仍归零。真正的‘超节点’，必须同时满足‘路宽、不堵、一张图通行’——这张‘图’，就是统一内存编址。’
以昇腾384超节点为例：相较传统服务器架构，通信带宽提升15倍，RTT时延从7微秒降至3微秒，降幅超50%。但张爱军强调，真正可商用的超节点还需集成先进散热、模块化冗余设计、高可靠供电及灵活资源切分等系统级工程能力。
为什么必须发展超节点？
超节点不是技术炫技，而是应对AI爆发式增长的必然路径。张爱军现场提出三大不可逆趋势：
其一，模型规模指数膨胀：从单模态到多模态，参数量持续跃升，对算力的压缩与泛化需求呈非线性增长；
其二，输入长度迈入‘兆级’时代：视频、图像等多模态数据涌入，使上下文长度从K级跃至MB乃至GB级，矩阵运算维度剧增；
其三，训练数据量级跃迁：合成数据驱动下，训练集已从10TB级迈向100TB级，泛化能力提升直接依赖海量高质量数据。
‘算力缺口正在急剧扩大。’张爱军援引权威数据指出：2024年初，我国日均AI Token消耗量约1千亿；至2025年6月底，该数字已飙升至30万亿——18个月内增长300余倍，且仍在加速。
然而供给端却遭遇‘摩尔定律失速’瓶颈：芯片制程逼近物理极限，单芯片性能提升趋缓。此时，‘如何用更多芯片高效协同’成为破局关键。
传统‘服务器堆叠+以太网互联’模式已显露疲态：Meta Llama 3.1训练显示，在1.6万卡H100集群中，算力利用率显著下降；54天训练周期内累计中断419次，平均3小时故障一次。推理端同样承压——金融风控要求时延＜20ms，反欺诈须＜10ms；Agentic AI的多轮任务协同更对实时性提出全新挑战。
超节点由此应运而生。实测表明：在DeepSeek、Qwen等多模态及MoE模型训练中，超节点相较传统集群性能提升超3倍；强化学习场景下，训推权重同步时间从小时级缩短至60秒以内。
华为的算力攻坚：从开源生态到通算革命
自2019年进军计算产业以来，华为坚持‘硬件开放、软件开源、使能伙伴、发展人才’十六字方针。六年耕耘，鲲鹏开发者超380万，昇腾开发者近400万，联合9800家ISV打造超2万个行业解决方案，覆盖金融、运营商、能源、制造等关键领域。
但数量扩张之外，真正的硬核突破在于底层技术落地。例如，昇腾384超节点集成数千颗光模块——这类器件对灰尘、温变极为敏感。华为通过模块化热插拔设计与多重冗余机制，首次实现超大规模光互连系统的稳定商用。
据悉，昇腾超节点自去年上市以来，已在互联网、金融、能源、制造等领域完成数百套规模化部署。尤为值得关注的是，华为全球首发‘通用计算超节点’（通算超节点），并将核心互联协议‘灵衢’完全开源，旨在加速构建中国自主算力产业链。
工业和信息化部新闻宣传中心（人民邮电报社）总编辑王保平在开场致辞中强调：‘算力已是数字经济时代的‘水电煤’。当前需求正从通用计算向智能计算深化、从中心云向边缘延伸——这既需要芯片、服务器、数据中心等硬件突破，更呼唤架构、软件、调度平台等系统级协同创新。’
面向AI原生时代，张爱军表示：‘就像华为曾以5G引领移动互联网，今天，我们正以‘集群+超节点’双轮驱动，为中国、也为全球构建新一代智能算力基础设施。’