CEIC2026
爱创新，智无限

这样的体验应该并不陌生：和 AI 进行简单对话时，回复几乎即时出现；但当任务变成分析几十页行业报告、梳理复杂逻辑或拆解专业方案，等待时间却明显变长，甚至可能出现任务中断。大模型的能力越来越强，能够处理的任务也越来越复杂，但真正面对长文档分析、深度推理、音视频生成等高负载任务时，AI 为什么仍然会“慢下来”？

很多人的第一反应，是网络不够快，或者应用本身的性能问题。但真正的瓶颈，往往还隐藏在更底层的算力系统中。面对性能问题，一个很自然的思路是增加硬件：AI 跑得不够快，就增加更多 GPU、NPU；芯片数量越多，理论算力越高，似乎就应该带来更快的处理速度。但在真实的计算系统中，芯片数量与整体性能并不是简单的线性关系。当算力集群扩大到一定规模，芯片之间的通信和数据传输成本会不断增加，甚至消耗掉相当一部分硬件性能。

大模型、百万字超长上下文、AI 智能体、AI 视频生成等应用，正在越来越多地进入真实的工作和生活场景。与此同时，很多用户也发现：解析长篇文档、进行多轮复杂推理、生成图片和视频等任务时，等待时间往往明显增加。这并不完全是软件问题，很多时候，大量高性能芯片已经投入工作，但如果彼此之间的协作效率不高，整个系统仍然可能慢下来。

可以把它理解成一个由 100 位专业人士组成的团队：每个人能力都很强，但如果缺少统一、高效的协作机制，文件需要反复传递，信息需要频繁同步，大量时间就会消耗在沟通和等待上。团队规模扩大，并不意味着整体效率会同步提升。

类似的问题也存在于今天的 AI 算力集群中。单颗算力芯片本身拥有很强的计算能力，但当上百颗芯片共同处理任务时，需要持续交换大量模型参数、KV 缓存和激活数据。传统模式下，服务器之间的信息传递往往需要经过多层封装和转发，由此产生额外的通信开销。于是就会出现一种看似矛盾的情况：芯片还有计算能力，却不得不等待数据。这就是业内经常提到的“内存墙”和“通信墙”——瓶颈不只存在于芯片本身，也可能出现在芯片与芯片之间。

面对大模型、AI 智能体等紧耦合的复杂任务，关键不再是简单增加高性能芯片的数量，而是让原本彼此独立的硬件资源高效协同，像一台完整的计算机一样统一运行。这正是「超节点」架构的核心思路。

需要澄清的是，超节点并不是某一块芯片，也不是某一台服务器。它通过高速互联总线机制，打破服务器之间的物理隔离，将分散的计算和内存资源连接起来，在逻辑上形成一台巨型计算机。这样做的目的，是减少芯片之间不必要的通信开销，让数据在不同计算资源之间更高效地流动，从而更充分地释放硬件本身的计算能力。

过去，我们更关注“一颗芯片能算多快”；进入大模型时代之后，还需要回答另一个更重要的问题：“一群芯片能不能高效地一起算？”算力竞争的关注点，也由单一硬件性能逐步延伸到整个系统的协同效率。

要真正做到高效协同，还有一个现实问题需要解决：不同厂商的硬件，有着各自的技术体系。过去，提升 AI 计算能力，很大程度上依赖单颗芯片性能的提升；随着AI应用的普及和深入，计算任务越来越复杂，芯片、服务器、存储等不同硬件需要共同参与。

问题也随之出现：不同厂商的产品采用不同的协议、接口和技术体系，就像各自使用不同的技术“方言”。即使单台设备性能很强，如果彼此之间无法顺畅沟通，也很难形成真正高效的整体算力。跨厂商、跨架构的协同，仅靠单一企业很难完成，需要产业各方建立共同的技术语言与协作机制，统一基础概念和技术定义，推动接口与标准协同，并在真实业务场景中持续验证。

这正是全球计算联盟（GCC）等产业组织的重要价值：连接产业链上下游，搭建产业协作平台，推动行业形成共识与标准，让不同技术体系能够更高效地协同。

今年 8 月，GCC 联合鹏城实验室，汇聚数十家产学研机构，共同编制发布《超节点定义与实践白皮书》，系统梳理超节点的定义与实践路径。在统一产业认知的基础上，各方进一步推动互联总线、软硬件适配、运维可靠性等标准建设，并联合产业链上下游伙伴，在大模型训推、AI 智能体、数据库、大数据等真实业务场景中开展验证，降低产业落地门槛，推动超节点逐步走向开放、可复用的标准化生态。

鹏城云脑Ⅲ提供了一个实际验证范例。作为国内首个采用超节点架构的国产智算集群，鹏城云脑Ⅲ通过 64 颗 NPU 紧密协同耦合，在千卡规模大模型训练场景下，实现了 98.4% 的扩展效率。产业界也已经在 MoE 大模型推理、超长对话等业务场景中开展实践验证，进一步提升 AI 系统的运行效率。从验证走向更大规模应用，超节点仍然需要解决两类重要的工程挑战。一方面，不同厂商的硬件技术体系各不相同，要实现跨品牌、跨架构的顺畅协同，需要在硬件、软件和接口层面进行大量适配；另一方面，当上百颗硬件资源组成一个大型计算系统后，任何局部故障都可能影响整体运行，这也对故障处理、系统可靠性和集群运维提出了更高要求。因此，超节点真正走向规模化应用，不仅需要更强的互联能力，也需要产业持续推进标准、兼容性和工程实践。

当开放、协同的算力体系逐步成熟，它带来的变化最终会回到真实的 AI 体验。对普通用户来说，使用 AI 分析长篇报告、进行复杂逻辑推理、生成音视频内容时，等待时间有望进一步缩短；随着系统整体效率提高，各类 AI 工具和云端服务也有机会以更高效、更稳定的方式提供服务。

对企业而言，建设算力中心时也可以拥有更灵活的硬件选择，不必完全依赖单一厂商的技术体系。不同品牌、不同类型的计算资源能够更高效地协同，电力与硬件资源的利用效率也有望进一步提高。与此同时，当标准、接口和工程实践逐渐成熟，中小企业也可以更多地复用已经验证的技术方案，降低从零开始建设和适配的成本。

AI 算力的竞争，正在从单颗芯片的性能比拼，走向整个计算系统的协同能力竞争。芯片强，只是入场券；系统协同强，才是真正的胜负手。