国产算力如何破局？超节点真的是胜负手吗？

算力门槛无法绕过

曾经的算力困境与思维转变

曾有段时间，堆算力在全球流行，国内却因种种原因算力紧张。直到DeepSeek出现，通过算法优化降低对算力依赖，让行业意识到可借助技术手段为算力做减法，如优化架构、机制，利用开源模型等，“花小钱办大事”成共识。

算力需求激增与逻辑破产

国产大模型进步后，算力相对不足，限购、涨价等措施频出。单次推理效率优化无法满足高需求，像KimiK3出圈后Token消耗大增，抬高算力需求，这契合杰文斯悖论，模型能力变强致需求激增，算力扩容成必然。

算力基础建设的持续推进

尽管如此，国内算力基础建设从未放松。2025年到2026年上半年，智能算力规模爆发式增长，同比增长177%。这表明虽面临困境，但一直在努力提升算力，为国产大模型发展提供支撑。

超节点堪称大模型的最佳搭子

国产AI芯片崛起

昆仑芯发布第四代AI芯片M100，针对大规模推理场景优化，百度昆仑芯片收入飙升。平头哥发布新一代AI芯片真武M890，性能大幅提升，出货量可观，服务众多行业客户。国产AI芯片崛起为国产算力提供保障。

超节点成为新战场

超节点将多张AI芯片融合成超级计算系统，大幅提升性能并降低成本。沐曦股份研发副总裁指出其适合大模型需求。超节点核心是借助技术优势实现“高效率、低成本”，把字面算力转化为可用算力。

超节点面临的技术分歧

超节点面临技术分歧，首要的是规模问题。一种观点认为节点越大越好，昇腾推出不同规模超节点探索上限；另一种认为节点越经济越好，浪潮信息推出不同卡数超节点满足中小企业需求，大小节点各有拥趸。

国产算力破局正当时

超节点虽面临分歧，但已成为大模型的重要助力。众多企业纷纷入局，为AI基础设施生态注入新动力。国产算力在芯片崛起和超节点发展的推动下，有望突破当前困境，迎来新的发展机遇，在大模型时代占据一席之地。

相关问答

国产算力为何又面临算力紧张问题？

国产大模型进步，需求激增，单次推理效率优化不能满足总需求，如KimiK3出圈后Token消耗大增，导致算力缺口，算力紧张再现。

超节点是如何提升算力的？

超节点将多张AI芯片融合，借助超大带宽、超低时延、软硬协同等技术优势，提升性能，缩小与国外高端芯片差距，降低Token成本。

昇腾和浪潮信息在超节点技术路径上有何不同？

昇腾认为节点越大越好，推出384卡超节点并迭代至1024卡，探索技术上限；浪潮信息则觉得节点越经济越好，推出64卡超节点后又降为32卡。

国产AI芯片对国产算力有何作用？

昆仑芯、平头哥等国产AI芯片崛起，为国产算力提供了“定心丸”，保障了国产算力发展，推动了超节点等相关技术的应用。

超节点面临的最大技术分歧是什么？

超节点面临的最大技术分歧是规模问题，一种认为节点越大能满足大模型全场景需求，另一种认为节点越经济适合中小企业，避免算力浪费。

智能算力规模增长情况如何？

2025年国内智能算力规模为1590ExaFLOPS，到2026年上半年达2185EFLOPS，同比增长177%，呈现爆发式增长。