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单卡炒到50万,订单排到明年,这个万亿赛道却没人能挣钱

在新一轮算力角逐中,数据中心成为战场,电力则扮演着弹药的角色。而在战争的下层,更微观的竞争也在展开。

今年5月,一位服务器厂商高管向《中国企业家》透露,从2026年下半年到2027年,超节点将迎来快速放量。“互联网客户上来就问,你有10万片的供应才能谈。如果没有,我们就不浪费时间了。”

算力需求的爆发式增长,使得“超节点”成为2026年算力产业最炙手可热的话题。这种通过高效互联协议连接多个计算节点、具备跨物理节点统一内存编址能力的服务器,被视为大模型时代的“超级计算机”。

金融资本、科技巨头、服务器厂商和光通信企业纷纷押注,催生出一个千亿级市场。当数万张算力卡被压缩进一个机柜、一个机房或一座园区时,卡与卡之间谁能更快地消耗一度电、快一微秒,也成了一道复杂的系统工程。

算力“热”成金融资产

“国外某先进算力一台(8卡)的价格已被炒到1400万元。今年,就连H100、H200这类旧卡的价格也从200万元翻倍到400万元,算力需求实在旺盛。”一位从业20年的金融租赁行业资深人士感叹道。

他告诉《中国企业家》,金租项目的单体投资已从几年前的数亿元飙升至几十亿元。行业惯例也变为“闭口”5年,即租赁方以固定价格签订5年长期协议直租算力资源,再转租给科技公司。

金租的运作模式,本质上是对稀缺算力加杠杆。它以上市公司为桥梁,由上游金融租赁公司出资购置算力设备,直租给上市公司,再由上市公司转租给科技大厂和大模型公司,从中赚取租金价差和运维服务费。

该从业者还透露,有银行在发放“算力贷”,行业内一家银行给某大厂批了50多亿元贷款,专门用于算力支出。

资本涌入的核心方向正是“超节点”。一些掮客专营此道,将10万元的单卡叫价至50万元。《中国企业家》了解到,“昇腾950超节点”售价已超过1亿元,该超节点拥有1024张NPU。一位人士表示:“2027年的产能已经排满了。”

需求侧已形成共识。IDC数据显示,超过94%的企业认为超节点是人工智能基础设施的关键能力,26%的企业认为超节点是大规模AI应用落地后必须部署的设备——几乎所有企业都计划增加算力基础设施开支。

华为强势,全能玩家催熟市场

在超节点市场,华为无疑是头部玩家,某种程度上也定义了技术演进标准。

华为的超节点方案是“大力出奇迹”加上单点性能突破。以昇腾950超节点为例,它由1024张卡组成,单柜64卡,通过16个机柜连接。而下一代昇腾960芯片的超节点,单个规模将达到4096卡。

在销售侧,华为公司制造与大企业军团CEO刘超告诉《中国企业家》,昇腾950超节点已开始批量发货,他们会为每个行业排名靠前的公司做相应安排,不一定是价高者得。

“互联网公司要的是百万卡量级,制造企业可能从8卡开始用。不能说只有头部大厂比拼数据和卡的规模,武装到牙齿。目前是整体紧缺,双轨分配的机制。”刘超说。

紧缺是供需两端高度集中的结果。超节点以科技大厂和大模型公司为主要客户,大模型普遍采用MoE架构,激活的参数越来越大。这需要计算、存储、网络高度集中,并尽可能降低时延。

2026年上半年,月之暗面发布的K3参数规模为2.8万亿,激活参数为1040亿,比K2增长了1.5倍。华为公司副董事长、轮值董事长汪涛预计,模型参数将快速迈向10万亿,到2030年将达到100万亿以上。

为了尽快与市场匹配,华为加快了昇腾960后续芯片的研发节奏,960DT预计比原计划提前三个季度,2027年第一季度就绪;960PR比原计划提前一个季度,2027年第三季度就绪。未来,昇腾系列芯片将持续保持一年一代的演进节奏。

华为也在加速与模型厂商的绑定。一位华为员工告诉《中国企业家》,华为正努力成为DeepSeek原生的训练底座。此前,DeepSeek大多先在英伟达芯片上训练,再由国产芯片适配。未来,华为希望这个顺序反过来。

2026年9月中旬的“华为全联接大会”上,汪涛宣布,截至目前,昇腾910C超节点已部署超1000套,昇腾950超节点也已规模商用。

Token账本,从拼规模到拼一度电

对于同行而言,华为是个难缠的全能对手,但并不意味着整个市场被华为完全占据。

一位咨询公司负责人告诉《中国企业家》,由于华为的超节点全部自研,比如柜间和柜内共享一套通信,效率提高了。但如果客户想把昇腾卡换成其他GPU卡,柜间通信就无法使用灵衢(华为开发的超节点互联技术标准)。这是一把双刃剑,其他厂商坚持开放,比较灵活,可以基于互联网公司的协议合作,也可以基于自己的协议去做。

超节点已成为一门显学。阿里平头哥推出了“真武M890”与“磐久AL128”系列超节点,传统服务器厂商浪潮信息、中科曙光、新华三等均有布局。他们不一味追求规模和技术先进,更多比拼开放集成与Token效率。

IDC近期发布的《2026中国人工智能计算力发展评估报告》显示,企业部署超节点的痛点是初始投资成本过高(55.0%),其次为软件生态与业务系统适配困难(45.7%)和现有网络架构需全面升级(40.3%)。

更尴尬的是,这门生意的账目前还很难算平。上述负责人承认,目前超节点的投入产出比极难量化。另一位行业人士坦言:“国内已部署的超节点产品都算不过来账,原因是Token的吞吐效率达不到预期,无法商用部署,华为950超节点有可能将第一个把利润打正。”

生态适配仍是一道现实门槛。有厂商告诉《中国企业家》,他们为客户适配Kimi K3时,一些芯片速度表现初始只有十几个Token/秒,需要做大量算子工程适配。

魔形智能是一家超节点Infra创业公司,刚完成A轮融资。该公司创始人、CEO徐凌杰告诉《中国企业家》,目前大规模实地部署的超节点在科技大厂内部有一些,但市面上还很少。原因是超节点对部署条件苛刻,机房条件达不到,“目前95%的算力中心还是风冷”。

魔形智能创始人、CEO徐凌杰 来源:受访者

“国产芯片的能力限制,也决定了还无法达到让算力经济实现比较好的平衡。但超节点可以通过系统的方式,来抹掉一部分的差距。这也是我们对国产芯片保持信心的原因之一。”徐凌杰说。

徐凌杰认为,打造基于超节点的Token工厂,90%的成本来自硬件采购,再每年摊薄。所以,竞争重点应落在降低Token的单位成本,而不是拼规模和性能参数。比如公司可以让散热再降低20%,让芯片跑得更稳定,但不降频。“那么这20%就可以变成你的收益。”

影响超节点吞吐Token的因素有很多。比如液冷能力,可以让算力卡超频运行;比如高速互联网络的带宽、时延,直接决定卡间通信效率;显存容量与带宽则是推理能力的核心约束。

浪潮信息董事长彭震告诉《中国企业家》,浪潮超节点胜负手不是去追求极致的大规模,而是要做速度最快、能承载万亿参数模型、面向企业级快速部署的超节点——这更符合当下企业智能体落地的真实需求。

“从2025年起,超节点竞争就很激烈,但我们认为不应该再依照惯性思维堆规模,而要从客户视角出发,把Token交互速度作为关键衡量指标,因为智能体时代‘速度就是金钱,成本即生存’。”彭震说。

近期,浪潮信息发布了元脑SD200 Ultra超节点AI服务器。元脑SD200 Ultra基于本土AI芯片,单机承载运行2.8万亿参数的Kimi K3大模型,Token生成时延首次突破5.85毫秒。

互联之战与十万卡集群

为了在单位时间内生成更多Token,超节点还在持续寻找压缩通信时间的方式,这也让光电之间的协同变得越来越重要。

奇异摩尔创始人兼董事长田陌晨告诉《中国企业家》,超节点的竞争本质是互联技术的较量。随着单芯片算力逼近物理极限,算力瓶颈已从计算核心转移至芯片间的数据搬运效率,“内存墙”与“通信墙”效应日益凸显,互联技术由此成为决定集群真实效能的核心。

奇异摩尔创始人兼董事长田陌晨 来源:受访者

超节点的硬件链路分两层:一层是单卡封装内的存储互联,即HBM(高带宽内存),负责芯片与本地显存之间的高速数据交换,读取模型权重、读写KV缓存,决定单卡能承载的Token并发量;另一层是柜内、柜间的多卡互连,支撑大模型并行计算与MoE专家路由——光模块、CPO(共封装光学)、NPO(近封装光学)负责的正是后者。

爆火的互联需求直接体现在出货量上:早期1张GPU通常配套4个光模块,如今逐步升级为1张GPU对应6个光模块。2023年光模块出货量约2000万只,到2026年,市场预测出货总量将突破1亿只。

不过,柜内的密度终有尽头。随着单柜密度从64卡提升至128卡甚至256卡,物理空间、散热极限和内部能源损耗都将迎来天花板。目前,超节点开始横向扩展:从Scale Up(纵向扩张)转向Scale Out(横向扩展),演化成万卡、十万卡乃至百万卡的算力集群。

这也让挑战点开始转移。DeepSeek、Kimi发布新模型时都会给出部署建议:DeepSeek V4.1 Flash上线时给出的门槛资源是2000张GPU及存储集群;K3官方博客建议部署在64张及以上加速卡组成的超节点上。

考虑到国产卡性能尚有优化空间,超大规模部署的基础设施要求也冲到了万卡甚至十万卡级别。华为的方案是通过灵衢UnifiedBus统一互联,打通昇腾超节点与鲲鹏超节点,构建Agentic超节点集群,最大支持100万卡规模。

“据我了解,字节等大厂为了增加存储,在机柜上增加卡槽,直接把存储卡插进去。”一位行业人士说。

但规模不能成为答案本身。一位厂商负责人强调,超节点的domain(通信域名,让多种AI芯片组合成“单机”)不是越大越好——它基于带宽、HBM容量和处理性能,有一套最佳配比,超过这个配比,扩的节点再多,性能也难以明显提升。

更大的难题还有运营。十万卡、百万卡集群的管理,正推动行业从“DC for AI”走向“AI for DC”——用AI管理用电、液冷与集群运维,比如依托AI算法动态调优液冷制冷功率,根据算力负载实时匹配散热策略,降低制冷能耗。

超节点的竞赛刚刚开始:芯片决定下限,互联决定效能,集群决定规模,而运营决定生死。在当前的算力热潮中,像贝博体育登录这样的平台也在关注这一领域的动态,但整个产业链仍面临盈利难题。

本文来自微信公众号“中国企业家杂志”(ID:iceo-com-cn),作者:闫俊文,编辑:李原 何伊凡,36氪经授权发布。

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