在2026世界人工智能大会（WAIC）上，大陆多家厂商不约而同将展示重点放在智算集群和超节点上。 其中，华为首次展示支持1,024张神经网络处理器（NPU）高速互联的升腾950超节点（Atlas 950 SuperPoD）真机，并披露去年发布的升腾384超节点已累计规模商用超过750套。

真机亮相通常代表产品已经跨越实验室验证阶段，在高速互联、散热设计、系统稳定性等工程能力上具备规模交付条件。

而中兴通讯则联合壁仞科技、沐曦股份、燧原科技等多家国产GPU企业，打造国产高性能Matrix超节点。 中科曙光则首发scaleX十万卡超智融合集群系统，这也是我国规模最大的AI4S（科学智能）计算集群。 不同厂商采用不同技术路线，但共同指向一个趋势，国产AI算力正从单芯片竞争迈向系统级集群能力竞争。

去年9月，华为轮值董事长徐直军发布升腾芯片的演进和目标。 他表示，未来三年，华为已经规划了升腾多款芯片，包括950PR、950DT以及升腾960和970。

其中，升腾950系列按照不同训练和推理场景划分为950PR和950DT两个型号，如今，Atlas 950 SuperPoD亮相，正是这一产品路线图的落地。

由于受限于先进制程的获取，华为单颗升腾芯片的算力目前还难以直接与英伟达芯片竞争，但华为以量取胜，透过“超节点+集群”的算力解决方案，满足持续增长的算力需求。

超节点，是将数百至数千颗AI芯片高效互联，形成物理上多机组成、逻辑上单机运行的超级计算单元，实现存储器统一编址，解决大模型训练中的通信墙瓶颈，大幅提升AI训练推理效率。

透过资源的高效调度，超节点在一定程度上可以弥补芯片工艺的差距。 以Atlas 950 SuperPoD为例，以单柜64卡为基本单元，支持1,024张NPU卡高速互联，并实现256TB统一内存编址。

不过集群也面临能耗高、占地面积大等问题。 徐直军去年就表示，只有依靠超节点和集群，才能持续为大陆AI提供充裕算力。

值得注意的是，华为并不是少数押注超节点的企业。 国外有英伟达推出GB200 NVL72（72颗GPU），并计划进一步推出NVL144，透过NVLink Switch将更多GPU组成统一计算域; Meta宣布建设Prometheus和Hyperion两座超大规模AI数据中心，目标部署数10万张GPU。

此外，中国的阿里、字节、腾讯、百度、中科曙光、浪潮信息、新华三等多家厂商也均推出超节点方案。