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普罗米修斯

    发布时间:2026-08-26  

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    超节点、超集群、TPU方案涌现 算力“拼系统”时代产业最关心Token性价比|WAIC观察_我的网站

    80s

    A |     财联社7月21日讯(记者 付静)“我们真正关注的是Token性价比:在保证模型效果和服务质量的前提下,以更低的综合成本生成更多高质量Token。”2026世界人工智能大会(WAIC)期间,云天励飞-U(688343.SH)方面在接受财联社记者采访时表示。         当下,模型层面训推规模迈向万卡,应用侧C端多款智能体涌现,AI进化为生产生活“搭子”,B端的人工智能真实场景落地也在加速。    

    针对网络曝光河北张家口康保县大白菜违规使用甲醛保鲜一事,南京众彩蔬菜市场立即开展应急排查处置。在这些需求的带动下,产业链频频传递出“算力供不应求”信号。图片市场白菜日均到货约150吨,货源涵盖山东、甘肃、内蒙、河北等产区。         财联社记者多方采访获悉,算力进入“拼系统”时代,构建超节点、超集群已经成为主流做法,且收获了下游各行业的积极反应。与此同时,TPU路线正在同步发力,华东地区首座国产TPU千卡智算集群已经落成。

    B | 多种方案涌现背后,产业最关心的则是Token性价比。

    C |          “超节点是未来几年重点方向” 下游已给出积极反应          WAIC期间,华为昇腾950超节点(Atlas 950 SuperPoD)真机、超节点集群Atlas 950 SuperCluster、首个全国产十万卡AI超集群曙光8000(登峰)真机、燧原科技与中兴通讯(000063.SZ)联合打造的正交架构方案“云燧ESL64-O”超节点、阿里云磐久AL128超节点服务器、沐曦股份-U(688802.SH)新一代AI超节点曦景S600、摩尔线程-U(688795.SH)MTT C256超节点、壁仞科技(06082.HK)分布式解耦架构超节点方案、百度智能云超节点“天池”等格外吸睛。

    D |          华为昇腾950超节点 图片来源:财联社记者/摄          “云燧 ESL64-O”超节点 图片来源:受访者供图          中兴超节点方案 图片来源:受访者供图          中国电子云则发布了自研的翎枢6020轻量型、翎枢6032平衡型、翎枢6064性能型三款超节点产品。8月22日起对场内在售、待售大白菜开展地毯式排查及抽样检测,累计检测53批次,均未检出甲醛等有害物质。市场已全面禁止张家口康保县大白菜入场;其余产区大白菜升级为关注品种,甲醛纳入必检项目,严格执行“先检后进”,检测合格方可销售。         中国电子信息产业集团有限公司首席科学家、中国电子云总工程师朱国平介绍,翎枢超节点将千百张GPU融合为单一逻辑超级单卡,通过Tbps级超高带宽、百纳秒级超低时延、统一内存编址提升算力释放效率。同时督促商户落实索证索票,强化食品安全宣教,压实进货主体责任。图片目前,市场山东、甘肃、内蒙古等地大白菜货源充足、价格平稳,请市民放心选购。翎枢超节点覆盖20-64卡黄金算力区间,相比其他超节点方案,优势在于成本更低、生态开放,可兼容现有风冷、液冷机房。

    E |          云天励飞方面也告诉财联社记者,公司未来三年计划推出DeepVerse100P、DeepVerse100D和DeepVerse100L三款芯片,分别针对Prefill、Decode Attention和Decode FFN进行优化,未来在此基础上构建面向万卡异构集群的分离式AI推理基础设施。江苏广电荔枝新闻中心记者 | 孙茂强来源 | 江苏新闻广播

    。         财联社记者采访获悉,产业链下游已对超节点、超集群产品有了积极反应。中科曙光(603019.SH)方面提供的数据显示,曙光8000集群正式上线首周即需求爆满,应用满载运行,目前日均处理作业数突破15万个,单日处理作业峰值超过50万个。截至目前,曙光8000已完成近千项超智融合应用适配,覆盖大模型训练、高通量推理、科学计算等多个万卡级规模场景。         上线后快速满载,意味着科研机构、企业和开发者对超大规模、高质量算力的现实需求正在加速释放,也表明十万卡级算力已开始持续承接更加广泛的科研和产业任务。         据悉,曙光8000采用全球首创的高密度机柜结构,单个计算单元算力密度较其他超节点提升20倍,在有限空间内实现更高算力部署;自研scaleFabric类IB原生RDMA高速互连技术,实现十万卡规模稳定互连。         另据媒体报道,华为昇腾384超节点目前已商用落地750多套,规模应用于互联网、运营商、金融、教育、医疗、交通、制造等行业。         一位算力从业者告诉财联社记者,内部连接是超节点及算力集群发展面临的核心问题。

    F | “超节点架构、超节点内部的连接,这可能是我们现在包括未来几年重点(攻克)方向,核心是要解决GPU或TPU之间高速互联的问题,通过交换芯片提供单个节点大容量,比如可以提供64卡、128卡这种超大规模的连接,在这个基础上组建更大的千卡、万卡集群。”          据悉,在AI算力基础设施与数据中心网络架构中,Scale-Up、Scale-Out和Scale-Across分别为三种不同层次的扩展模式:Scale-Up(纵向扩展)聚焦于超节点内部的紧密耦合,Scale-Out(横向扩展)侧重于集群之间的规模扩张,Scale-Across(跨域互联)则致力于数据中心之间的广域协同,旨在打破单数据中心的物理极限。         “Scale-Out相对来说更成熟,Scale-Up的挑战更大,这是我们要重点解决的。现在单个GPU Scale-Up领域的带宽都达到TB的级别,单交换机的交换容量可能要达到100T以上。解决了这个问题之后,才能组成大规模的集群。大规模集群要为芯片解决的,就是把极限带宽提高。”前述从业者介绍。         财联社记者也从中兴通讯方面获悉,针对AI大模型规模化落地的网络升级要求,其构建的智能算力网络底座,主要聚焦Scale-Out机间网络(优化单集群内部通信效率,实现稳定降本、调优增效)与Scale-Across跨域互联(实现跨数据中心、跨地域的算力资源高效调度)两大核心场景。

    G |          TPU路线同步发力 产业最关心Token性价比          除了近几年持续热门的GPU路线,财联社记者还了解到,杭州电信、中兴通讯与中昊芯英联合打造了华东地区(杭州)首座国产TPU千卡智算集群,该集群亦是中国电信体系内首个大规模国产TPU集群部署项目。

    H |          “选择做千卡集群而不是万卡集群,是因为我们想把它做成试验田。我们先把千卡级的软件栈系统集成到千卡集群上,在Token Factory上能提供不错的服务,在服务逐步做透的情况下逐步开展二期、三期。未来,我们也希望逐步从千卡向万卡集群迈进,在万卡集群上运行国产模型的训练推理,而且满足所有商用需求所需要的性价比。”中昊芯英创始人、CEO杨龚轶凡告诉财联社记者。         谈及GPU与TPU两条路线如何选择,中国电信杭州分公司智算中心总经理王良表示,“并不见得每个芯片都是全能选手,不同芯片在不同场景下有独特的长处,比如TPU擅长做张量运算,我们评估推理能力是TPU的长处。”          王良还介绍,“上述TPU千卡集群落地后运行得很好,尤其是今年的Token风口起来以后,市场上对Token的需求量很大。

    I | 最近(我们)和中昊芯英测试完PD分离,这一技术把TPU的优势进一步放大,已经比较满足当初的设计目标。”          据悉,该集群基于“泰则®”智算平台构建,将面向大模型训练、AI推理、科学计算等场景提供全自主算力支撑,该集群二期规划今年9月上线投产。

    J | “          王良进一步谈到,调优将是一项非常重要的工作。

    K | 他介绍,“现在所有的大模型厂商、芯片厂商,都是拿出百米冲刺的速度在跑马拉松,芯片厂商每年都会发布一个新版本,而大模型厂商每个季度都会发一个新版本,这里面的适配工作量是很大的。我们在持续的调优工作中发现,从年初到现在,TPU集群通过调优实现了超过10倍的效率提升。原来每百万Token的成本如果是100元,现在就差不多能降到10元以下。”          WAIC期间,多位受访的算力产业人士均谈及了Token成本问题。         对于模型厂商、AI应用企业和算力运营方而言,真正影响商业化效率的是在一定时间和成本条件下,能够稳定生成多少有效Token。         财联社记者另从AI基础设施及智算云提供商九章云极方面了解到,AI从技术竞赛迈向规模交付,主要面临四个核心卡点:算力成本高企、多芯片计价割裂、GPU利用率困于30%红线、研发缺乏标准化体系。         据悉,九章智算云在全球范围内已部署12个数据中心,算力总规模约22 EFLOPS,配备6600余张GPU卡,具备日产64亿词元(Token)的生产能力。从产出量看,DeepSeek-V4是当前产出最大的模型,日产24.5亿TOKEN,占比38%,随后依次为KIMI 2.5、Qwen-3.5、GLM-5、MiniMax-2.5。

    L | 其弹性算力体系,已使得某头部模型厂商的项目综合成本最高节省了82.1%。         云天励飞方面则告诉财联社记者,降低Token成本是一项系统工程,从底层的IP、EDA、芯片设计和封装测试,到服务器、互联、软件栈和算力平台,再到模型及应用,各环节都会影响最终的Token生成效率。         据了解,目前国内主流大模型的公开API价格已明显分层。根据不同模型能力和服务方式,常规文本模型的输入价格大致为每百万Token几角钱至十余元,输出价格大致为每百万Token一两元至数十元。         “现在的问题不是将百万Token成本价格从2毛降到1毛,更多的是提升Token价值,这是算力基建和模型要协力解决的问题。如果价值的问题可以解决,定价2块或10块大家都不觉得贵。

    M | ”前述算力从业者也表示。         (财联社记者 付静)。

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    Published on:06:44:51



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