在2026世界人工智慧大會（WAIC）上，大陸多家廠商不約而同將展示重點放在智算集群和超節點。 其中，華為首次展示支援1,024張神經網路處理器（NPU）高速互聯的升騰950超節點（Atlas 950 SuperPoD）真機，並揭露去年發表的升騰384超節點已累計規模商用超過750套。
真機亮相通常代表產品已經跨越實驗室驗證階段，在高速互聯、散熱設計、系統穩定性等工程能力上具備規模交付條件。
而中興通訊則聯合壁仞科技、沐曦股份、燧原科技等多家國產GPU企業，打造國產高性能Matrix超節點。 中科曙光則首發scaleX十萬卡超智融合集群系統，這也是我國規模最大的AI4S（科學智能）計算集群。 不同廠商採取不同技術路線，但共同指向一個趨勢，國產AI算力正從單晶片競爭邁向系統級集群能力競爭。
去年9月，華為輪值董事長徐直軍發布升騰晶片的演進與目標。 他表示，未來三年，華為已經規劃了升騰多款晶片，包括950PR、950DT以及升騰960和970。
其中，升騰950系列依照不同訓練和推理場景劃分為950PR和950DT兩個型號，如今，Atlas 950 SuperPoD亮相，正是這產品路線圖的落地。
由於受限於先進製程的獲取，華為單顆升騰晶片的算力目前仍難以直接與英偉達晶片競爭，但華為以量取勝，透過「超節點+叢集」的算力解決方案，滿足持續成長的算力需求。
超節點，是將數百至數千顆AI晶片高效互聯，形成物理上多機組成、邏輯上單機運行的超級計算單元，實現存儲器統一編址，解決大模型訓練中的通信牆瓶頸，大幅提升AI訓練推理效率。
透過資源的高效調度，超節點在一定程度上可以彌補晶片製程的差距。 以Atlas 950 SuperPoD為例，以單櫃64卡為基本單元，支援1,024張NPU卡高速互聯，並實現256TB統一記憶體編址。
不過集群也面臨能耗高、佔地面積大等問題。 徐直軍去年就表示，只有依靠超節點和集群，才能持續為大陸AI提供充裕算力。
值得注意的是，華為並不是少數押注超節點的企業。 國外有英偉達推出GB200 NVL72（72顆GPU），併計劃進一步推出NVL144，透過NVLink Switch將更多GPU組成統一計算域; Meta宣佈建設Prometheus和Hyperion兩座超大規模AI數據中心，目標部署數10萬張GPU。
此外，中國的阿里、位元組、騰訊、百度、中科曙光、浪潮資訊、新華三等多家廠商也都推出超節點方案。
讀報知天下事：華為出招與英偉達別苗頭