--- 格式版本: 2 标题: "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" 原文链接: "https://www.cls.cn/detail/2432010" 发布日期: "2026-07-21" 发布时间校准状态: "found" 发布时间需复核: "否" 发布时间来源: "rule:scrape:provider_published_at" 发布时间证据: "provider publishedAt: 2026-07-21" 发布时间校准原因: "规则确认唯一严格发布时间，来源 scrape:provider_published_at" 发布时间校准置信度: "high" 发布时间候选数量: 4 发布时间严格候选数量: 1 发布时间原页读取状态: "source template page reused from URL open" 发布时间未找到原因: "" 发布时间校准时间: "2026-08-09T12:35:08+08:00" 发布时间仲裁状态: "skipped" 发布时间仲裁尝试次数: 0 发布时间仲裁耗时毫秒: 0 发现时间: "2026-08-09T12:33:51+08:00" 入库时间: "2026-08-09T04:35:09.084Z" 来源平台: "财联社搜索" 搜索渠道: "source_template" 搜索词: "https://www.cls.cn/searchPage?keyword=%E7%A3%90%E4%B9%85%20AL128&type=all" 匹配关键词: - "磐久 AL128" - "超节点" - "GPU" - "光" - "Scale-up" - "液冷" - "内存" - "计算" - "WAIC" - "交付" - "部署" - "性能" - "时延" - "带宽" 相关厂家: - "华为" - "阿里" - "百度" - "中兴" - "曙光" 相关专家: [] 内容类型: "网页" 抓取工具: "Free Fetch + Defuddle" 清洗工具: "Defuddle Markdown + Defuddle/Readability 正文提取" 原始附件: [] AI优质: "是" AI打分: 86 AI分档: "高置信优质" AI质检状态: "通过" AI打分理由: "WAIC观察报道，直接覆盖超节点/超集群/TPU方案，包含华为、曙光、阿里等多家产品及Token性价比讨论，商业落地信号强（曙光8000满载、华为超节点商用750套），技术细节有互联架构描述，来源财联社专业媒体，完整性好。" AI质检模型: "deepseek-v4-flash" AI质检时间: "2026-08-09T22:14:03+08:00" AI主题相关性: 20 AI来源权威性: 12 AI新颖性: 16 AI技术细节: 14 AI商业部署信号: 14 AI完整性: 10 采集批次: "2026年8月9日8点13分13秒" 采集批次ID: "20260809-081313-600" 去重键: "https://www.cls.cn/detail/2432010" --- 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 原创 [财联社记者行业观察](https://www.cls.cn/subject/8262) 财联社记者 付静 责编 崔晓丽 ``` ①算力“拼系统”时代，超节点、超集群已成主流方案，且已收获下游积极反应，曙光8000集群上线首周需求爆满； ②华东首座国产TPU千卡智算集群已落成，二期规划今年9月上线投产； ③多位产业人士关心Token性价比，而降Token成本是一项系统工程。 ``` **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。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。 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。多种方案涌现背后，产业最关心的则是Token性价比。 **“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。 ![](https://image.cls.cn/images/20260720/Ls94ONfKeJ_1000x750.jpg) ### 华为昇腾950超节点 图片来源：财联社记者/摄 ![](https://image.cls.cn/images/20260720/J2391D8T64_552x828.jpg) ### “云燧 ESL64-O”超节点 图片来源：受访者供图 ![](https://image.cls.cn/images/20260720/VFM9B9p7ZT_1000x668.jpg) ### 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。 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。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。 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。 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。“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。 **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。 “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。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。“ 王良进一步谈到，调优将是一项非常重要的工作。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。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。”前述算力从业者也表示。 要闻 股市 关联话题 [财联社记者行业观察](https://www.cls.cn/subject/8262) 1.96W 人关注 [人工智能](https://www.cls.cn/subject/1321) 7.13W 人关注 [算力](https://www.cls.cn/subject/9086) 1.78W 人关注 1.17W 人关注 ![](https://cdnjs.cls.cn/images/site/cailianWeb/kefu.png) ![](https://cdnjs.cls.cn/www/20180717/images/rightSide/kfCodeSlider.png) ![](https://cdnjs.cls.cn/images/site/cailianWeb/xlCode.png) ![](https://cdnjs.cls.cn/www/20180717/images/rightSide/xlCodeSlider.png) ![](https://cdnjs.cls.cn/images/site/cailianWeb/wxCode.png) ![](https://cdnjs.cls.cn/www/20180717/images/rightSide/wxCodeSlider.png) ![](https://cdnjs.cls.cn/images/site/cailianWeb/appLogo.png) ![](https://cdnjs.cls.cn/www/20180717/images/rightSide/downloadCodeSlider.png) ![](https://cdnjs.cls.cn/images/site/cailianWeb/toTop.png) [关于我们](https://www.cls.cn/our?nav=our) | [网站声明](https://www.cls.cn/our?nav=copyright) | [联系方式](https://www.cls.cn/our?nav=contact) | [用户反馈](https://www.cls.cn/our?nav=feedBack) | [网站地图](https://www.cls.cn/our?nav=map) | [友情链接](https://www.cls.cn/our?nav=friend) |举报电话：021-54679377转617举报邮箱：editor@cls.cn [![财联社举报](https://cdnjs.cls.cn/images/site/cailianWeb/jubaologo1.png)](http://www.shjbzx.cn/) [财联社](https://www.cls.cn/ "财联社") ©2018-2026上海界面财联社科技股份有限公司 版权所有 [沪ICP备14040942号-9](http://beian.miit.gov.cn/) [沪公网安备31010402006047号](http://www.beian.gov.cn/portal/registerSystemInfo?recordcode=31010402006047) 互联网新闻信息服务许可证：31120170007 [沪金信备 \[2021\] 2号](https://fisbaobei.ifcert.cn/Home/homeIindex)