2018 年，中美科技摩擦初现端倪；2022 年，美国商务部工业与安全局（BIS）正式将高端 AI 芯片列入出口管制清单；2023 年，禁令进一步升级，连 A800、H800 等 " 特供版 " 芯片也被全面封杀。至此，中国通往全球顶级算力的道路被切断。

曾几何时，英伟达的芯片是全球 AI 开发者的默认选项。但当这扇门轰然关闭，大部分中国 AI 企业、高校实验室和国家级科研项目突然面临 " 望芯兴叹 " 的窘境。大模型训练速度降低、自动驾驶研发延期、生物医药模拟中断……

一场算力饥荒笼罩着整个中国科技产业。

然而，危机往往孕育转机。在政策强力引导与产学研协同攻关下，中国没有选择等待解禁，而是走上了一条更艰难却更具战略纵深的道路：不依赖单一高性能芯片，而通过系统级创新构建自主可控的新型算力范式。

这就是超节点技术在中国爆发的语境。

2025 年被视为超节点元年，从华为昇腾 384 到百度天池超节点再到阿里云磐久 128，几乎每一家大厂都在超节点这个新战场开疆拓土。

那么，这场由超节点掀起的浪潮，究竟带来了哪些深层变化？它又是如何绕过国际封锁，闯出一片算力新天地的？

过去，AI 开发几乎必须围绕英伟达单卡芯片硬件体系，形成严重的路径依赖。而超节点技术的崛起，则从系统层面推动了统一算力抽象层的建立，为开发者开辟了一条新的道路。

超节点的核心逻辑在于 " 以系统胜单品，以协同补短板 "。在硬件层面，它不再追求单一芯片的极致性能，而是构建一个由国产 AI 芯片组成的算力池。

这一转变带来三重影响：

第一，模型训练周期缩短。

传统分布式训练往往受限于通信延迟与负载均衡问题，尤其在跨硬件协同中效率损耗显著。而超节点通过高速互联与统一内存管理等技术，显著降低了跨设备通信开销，使千卡级集群能够实现接近线性的算力扩展。这意味着，百亿乃至千亿参数模型的训练周期可从数周缩短至几天，极大加快了从研发到落地的节奏。

第二，算力可得性全面提升。

尽管国产 AI 芯片在性能上已经具备了一定竞争力，但由于生态碎片化、云平台支持不足等原因，难以形成规模化供给。超节点通过构建标准化的算力抽象层（类似于 " 算力操作系统 "），屏蔽了底层硬件差异，使得昇腾等国产芯片能够无缝接入公有云或私有云平台。这意味着，开发者无需重写代码即可调用池化后的国产算力，真正实现了 " 即取即用、弹性伸缩 " 的普惠算力服务。国产芯片经过超节点池化后，在云端供应更加充沛，满足了各类应用场景的需求。

第三，模型结构探索空间被打开。

当开发者不再被绑定于特定硬件的张量核或内存布局，他们便能更自由地尝试稀疏激活、动态计算图、混合精度策略乃至新型神经网络架构。这种 " 硬件解耦 " 释放了算法创新的潜能，推动 AI 从适配硬件走向定义硬件，为下一代大模型、具身智能乃至科学计算开辟了全新可能。

从此，中国 AI 开发绕过了美国芯片封锁，在系统架构的广阔原野上走出了一条通往算力自主的道路。

长久以来，中国 IT 市场的商业模式以硬件销售为主：厂商交付服务器、芯片或网络设备，客户一次性付款，交易即告完成。这种模式简单直接，但难以形成持续价值，也限制了技术与业务的深度融合。

随着超节点技术的出现，传统逻辑正在悄然改变。超节点不仅仅是硬件系统，还融合了高速互联、智能调度、绿色能效管理等多个维度，要求厂商从单纯的产品供应商转变为全方位的服务提供者。

首先是 IT 服务商角色的变化。

在超节点时代，IT 服务商的角色发生了根本性转变。过去，厂商只需确保设备按时交付、正常运行；如今，他们必须深度嵌入大模型训练、自动仿真测试、医药分子模拟等客户的业务流程，并据此定制算力架构、优化调度策略、参与业务流程再造。

这意味着，服务商不再是后台支持者，而是客户数字化转型的战略伙伴。这种角色进化要求企业具备跨领域的复合能力：既要懂底层芯片与系统架构，也要理解 AI 算法、行业 Know-how 和组织变革逻辑。高门槛的能力要求使得只有少数头部厂商能够参与竞争。相应地，这种深度绑定的合作模式，也自然筛选并吸引了对技术依赖度高、决策链条长、但合作周期稳定的优质客户。

于是，超节点市场的主要客户从过去分散的中小企业、渠道集成商，逐步向国家级智算中心、顶尖高校与科研机构、头部云服务商，以及大型央企和国企的数据基础设施部门集中。

这些客户不再满足于买设备，而是寻求长期、系统性的技术合作。他们关注的不是单台设备的峰值性能，而是整体算力系统的稳定性、可扩展性、安全合规性以及与自身战略目标的契合度。尤其在信创加速、数据主权意识增强的背景下，大型央国企成为超节点落地的核心阵地。它们既有政策驱动的国产化替代需求，也有支撑 AI 大模型、工业仿真、智慧城市等高阶应用的真实算力诉求。

这种客户结构的升级，反过来又强化了 IT 厂商向 " 生态运营商 " 转型的动力。

超节点运维催生了大量新岗位与新服务，智能运维平台、算力调度优化顾问、绿色能效审计、国产芯片适配服务等，养活了一整条围绕算力高效、安全、可持续运行的服务生态。

简言之，IT 市场的竞争正从一次性交易买卖中走出，从比谁的硬件参数更高转向比谁更能理解客户业务、谁能把技术真正用起来、用得好。

在先进制程受限、高端 AI 芯片持续受控的背景下，中国短期内难以在单芯片性能上与英伟达等国际领先企业正面竞争。但技术差距并未阻断算力发展的路径，反而催生了一种替代性策略：通过 " 超节点 " 架构，将多颗国产芯片以高速互联、统一调度和系统级优化的方式整合为高可用的算力单元。

这种以通信和软件能力弥补硬件短板的做法，不仅缓解了国内大模型训练对顶级算力的依赖，也形成了一种可复制、可交付、具备商业可行性的整体解决方案，从而开辟出一条算力出海的新路径。

未来的算力出海或将沿着以下三个方向进行：

1. 海外建超节点，输出服务能力。

不同于传统硬件出口，中国厂商未来将更多以 " 超节点整体交付 " 的形式进入海外市场。例如，在沙特、阿联酋等积极推进国家 AI 战略的地区，中国企业已开始参与国家级智算中心建设，提供从昇腾芯片集群、液冷基础设施到运维调度平台的一体化服务。这种模式绕开了对单一芯片性能的直接对标，转而以系统集成能力和本地化服务能力切入市场，挑战了英伟达在高端 AI 算力领域的绝对主导地位。

2. 算力冗余时代，打造全球调度网。

长期来看，全球算力资源分布不均的趋势正在加剧：一方面，部分国家和地区面临算力严重短缺；另一方面，中国凭借近年来在数据中心和人工智能基础设施上的大规模投入，或将进入算力相对冗余的新阶段。这一结构性差异为构建跨地域的算力调度网络创造了现实基础。未来，一个 AI 训练任务将能够智能地在不同国家的超节点之间动态分发与协同执行，而中国有望依托自身富余的算力资源，主导建设一张覆盖全球、高效协同的新型数字基础设施网络。若能率先实现这一愿景，掌握算力调度规则与跨国网络协调能力的一方，将在下一代全球数字基础设施格局中占据战略制高点。

3. 标准生态争夺战。

超节点要成为可规模复制的基础设施范式，必须建立统一的接口协议、调度框架、安全机制和软件兼容体系。当前，围绕这些底层规则的制定权，各方已开始布局。谁能在早期推动开放、稳定且被广泛采纳的技术规范，谁就更有可能在未来的 AI 基础设施生态中掌握话语权。

从提升 AI 开发效率，到重塑 IT 服务模式，再到探索算力出海的新范式，这三个变化看似发生在不同层面，实则同源。它们都指向一个根本趋势：

AI 的下一阶段必然需要更大、更集约、更智能的算力基础设施。单打独斗的 GPU 时代正在退场，协同作战的超节点时代已然开启。

而这场始于 2025 年超节点元年的算力突围之路，才刚刚迈出第一步，前方是更宽、更广的疆域。