近日，2026世界人工智能大会（WAIC）圆满收官，南都N记者现场走访发现鸡西防火门胶，今年在层的H1、H2展馆内，依旧分布着各类基础设施相关厂商，而相较于去年华为384节点风骚、成为全场大亮点的局面，今年正式迈入节点放量元年，行业案呈现百花齐放的全新格局。
摩尔线程、沐曦股份、燧原科技、清微智能、昆仑芯等多国产AI芯片厂商悉数亮相，集中展出自研节点产品与解决案，让“节点”成为本届WAIC的热议话题。“今年大的目光基本都聚焦在节点上，很多人此前并未见过真正的节点，他们会比较好奇是怎么互连的，以及我们和其他厂商的区别是什么”。燧原科技展台工作人员告诉南都记者。
公开资料介绍，节点架构通过度整GPU资源，在节点内构建起低延迟、带宽的统力实体，已成为支撑力构建范式演进的关键技术路径。那么发展至今，各厂商的节点案存在哪些实质差异？节点为何在今年迎来需求爆发？电互联还是光互联案优？未来，随着智能体落地加速，节点又是否会朝向大规模发展？
国产芯片同台“竞技”，路线各有不同
走进H2馆可以发现，今年，华为展台前依旧是人满为患。据介绍，华为此番次展出了业界大规模的1024卡节点真机，这节点采用业界大256TB全局单虚拟地址空间，具备1 EFLOPS FP8力，3us低RTT时延，支撑海量并发训场景，TBNPU互联带宽。
规模大是华为节点的大优势，另外，“我们有统协议，相比传统的以太网而言，带宽提升15倍。在内存面，我们是业界大的256TB，其他厂商可能就几十TB，相当于提升了五至十倍。”华为展台工作人员告诉南都记者。
除华为外，各AI芯片厂商也纷纷带来了各自的节点案。南都记者了解到，当前，业内密整机柜电互连节点主要以铜缆托盘（Cable Tray）架构和正交架构为主流，展馆内各选择的案各有不同。
摩尔线程此次展出的MTT C256节点设计，采用了柜内Cable Tray架构。据介绍，摩尔线程MTT C256创层Scale-up网络连接多256颗GPU，实现了标准单宽机柜128卡全互联，并柜扩展可达256卡速互联鸡西防火门胶，在保证链路可靠的前提下，攻克传统多层网络的带宽损耗与延迟痛点。
摩尔线程面告诉南都记者，目前这代正交架构的局限在于，柜只能实现64卡 Scale up互联，而要实现层256卡的带宽阈，势会引入多的跨柜光连接，从而牺牲定的链路可靠，而Cable Tray架构能做到单柜128卡全铜连接，在两柜范围内解决256卡的互联，从节点的GPU紧耦案角度提出带宽利用率，通讯延迟以及链路可靠的优解。
不过，也有业者告诉南都记者，Cable Tray架构会存在运维难、信号差等问题。对此，摩尔线程面表示，“256个GPU紧耦成个GPU的话，目前铜缆连接链路的信号完整没有问题，链路可靠比光连接优。以此案可以提升GPU的利用率。”
燧原科技和沐曦股份此次展示了正交架构的节点产品。据悉，此次WAIC上，燧原科技联中兴通讯发布了云燧ESL64-O节点，OEX正交背板设计实现线缆，互连成本大幅降低。沐曦股份则正式发布新代AI节点产品——曦景S600，采用OEX架构设计，通过正交连接器与两交换拓扑，实现GPU之间低时延、带宽通信。
燧原科技工作人员向南都记者介绍称，其正交架构使用0线缆设计，较之Cable Tray架构，电信号不需要经过很长的铜缆，信号衰减比较少，信号稳定会强，对于客户而言，线缆减少对于机房运维加容易，可以大幅提升运维率。“我们现在单柜64卡，也可以并柜到128卡、256卡、512卡，是面向大模型需求的产品，会在今年年底量产”。
在主流电互连架构之外，壁仞科技提出了差异化的技术判断，直指现有案的迭代瓶颈。壁仞科技AI框架架构总裁丁云帆表示，Cable Tray架构存在运维难度，而正交背板架构存在扩展瓶颈，难以满足下代数万亿参数大模型对数百卡-千卡节点的需求。未来，光互连是然趋势，NPO（Near-Packaged Optics，近封装光学）是下代节点的核心案。
据壁仞科技面介绍，当前，光互连有四种主要技术路线——传统可插拔（FRO）、线直驱（LPO）、近封装光学（NPO）和共封装光学（CPO）。NPO则将光引擎直接与GPU模组融，去掉了功耗的DSP芯片，同时传输距离可达数百米，兼具低时延和带宽密度，PVC管道管件粘结胶是在能、功耗、成本和工程可落地之间取得佳平衡的案。
基于这些思考，壁仞科技正式出了下代NPO光互连、分布式解耦架构节点案，支持单个节点1024卡Scale-up扩展。另外，燧原科技也看好NPO这向，在WAIC上，其对外展示了NPO光互连原型系统案，突破传统铜互连距离限制，支持512卡以上节点部署及大规模集群弹扩展。
此外鸡西防火门胶，清微智能带来了差异化的可重构芯片节点案，破行业传统架构。其此次展出了4096芯片节点。清微智能产品总裁陈逸伦告诉南都记者，“我们的节点产品不需要交换柜，每颗芯片里面既有计单元也有网络单元，可以实现芯片内、芯片间、服务器间的光直连”。
交换机的光直连架构有三重核心价值，“是可连接多芯片，力上限大幅提升，单节点可实现500P力；二是通信时延大幅优化，相较交换机中转模式延迟降低5-10倍，传输速度快、稳定强；三是大幅降本，交换机成本通常占集群总成本20以上，可省去这部分开支，显著提升力价比。”陈逸伦介绍道。
节点今年缘何爆发？与智能体落地加速密切相关
今年以来，节点热度持续走。此次WAIC上，不仅前文提到的国产芯片厂商带来了节点产品，阿里也展示了真武M890*磐久AL128节点；百度昆仑芯展出了32/64卡节点，当前是国内率先实现量产交付的节点产品之，采用自主研发密度集成架构，单柜集成32/64张加速卡，可扩展至512卡；新华三展示了UniPoD S80000系列节点（今年5月发布），实现从32卡到1024卡灵活扩展......
华泰证券在4月发布的份研报中提到，作为力集群化提的核心手段，节点突破物理系统边界，在单机柜内实现数十至数百张加速卡紧耦互联。其看好2026年起国产节点在AI训驱动下开启放量，预计2028年节点架构市场规模有望达到3414亿元，2026年至2028年复年均增长率为194。
那么，节点究竟为何今年开始如此火爆？南都记者采访多芯片厂商梳理发现，节点的需求提升受模型训练和理两面需求驱动，能够同时解决模型训练周期长、理时延两大行业痛点，而今年初智能体开始规模化落地，进步让节点成为了刚需。
据壁仞科技面介绍，当前，在部署大模型时面临三大痛点，包括单次训练动辄需要万卡GPU协同数月、理场景对延迟要求越来越苛刻（尤其是万亿参数MoE模型的并行）、以及大规模集群的故障恢复率直接影响业务连续，大规模、低延迟、可靠的节点呼之欲出。
华为展台工作人员告诉南都记者，“节点面能使训练模型快，以前训练模型需要半年，现在只需个月，另面，在模型应用面，可以降低时延，以豆包为例，之前问问题需要等待几秒，现在可以达到微秒或者毫秒”。
摩尔线程面向南都记者介绍称，节点主要解决大模型计中的通讯问题。“随着智能体逐步落地，Agent to Agent的情况下，会需要节点提供延时低的服务。之前人机交互的情况下，人阅读Token的速度是有限的，基本在25-30个Token每秒，Agent to Agent可以开100-120个Token/秒甚至，对延时的敏感会，节点的出现恰恰就是为了解决这问题”。
燧原科技展台工作人员则表示，“今年OpenClaw（小龙虾）火起来之后，Token消耗量速增长，大开始关心Token价比的问题，包括如何优化，而直接的优化就是硬件上的优化，大会发现节点所带来的价比比传统的服务器，这已经成为了业内共识，所以大都在节点”。
丁云帆在接受采访时提到，节点集中爆发背后，是模型参数从千亿迈向数万亿，二是Agent等应用场景要求百万上下文长度，这两个因素致对互联、存储的要求发生变化。“去年，节点的业务需求还没有爆发，今年如果没有节点的话，GPU想大规模出货不容易，为了应对新的业务场景，大规模的节点已经成为落地刚需”。
面向未来，节点规模化扩张的趋势已然明确。华为展台工作人员对南都记者表示，之后，节点的规模还会逐步扩大，从目前的主流趋势来看，模型大小、参数量还是会越来越大，而当大模型参数越来越大，问的问题越来越复杂，就需要大规模的节点。
出品：南都政商数据新闻部统筹：甄芹采写：南都N记者 朱可轩 发自上海
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