超節(jié)點元年，AI互聯(lián)進入“原生”時代

2026 世界人工智能大會（WAIC 2026），“超節(jié)點” 是當之無愧的最大熱點。據(jù)不完全統(tǒng)計，有超過20家企業(yè)發(fā)布超節(jié)點相關(guān)方案，萬卡級集群、TB 級互聯(lián)帶寬等概念密集涌現(xiàn)，超節(jié)點已然成為下一代智算基礎設施公認的主流形態(tài)。

行業(yè)目光紛紛聚焦芯片峰值算力、集群規(guī)模，但很少有人關(guān)注：超節(jié)點性能的上限，從來不由計算芯片決定，多層級高速互聯(lián)才是決定集群真實有效算力的關(guān)鍵。某種程度上說，超節(jié)點的競爭，又是互聯(lián)技術(shù)的競爭。隨著 AI 產(chǎn)業(yè)從訓練大規(guī)模轉(zhuǎn)向推理、Agent 應用全面爆發(fā)，傳統(tǒng)通用互聯(lián)方案已經(jīng)難以匹配全新負載，一套完整、AI 原生的多層互聯(lián)體系，成為超節(jié)點規(guī)模化落地的剛需。

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從訓練到推理+Agent，互聯(lián)技術(shù)必須“AI原生”

AI行業(yè)的風向正在發(fā)生根本性轉(zhuǎn)移。過去兩年，產(chǎn)業(yè)焦點從大規(guī)模訓練轉(zhuǎn)向高性能推理，并進一步進化為復雜的多Agent協(xié)作。訓練時代追求的是萬卡集群、大規(guī)模同步、高吞吐，而推理時代追求的則是性價比、低延遲與高效能。

推理需求的崛起帶來了新的技術(shù)需求。首先，PD（Prefill-Decode）分離成為標配，Prefill集群負責“理解”，Decode集群負責“生成”。這意味著KV Cache必須在層內(nèi)、層間乃至跨節(jié)點之間進行高頻、低延遲的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移。其次，MoE（混合專家）架構(gòu)讓通信圖從訓練時代的固定All-Reduce，變成了動態(tài)的、細粒度的All-to-All和Token Dispatch。這要求網(wǎng)絡具備多平面通信、動態(tài)負載均衡、包噴灑等能力，傳統(tǒng)靜態(tài)拓撲已無法支撐。第三，KV Cache的膨脹倒逼“存儲-網(wǎng)絡”一體化，隨著上下文長度越來越長，KV Cache動輒占用數(shù)十GB顯存，系統(tǒng)被迫構(gòu)建三級緩存。

在推理范式之上，Agent進一步將復雜度推向了系統(tǒng)級。Agent并非單次模型調(diào)用，而是一個涉及多輪規(guī)劃、工具調(diào)用、檢索、代碼執(zhí)行和結(jié)果校驗的多步驟閉環(huán)。在這一過程中，每一個環(huán)節(jié)都伴隨著多次推理調(diào)用，而推理的decode環(huán)節(jié)會產(chǎn)生KB級別的KV Cache數(shù)據(jù)通信。而這種KB級別的小消息，要打滿100GB以上的帶寬，系統(tǒng)每秒需要發(fā)起極高頻次的通信，這種細粒度、高并發(fā)的通信特征，與傳統(tǒng)訓練時代的大消息同步、計算密集的特征截然不同。

無論是推理還是Agent，其底層需求都在撕裂傳統(tǒng)的互聯(lián)架構(gòu)，并對不同層級的互聯(lián)技術(shù)提出了新挑戰(zhàn)。在Scale Out層面，網(wǎng)絡不再只是靜態(tài)的數(shù)據(jù)管道。MoE（混合專家）架構(gòu)的興起，使得通信圖從固定模式轉(zhuǎn)向動態(tài)變化，要求網(wǎng)絡支持Token感知、Expert感知的動態(tài)調(diào)度，以及多平面、多播、包噴灑等高級特性。傳統(tǒng)面向超算場景的IB（InfiniBand）協(xié)議成本高昂且生態(tài)封閉，而標準以太網(wǎng)又缺乏對AI工作負載的原生優(yōu)化。在Scale Up層面，超節(jié)點內(nèi)部需要TB級帶寬和納秒級時延，以支撐PD（Prefill-Decode）分離、MoE專家并行、以及不斷膨脹的KV Cache分層存儲。內(nèi)存語義訪問、同步Load/Store、異步RDMA等能力，成為超節(jié)點芯粒互聯(lián)的剛需。在Scale Inside層面，隨著計算Die面積持續(xù)膨脹（面積與算力呈平方關(guān)系，而周長與IO能力僅呈線性關(guān)系），芯片邊緣的IO密度已成為物理瓶頸。傳統(tǒng)計算芯片直接通過SerDes對外連接的方式，正在觸及互聯(lián)密度的天花板。

奇異摩爾聯(lián)合創(chuàng)始人兼產(chǎn)品及解決方案副總裁祝俊東

在交流中，奇異摩爾聯(lián)合創(chuàng)始人兼產(chǎn)品及解決方案副總裁祝俊東表示：過去云的時代，大家注重的是數(shù)據(jù)管理；而AI訓練時代，要的是高速通道；而現(xiàn)在的Agentic AI，要的是確定性傳輸。這意味著，AI互聯(lián)技術(shù)必須從通用網(wǎng)絡的附屬品進化為AI原生。

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IO解耦、AI網(wǎng)卡與光互聯(lián)，重構(gòu)技術(shù)棧

面對這些挑戰(zhàn)，行業(yè)正在從“以計算為中心”的架構(gòu)，轉(zhuǎn)向“系統(tǒng)級協(xié)同設計”。奇異摩爾提出的Kiwi Fabric，正是試圖從架構(gòu)層面回應這些挑戰(zhàn)。它包含三層含義：首先是一套統(tǒng)一的互聯(lián)架構(gòu)，通過開放協(xié)議將不同位置、不同功能的計算與存儲單元連接在一起；其次是一個完整的產(chǎn)品棧，覆蓋從Scale Inside到Scale Out的全鏈路；最后是基于KANDA的軟件調(diào)度平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)與AI基礎設施的統(tǒng)一編排。

奇異摩爾全棧互聯(lián)產(chǎn)品及解決方案

IO Die解耦：從“大芯片”到“樂高化”。解決Scale up瓶頸的關(guān)鍵，在于將計算與IO解耦。奇異摩爾早在2021年便預判到這一趨勢，率先在國內(nèi)推進通用超節(jié)點芯粒的研發(fā)。當計算Die越做越大，面積與算力呈平方關(guān)系增長，但決定對外IO能力的邊緣周長卻呈線性增長。有限的邊長被存儲和計算擠占，IO空間被嚴重壓縮。而通過Chiplet芯粒化，將IO功能獨立為一顆IO Die，通過UCIe等協(xié)議與計算Die連接，可大幅提升IO密度。因為Die-to-Die接口的物理密度，遠高于傳統(tǒng)計算Die直接出SerDes的方案。這種架構(gòu)不僅釋放了計算芯片的面積壓力，更讓硬件設計像“樂高”一樣模塊化：計算Die、IO Die、Memory Die可以獨立迭代，針對不同場景靈活組合，大幅降低研發(fā)周期和成本。未來，這種解耦將進一步進化為Unified I/O Die（KUIO），通過統(tǒng)一接口將CPU、GPU、XPU、Memory乃至網(wǎng)卡芯粒全面池化，實現(xiàn)真正的資源池化與異構(gòu)互聯(lián)。

奇異摩爾800G AI 超級網(wǎng)卡（SNIC）平臺

AI原生網(wǎng)卡：適配AI時代新特性。在Scale Out層面，傳統(tǒng)網(wǎng)卡已無法滿足AI推理的復雜需求。奇異摩爾推出的Kiwi AI SNIC ，其定位并非簡單的網(wǎng)絡接口卡，而是“AI數(shù)據(jù)網(wǎng)絡的高速通信處理核心”。針對Agent場景的高并發(fā)小消息，它支持超高的PPS（每秒包數(shù)）和吞吐效率；針對MoE的動態(tài)通信，它支持多平面通信、高效包噴灑和快速通道匹配；針對存儲與計算的融合，它內(nèi)建PCIe Switch和高性能RDMA，實現(xiàn)GPU與存儲的無縫對接。更關(guān)鍵的是，它采用了HPDE（可編程數(shù)據(jù)通路）架構(gòu)，這是一種介于純ASIC固化與純軟件靈活之間的技術(shù)路線，既能在數(shù)據(jù)通路上提供接近硬件的性能，又能通過編程適應快速迭代的AI算法需求。

奇異摩爾與圖靈量子、奇點光子光互連生態(tài)合作項目

光互聯(lián)：突破電的物理極限。隨著集群規(guī)模繼續(xù)擴大，互聯(lián)密度持續(xù)攀升，電信號在距離、功耗和帶寬上的物理限制日益凸顯。光互聯(lián)被公認為下一代基礎設施的方向。從LPO（線性可插拔光學）到NPO（近封裝光學）、CPO（共封裝光學），再到更遙遠的OIO（光學IO），光與電的融合正在加速。奇異摩爾與圖靈量子、奇點光子等光電伙伴合作，在AI芯片端的光互聯(lián)領(lǐng)域進行預研。據(jù)行業(yè)判斷，交換機側(cè)的光互聯(lián)有望在2027年前后實現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化，而AI芯片端側(cè)光互聯(lián)也將在2028-2030年間逐步落地，奇異摩爾正提前卡位這一時間窗口。

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超節(jié)點時代，需要第三方“互聯(lián)方案供應商”

隨著產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，一個不容忽視的現(xiàn)實是：并非所有AI芯片企業(yè)都適合自建全套互聯(lián)能力。祝俊東在采訪中提到：計算與互聯(lián)是截然不同的技術(shù)領(lǐng)域，英偉達之所以能在網(wǎng)絡領(lǐng)域建立優(yōu)勢，源于其2019年收購Mellanox后近20年的技術(shù)積累。對于國內(nèi)眾多GPU、NPU廠商而言，自研互聯(lián)不僅意味著巨大的時間與資金投入，更可能因為跨領(lǐng)域的技術(shù)短板，拖慢主芯片的迭代節(jié)奏。

這正是第三方全棧互聯(lián)供應商的價值所在。奇異摩爾提供的并非單一芯片，而是覆蓋Scale Inside（UCIE IP）、Scale Up（超節(jié)點芯粒）、Scale Out（AI超級網(wǎng)卡）乃至Scale Across（跨數(shù)據(jù)中心互聯(lián)）的全棧方案，以及KANDA統(tǒng)一調(diào)度平臺。這種模式讓更多國產(chǎn)AI芯片企業(yè)能夠快速獲得超節(jié)點能力，將研發(fā)資源聚焦于計算核心，而不必在互聯(lián)的“深水區(qū)”獨自摸索。更重要的是，超節(jié)點的競爭從來不是單點技術(shù)的競爭，而是生態(tài)與標準的競爭。WAIC 2026期間，奇異摩爾聯(lián)合壁仞科技、沐曦、天數(shù)智芯、燧原科技、商湯科技、曙光信息產(chǎn)業(yè)、中興通訊等產(chǎn)業(yè)鏈核心企業(yè)，共同發(fā)起“國產(chǎn)超節(jié)點生態(tài)共建倡議”。在此之前，奇異摩爾持續(xù)積極參與到超節(jié)點標準的建設中，包括OISA1.0協(xié)議、OISA2.0協(xié)議、ETH-X協(xié)議等，旨在打破碎片化困局，建立統(tǒng)一的物理層、鏈路層及集合通信接口標準。于今年5月份攜手中國移動共同發(fā)布基于OISA協(xié)議的卡間互聯(lián)原型驗證平臺，旨在加速推動OISA標準的產(chǎn)業(yè)化落地，確保不同AI芯片廠商能在統(tǒng)一標準下實現(xiàn)高效互聯(lián)，為未來國產(chǎn)芯片的驗證與適配奠定堅實基礎。

AI算力生態(tài)建設需要“共促開放協(xié)同、共建設施布局、共拓場景應用”，任何一家企業(yè)都無法獨自完成從材料、封裝、芯片到系統(tǒng)的全鏈條閉環(huán)。

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結(jié)語：從“參天大樹”到“整片森林”

AI產(chǎn)業(yè)正站在一個關(guān)鍵的轉(zhuǎn)折點上。當單點算力的增長曲線逐漸平緩，當Agent應用對系統(tǒng)確定性的要求愈發(fā)嚴苛，當超節(jié)點成為智算基礎設施的標配，互聯(lián)技術(shù)已從幕后走向臺前，成為定義集群效能的核心變量。

超節(jié)點的火熱，掩蓋不了一個樸素的道理：再強大的計算芯片，如果沒有高效、靈活、開放的互聯(lián)底座，也只是孤島上的算力碎片。從IO Die的解耦到AI原生網(wǎng)卡的進化，從電互聯(lián)到光互聯(lián)的躍遷，從封閉生態(tài)到開放標準的共建，這些看似“基礎設施”層面的努力，恰恰決定了中國AI算力的發(fā)展。而這需要業(yè)界的生態(tài)伙伴合作。正如奇異摩爾創(chuàng)始人田陌晨所言，“我們必須要擰成一股繩，齊頭并進。過去我們追求單棵參天大樹的高度；今天，我們要把所有大樹連成一片森林——根系在地下交織，枝葉在空中相連。對內(nèi)，形成養(yǎng)分共享的自循環(huán)生態(tài)；對外，構(gòu)筑抵御風險的戰(zhàn)略屏障。只有系統(tǒng)級的端到端協(xié)同，打造全國產(chǎn)的閉環(huán)能力，才能在國際競爭的浪潮中站穩(wěn)腳跟，也才能讓產(chǎn)業(yè)真正健康成長。”

【AI疊變】第五期：奇異摩爾。成立于2021年，是一家行業(yè)領(lǐng)先的AI網(wǎng)絡全棧式互聯(lián)產(chǎn)品及解決方案提供商。依托于先進的高性能RDMA 和芯粒技術(shù)，奇異摩爾創(chuàng)新性地構(gòu)建了統(tǒng)一互聯(lián)架構(gòu)——Kiwi Fabric，專為超大規(guī)模AI計算平臺量身打造，以滿足其對高性能互聯(lián)的嚴苛需求。目前，奇異摩爾已經(jīng)構(gòu)建了面向不同層次互聯(lián)需求的關(guān)鍵產(chǎn)品，如面向北向Scale-out網(wǎng)絡的AI原生超級網(wǎng)卡、面向南向Scale-up網(wǎng)絡的GPU片間互聯(lián)芯粒、以及面向芯片內(nèi)算力擴展的UCIe Die2Die IP等。這些產(chǎn)品共同構(gòu)成了全鏈路互聯(lián)解決方案，為AI計算提供了堅實的支撐。