超节点算力市场：单卡溢价50万与万亿赛道的盈利困境

事件概述

随着人工智能大模型向万亿参数级别演进，具备跨物理节点统一内存编址能力的“超节点”算力设施需求爆发。该市场呈现供需两旺态势，单卡价格从10万元飙升至50万元，昇腾950超节点售价超亿元且产能已排至2027年。然而，由于初始投资过高、Token吞吐效率未达预期以及运维复杂，目前部署的超节点多数处于亏损状态，行业正从拼规模转向拼单位Token成本和运营效率。

核心信息

1. 市场热度与金融化趋势

• 价格飙升：受稀缺性影响，单卡价格被炒作至50万元；国外先进8卡算力设备价格达1400万元，旧款H100/H200价格翻倍至400万元。
• 资本介入：金融租赁和银行信贷深度参与。金租项目单体投资额升至数十亿元，采用5年长期直租模式；银行发放“算力贷”，单笔额度可达50亿元以上。
• 共识形成：IDC数据显示，超过94%的企业认为超节点是AI基础设施的重要能力，26%的企业视其为大规模AI落地后的必配设备。

2. 华为主导与技术迭代

• 产品布局：华为昇腾950超节点（1024张NPU）已批量发货，采用双轨分配机制（兼顾头部公司与行业排名靠前者）。下一代昇腾960芯片研发提速，预计2027年第一季度（DT版）和第三季度（PR版）就绪，保持一年一代节奏。
• 生态绑定：华为正努力成为DeepSeek等模型厂商的原生训练底座，试图改变以往先在英伟达芯片训练再适配国产芯片的流程。
• 其他厂商：阿里平头哥推出“真武M890”与“磐久AL128”系列；浪潮信息、中科曙光等坚持开放集成，比拼Token效率而非单纯规模。

3. 盈利难题与竞争焦点转移

• 算不过账：国内已部署的超节点因Token吞吐效率不达标，普遍无法商用盈利。IDC报告指出，55.0%的企业痛点为初始投资过高，45.7%为软件生态适配困难。
• 效率为王：竞争重心从堆砌规模转向降低单位Token成本。例如，通过优化散热降低20%能耗可转化为收益；浪潮信息以Token生成时延突破5.85毫秒作为关键指标。
• 适配挑战：国产芯片在算子工程适配上仍有差距，如Kimi K3初期速度仅十几个Token/秒，需大量调试。

4. 互联技术与集群扩展

• 瓶颈转移：算力瓶颈从计算核心转移至数据搬运效率，“内存墙”与“通信墙”凸显。光模块需求从1卡配4个增至6个，预计2026年出货量突破1亿只。
• 横向扩展：柜内密度接近物理极限，超节点从纵向Scale Up转向横向Scale Out，演化为万卡乃至十万卡集群。华为灵衢UnifiedBus支持最大100万卡规模。
• 最佳配比：通信域名（Domain）并非越大越好，存在基于带宽、HBM容量和处理性能的最佳配比上限，盲目扩大会导致性能边际递减。

5. 运营决定生死

• AI for DC：超大规模集群管理推动行业用AI管理用电、液冷与运维，如动态调优制冷功率以匹配算力负载。
• 基础设施门槛：魔形智能CEO指出，95%的算力中心仍为风冷，无法满足超节点苛刻部署条件；液冷能力和高速互联网络直接决定推理能力与稳定性。