當下AI產業的競爭，早已不再是單一晶片、單台伺服器的比拚，而是大規模算力叢集協同能力的終極博弈。隨著兆參數大模型迭代、AI算力需求指數級爆發，傳統分散式算力架構的通訊延遲、資源割裂、效率低下等痛點徹底凸顯，超節點（SuperPod）順勢成為全球AI算力基建的全新標準範式，也是本輪中國國產算力升級的核心突破口。 一、通俗讀懂超節點：不是算力堆砌，是算力系統重構 很多人誤以為超節點就是多台伺服器、多張算力晶片的簡單疊加，實則完全不同。根據行業權威白皮書標準化定義：超節點是通過高速專屬互聯協議，整合海量AI加速卡，實現跨節點統一記憶體編址、資源池化調度，邏輯上融為一體的超級計算系統。 簡單白話解讀：傳統算力叢集，是無數台獨立電腦協同工作，裝置之間資料傳輸慢、調度割裂、損耗極高；而超節點，是把上千張GPU/NPU算力晶片，通過高速互聯技術“焊成一台超級電腦”，所有算力、記憶體、頻寬資源全域共享、統一調度，徹底打破單裝置算力上限。

當前，全球大模型參數規模已正式邁入兆等級，算力需求隨之水漲船高，傳統單機櫃已難以承載如此龐大的計算任務。 2026世界人工智慧大會（WAIC）上，算力基建、超節點、光互連成為今年大會最受關注的議題之一。 沐曦股份、摩爾線程、燧原科技、壁仞科技中國國產AI晶片四小龍紛紛亮出各自的超節點產品，形成“群雄逐鹿”的態勢。超聚變、海光資訊、新華三等伺服器產業鏈企業也進行了相關展示。此外，曦智科技、東方算芯、清微智能等新興晶片廠商亦攜相關成果亮相。 當前，全球大模型參數規模已正式邁入兆等級，算力需求隨之水漲船高，傳統單機櫃已難以承載如此龐大的計算任務。超節點方案應運而生，通過高速互聯技術將數十、數百乃至上千顆AI晶片整合為統一的計算系統，使眾多晶片如同一顆“超級GPU”般協同運作，成為支撐大模型訓練與推理的關鍵底層基礎設施。

阿里雲磐久128卡AI超節點液冷解析2025年雲棲大會現場，全面升級的阿里雲AI基礎設施重磅亮相，全面展示了阿里雲從底層晶片、超節點伺服器、高性能網路、分佈式儲存、智算叢集到人工智慧平台、模型訓練推理服務的全端AI技術能力。在伺服器層面，阿里雲發佈全新一代磐久128超節點AI伺服器。新一代磐久超節點伺服器由阿里雲自主研發設計，具備高密度、高性能和高可用的核心優勢，可高效支援多種AI晶片，單櫃支援128個AI計算晶片，密度刷新業界紀錄。整機櫃：阿里雲磐久AI超節點機櫃寬度為2個標準伺服器機櫃的寬度，採用非對稱設計，從機櫃前面看，左側主要為為GPU節點櫃，約23inch+寬，右側為標準的19inch櫃，承載了CPU計算節點、OOB交換機、Powershelf、以及CDU（阿里叫CMC元件）等。阿里雲磐久AI超節點128單卡的PPU為400W，單晶片最大支援2KW，單櫃最大350KW整櫃液冷：單台6U高CDU，雙櫃液冷浮動盲插接頭+manifold。CDU部分：從現場照片中看不出阿里雲超節點液冷CDU的廠家資訊，應該是廠商給阿里定製的。CPU液冷設計：這次展示的 GPU 計算節點整體寬度已經超過 23 英吋，接近 600mm，比標準機架伺服器更寬，主要是為了容納高密度的散熱與供液結構。散熱架構採用 風冷 + 液冷組合：節點後部配置了兩塊 GPU 板，每塊 PCB 上並列佈局兩顆 PPU 晶片；此外還整合了一顆後部交換晶片；這些高功耗晶片 均通過液冷冷板進行散熱。冷板的安裝方式為 並聯，從節點中部的 manifold分歧管取液，內部所使用的連接器設計風格與 NV的 NVQD 非常接近。在安全設計方面，節點佈置了 漏液檢測線，沿著管路走向鋪設，並配合 集水槽來引導冷卻液，確保一旦發生洩漏能第一時間感知並引流。不過，從現場展品來看，檢測線的纏繞方式略顯鬆散，沒有緊貼在管路底部，如果在真實環境中使用，可能會降低檢測的靈敏度和可靠性。CPU節點：這次展示的 CPU 計算節點依然保持了標準 19 英吋機架寬度，整體採用的是 風液混合架構。兩顆 CPU 晶片通過 液冷冷板進行散熱，從管路佈局來看，連接方式大機率是並聯，這樣可以保證兩顆晶片得到相對均衡的冷卻效果。不過，由於 CPU 的單顆功耗相比 GPU、加速卡要低一些，其實也完全可以採用串聯的方式，把液體依次經過兩塊冷板，從而簡化管路設計、降低系統複雜度。交換機：在阿里雲這次展示的超節點液冷方案裡，交換板的主晶片採用了液冷設計，並且通過手插式快接頭與管路連接，便於維護和更換。比較特別的是，冷板底部還接了一根透明的 PU 管。從設計上看，這根管子大機率是作為導流用的——在極端情況下如果發生漏液，冷卻液會被快速引流到集水盤，避免液體在機櫃內部亂溢，造成裝置短路或損壞。阿里雲超節點後面的一些現場資料：背部採用2進2出，實現冗餘備份，球閥是丹佛斯的FD83，UQD應該也是丹佛斯供應。(零氪1+1)