2026年5月20日，杭州。2026阿里云峰會現場，阿里巴巴投下了一枚算力領域的重磅炸彈——基于平頭哥新一代訓推一體AI芯片“真武M890”的128卡超節點服務器正式發布，搭載自研ICN Switch 1.0互聯芯片，通信時延低至百納秒級，128張AI芯片能夠如同一臺計算機般協同運行。

這不是一場普通的硬件發布會。就在幾個小時前，阿里云資深副總裁劉偉光用一句話定下了基調：“進入Agentic時代，阿里云已全棧就緒?！?/p>

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起底“真武M890”，性能對標誰？

真武M890的真容，足以讓國內AI圈為之側目。這款芯片內置144GB顯存，片間互聯帶寬達到800GB/s，性能據稱是前代產品真武810E的3倍，原生支持FP32到FP4等多種數據精度，覆蓋高精度訓練到超低精度推理的全場景。

對照前代產品真武810E——2026年1月亮相，配備96GB HBM2e顯存，片間互聯帶寬700GB/s，整體性能已與英偉達H20相當——M890在顯存容量上直接提升了50%，帶寬也躍升了14%。僅前代已達H20水平，M890這代“3倍性能”的目標指向誰，不言自明。

值得注意的是，平頭哥并未效仿英偉達將HBM與GPU裸片合封的主流方案，而是另辟蹊徑，將顯存與計算單元分離封裝——這在架構上更加激進，也意味著更大的工程挑戰。這種做法究竟是揚長避短，還是在制造工藝受限下的被迫創新？

答案或許只有平頭哥自己知道，但有一點可以確認：當同行都在比拼單卡算力的單維競賽時，真武M890瞄準的是系統層面的“整體算力”超越。

而配合ICN Switch 1.0互聯芯片，真武M890可實現64卡全帶寬互聯，顯著提升大規模智算集群計算的效率與穩定性。128卡超節點服務器的整體架構，正是以ICN Switch 1.0為中樞，將128顆M890芯片綁成一個邏輯統一的計算節點，徹底改變了傳統“堆服務器+跨節點網絡”的低效模式。

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為什么128卡“組隊”比堆1000卡更有用？

在傳統數據中心架構中，跨服務器的芯片通信需要經過CPU、內存、網卡乃至交換機多次“中轉”，時延動輒微秒甚至毫秒級別。當你在一個大模型訓練任務中頻繁調用數千乃至上萬顆芯片時，通信瓶頸造成的算力閑置可達50%以上。

超節點技術的核心革命在于：將Scale-up（縱向擴展）代替Scale-out（橫向擴展）。通俗地講，不是讓你拉更多“人”來干活，而是讓同樣一群人之間的溝通效率提升十倍。

真武M890的128卡超節點，通過ICN Switch 1.0實現了百納秒級的芯片間通信時延，意味著128顆芯片在邏輯上被視為一個單一計算節點，跨芯片的分布式訓練通信開銷被壓縮到幾乎可以忽略的程度。

從技術演進趨勢看，全球AI基礎設施競爭已進入芯片+Scale-up網絡的雙戰場。AI芯片廠商的競爭維度，正在從單一的芯片算力性能比拼，全面延伸至芯片與Scale-up網絡協同能力的較量。換句話說，誰能做出好芯片很重要，但誰能把更多芯片高效“綁”在一起協同工作，才是下一階段的終極命題。

IDC數據顯示，截至2026年Q1，真武PPU芯片累計出貨量已突破60萬片，在國內AI芯片廠商中躍居第二，僅次于華為昇騰。這個數據揭示了一個令人震驚的事實：阿里平頭哥已不再僅僅是一個“追趕者”，而是國產AI芯片陣營中可與華為掰手腕的實力玩家。

從產品發布時間線來看，平頭哥在2026年1月才發布真武810E，僅隔4個月就拿出性能翻3倍的M890，這種迭代速度在國內AI芯片領域堪稱罕見。更令人側目的是平頭哥首次公開的未來路線圖：2027年Q3發布真武V900（性能再翻三倍），2028年Q3發布真武J900。這意味著在未來兩年多的時間里，平頭哥將保持平均不到一年一次大迭代的節奏。

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國產算力“修羅場”

放眼全球，超節點市場的混戰已進入白熱化階段。

英偉達憑借NVLink技術占據先發優勢。從2024年的GH200 NVL72到2025年的GB200/GB300 NVL72，英偉達已建立起72 GPU/機柜的標準化超節點方案。其NVLink 5 Switch實現了GPU到GPU帶寬1800GB/s，可構建72 GPU的NVLink域，總帶寬達130TB/s。

而這家芯片巨頭還在繼續提速——未來規劃中的Rubin Ultra NVL576將進一步將互聯GPU數量從72顆擴展至576顆，意欲在Scale-up規模的“軍備競賽”中繼續領跑。

而華為的表現同樣令人震撼。2025年3月，華為將384顆昇騰芯片通過高速互聯總線連接，推出了昇騰384超節點Atlas 900 A3 SuperPoD，性能指標超過了英偉達NVL72系統。

更令人震驚的是，華為又公布了未來的超節點規劃：Atlas 950超節點將基于8192顆昇騰950DT芯片打造，由160個機柜組成，FP8算力達到8E FLOPS，互聯帶寬達到16PB/s。

在超節點容量上，國產廠商之間的“軍備競賽”尤為激烈。根據公開信息，華為的昇騰384、阿里的磐久AL128、中科曙光的scaleX640三大國產超節點方案形成了錯位競爭的格局：華為走“以網聯算”的垂直路線，阿里走軟硬協同全棧優化的路線，中科曙光則走全棧開放架構路線。當前，華為已穩坐國內第一把交椅，阿里緊隨其后攀升至第二。

然而，必須直面一個事實：國產AI芯片單卡算力落后于英偉達，仍然是公開的短板。AI大模型對算力的爆炸式需求，使得單芯片的角色在持續弱化，取而代之的是集群算力的競爭。

正因如此，超節點技術對于國產算力而言，不僅是一次創新的彎道超車，更是在單芯片短板制約下不得不做出的戰略選擇。本質上，這是國產AI芯片在制造工藝暫時受限的現實困境中，通過系統架構創新來彌補單卡差距的無奈之舉——也是唯一能走通的路。

從阿里真武M890的優勢來看，144GB顯存與通義千問大模型的深度協同優化無疑是一張王牌。作為全球AI大模型調用量第一的通義千問（Qwen3.6Plus以4.6萬億Token的周調用量居全球第一），阿里在模型側擁有其他國產廠商難以企及的豐富應用場景和真實負載經驗。這種“芯片-模型-推理”全鏈路閉環的能力，是阿里在超節點競賽中不可忽視的核心競爭力。

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誰在吃肉？誰在喝湯？

超節點技術的崛起正深刻地重塑整個AI算力產業鏈。

從供給側來看，超節點正以“密度集成、高速互聯”的核心優勢，徹底打破過去“堆服務器擴算力”的舊模式。據IDC預測，2025年中國智能算力規模將達到1037.3EFLOPS，到2028年將增長至2781.9EFLOPS。

這一輪產業升級，讓產業鏈上的多個環節迎來了價值重估：

交換機芯片廠商無疑是最大受益者之一。Scale-up網絡的興起使得數據中心的交換機需求暴增，國內盛科通信、華為海思等交換芯片廠商迎來新一輪需求釋放。

ODM廠商也進入了業績兌現期。浪潮信息、中科曙光、中興通訊等整機集成商憑借深厚的系統集成能力，正在收割超節點服務器的結構性紅利。

液冷散熱等配套技術領域同樣迎來了爆發。高密度超節點產生的熱量是傳統服務器的數倍，單相浸沒式液冷等技術已從“可選項”變為“必選項”。阿里磐久AL128采用了單相浸沒式液冷技術，使PUE可低至1.09。華為Atlas 950超節點則為全光互聯方案設計了配套的液體冷凝技術。

東興證券在其研報中明確表示：當前全球超節點競爭格局尚未確立，AI芯片廠商的競爭已從芯片算力延伸至芯片+Scale-up網絡的雙戰場。在這片尚未形成寡頭壟斷的“藍海”中，誰能率先打通從芯片設計、互聯技術到應用適配的全鏈路技術壁壘，誰就有可能搶占中國超節點市場的定價權和生態主導權。

然而，風光背后也有隱憂。技術路線分化日益成為制約行業發展的一大風險——華為采用自研總線加光互聯、阿里押注ICN Switch交換芯片、曙光走全棧開放架構，各家之間的互不兼容可能阻礙國產AI生態的規?；l展。超節點的出現，確實將算力競爭從單一變量變成了多變量協同——互聯、軟件、整機、RAS共同決定系統能交付多少有效算力。但這也意味著，如果各家廠商的軟件棧無法兼容，整個國產AI行業可能面臨“各自為戰”的碎片化困境。