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对话中兴通讯王卫斌：超节点要让AI“舌战群儒” 、又快又省

2026年08月07日 08:42

来源：

21世纪经济报道

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　　“如果很多人同时来问你（大模型）问题 ，你还能‘舌战群儒’
、应付自如
，这就是我们在算力层面追求的目标
。 ”接受21世纪经济报道记者专访时，中兴通讯产品规划首席科学家王卫斌用这样的比喻 ，描述了他眼中下一代AI基础设施的形态。　　过去几年
，大模型竞争更多围绕参数规模和GPU算力展开；但随着Agent快速普及，一个复杂任务往往需要调用数十甚至上百次模型 ，多个智能体协同执行也让Token（词元）消耗持续攀升 。AI产业开始意识到
，真正决定用户体验的，不再只是模型“能不能回答
” ，而是能否以更低成本、更快速度持续输出Token
。　　在王卫斌看来，这并非一次简单的产品迭代
，而是AI基础设施竞争逻辑的一次转变：随着Agent推动Token经济快速发展，行业竞争正从单芯片创新走向系统工程创新 ，从追求算力规模走向追求Token效率。为此
，国产厂商的集体选择是，采用多要素协同 、开放互连的策略 ，超节点方案的推出就是其中的关键一环 。　　要让AI能“舌战群儒”　　今年正成为国产超节点方案集中面市的关键一年。可为什么偏偏是今年？在王卫斌看来
，这是需求侧与供给侧共同驱动的必然
。　　在需求侧，这主要源于大模型架构的变化。王卫斌对记者分析 ，过去几年
，大模型不断向万亿甚至更大参数规模演进，同时MoE（混合专家）架构逐渐成为行业主流 。相比传统稠密模型 ，MoE模型虽然能够降低计算成本
，却带来了更加频繁的数据交换需求
。每一次Token生成，都需要不同GPU之间不断同步参数
、交换数据 ，GPU等待通信的时间越来越长；而AI训练和推理过程中也在广泛使用各类稀疏技术，对算力无疑提出更高要求。　　这意味着
，传统依靠8卡服务器不断横向扩容的方式，已经越来越难释放GPU全部的有效算力 。　　多位业内人士也向21世纪经济报道记者表示 ，在建设大规模智算集群过程中
，即使部署了大量GPU，由于跨节点通信效率不足 ，实际算力利用率仍存在较大提升空间
。随着推理需求快速增长
，行业竞争开始从“拥有多少GPU ”，逐渐转向“如何让GPU协同工作得更高效”。　　超节点正是在这一背景下成为新的基础设施形态 。　　所谓超节点 ，本质上是通过高速互连
，把几十张甚至上百张GPU组织成为一个更大的统一计算单元，尽可能减少GPU之间的数据等待时间 ，提高显存利用效率和通信效率
，从而提升整体算力输出
。　　王卫斌认为，相关解决方案经过前几年的积累 ，其产业链技术已经逐渐走向成熟。由此，需求与供给形成共振
，也推动超节点从概念验证进入产业化阶段 。　　而今年Agent应用的快速发展，进一步放大了对Token的需求
。过去 ，大模型多是完成几次对话式问答；如今
，一个Agent完成复杂任务，往往需要自主规划、调用工具 、多轮推理和反复执行。这意味着 ，一个任务背后消耗的Token数量成倍增长
，Token开始成为AI时代新的“生产资料
” 。　　王卫斌对记者指出，现在业内普遍开始讨论“Token Budget（词元预算）”。一方面 ，当前Token成本依然较高；另一方面
，由于Agent技术仍在快速演进，复杂任务执行过程中还会产生不少重复推理和冗余Token消耗 ，进一步推高了推理成本
。　　在他看来
，未来AI基础设施竞争的核心，不只是拥有更多GPU ，而是如何提升Token生产效率。　　“我们更关注的是Token输出效率，比如每秒能生成多少Token
、首Token时延有多低
，以及面对大量用户同时访问时，系统还能不能稳定、高效地响应 。 ”王卫斌还用了一个形象比喻：“很多人同时来问你（大模型）问题 ，你还能‘舌战群儒’ 、应付自如
，这就是我们在算力层面追求的目标
。
”　　超节点正是降低Token成本的关键手段之一。　　王卫斌认为，超节点通过把更多CPU
、GPU整合成统一算力底座 ，能够更好满足内存密集型、通信密集型的推理需求
，是降低Token整体拥有成本（TCO）的有效方式 。　　国产超节点的系统化较量　　超节点概念最早由英伟达提出，发展至今 ，国内已经基于此思路进行了新的技术架构探索
。　　“国外厂家最大的优势还是单芯片性能。”谈及国产超节点与海外方案的发展差异时
，王卫斌没有回避现实 。在他看来，以英伟达为代表的海外超节点方案中 ，其GPU无论在先进制程 、封装工艺
，还是HBM高带宽存储等关键技术方面均保持领先优势，这也决定了国内外产品在单颗GPU的计算能力方面存在一定差距
。　　但在他看来 ，超节点的发展，本身就是为了突破单颗芯片能力的边界。“国内更多走的是多要素协同、开放互连的路线 。 ”王卫斌说
，国产厂商正尝试通过“系统协同
”，采取例如增加单机柜内GPU数量
、增强机柜间扩展能力、用高性能网络弥补互连不足等多重手段 ，提升系统性能
。　　这也与今年国产超节点的发展方向形成呼应。国内厂商展示的超节点方案
，集体把创新重点放到互连架构 、交换能力
、散热设计以及工程化能力等层面 。相比过去几年AI产业更多讨论“造芯片”，如今产业开始进入“建系统 ”阶段。　　例如在架构创新方面 ，无线缆方案就是一个重要方向
。　　“英伟达早期发布的NVL72采用大量铜缆（Cable Tray）实现计算节点与交换节点的互连
，这个方案成本比较高。在一个机柜中就有5000多根线缆，需要对应接插 ，不能插错；另外如果单根线缆出现问题
，就会影响到整个系统的运行 。
”一名算力产业资深人士如此对记者分析，这是国内不少厂商在探索无线缆方案的一个背景因素
。　　“无线缆是中兴通讯OEX超节点架构一个最显著的特征。”王卫斌告诉记者 ，其他特性还包括无背板、正交架构等 。这些创新设计的核心目的
，都是为了缩短信号传输路径 、降低传输时延；同时，减少线缆本身也意味着可以进一步释放带宽能力 ，提升系统可靠性
、降低后期维护成本
。　　这是以TCO为核心，而不只考虑超节点的性能、性价比 、CapEx（资本开支）
，更多要考虑OpEx（运营支出）。　　王卫斌透露，这一设计源于公司多年在核心路由器领域的积累 ，得以更好地实现数据处理与数据交换的高效融合 。　　他还判断
，无线缆不会只是个别企业的探索，而会逐渐成为行业共识
。“以英伟达为代表的海外厂商 ，其新一代超节点方案也已经开始取消Cable Tray方案
，转向大背板的连接方式。 ”他续称 。　　除了无线缆，互连方式创新也是关键趋势之一
。　　随着GPU规模不断扩大 ，铜缆传输距离和带宽能力逐渐逼近物理极限
，越来越多厂商开始探索利用光互连代替传统电互连，希望进一步提升带宽
、降低时延。　　对此 ，王卫斌认为
，相比铜缆，光纤具有更强的抗干扰能力 ，也能够支持更远距离的数据传输，因此随着超节点规模不断扩大
，光互连的重要性将持续提升 。例如业界探索的近封装光学（NPO）、共封装光学（CPO）以及未来芯片级光互连（OIO）都是核心方向，本质上都是希望不断缩短光模块与芯片之间的距离 ，提高整体效率。　　“这和无线缆方案其实异曲同工
，核心是提高传输性能和可靠性
。
”他进一步提到，现阶段光互连方案距离真正的大规模商用仍需一定时间。“这些技术方向都正确 ，但技术成熟度还没有达到可以规模化商用的阶段 。”王卫斌表示
，因此从产业落地角度看，当前无线缆架构依然是更加成熟 、可规模部署的解决方案
。　　过去几年 ，AI产业讨论最多的是GPU芯片；如今
，随着推理成为主战场，决定AI效率的关键开始变成GPU之间如何协同工作。谁能够把越来越多的GPU组织成一个低时延
、高带宽、高可靠性的整体 ，谁就更有机会在下一轮AI基础设施竞争中占据主动 。　　今年国产超节点的集中亮相
，显示出国内AI产业竞争逻辑的一次进化——竞争焦点已经从“更强的芯片 ”，逐步走向“更强的系统工程”
。而随着Token经济蓬勃发展 ，这场围绕算力组织效率展开的新竞争，或许才刚刚开始。（文章来源：21世纪经济报道）

文章来源：21世纪经济报道

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原标题：对话中兴通讯王卫斌：超节点要让AI“舌战群儒
” 、又快又省

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