2025 年8月7日，恰逢開放計算技術(shù)大會開幕，立秋的北京酷熱難耐，仍然無法阻止全球ICT、智算從業(yè)者，以及不少想用好AI的企業(yè)前來參會的熱情。人潮涌動的展廳，座無虛席的會場，說明各個行業(yè)都有不少落地AI的困惑與問題，迫切渴望尋找解決之法。

企業(yè)做AI，一定都遇到過這樣的情況：

下載了開源大模型，想自己訓(xùn)練專有模型，但服務(wù)器顯存不夠，萬億參數(shù)模型的推理頻繁中斷，跑一次崩一次；

業(yè)務(wù)部門的同事對AI的響應(yīng)時間極為敏感，多個模型及智能體協(xié)同作業(yè)時，等待時間一長就怨聲載道，IT部門沒少吃投訴；

聽說超節(jié)點技術(shù)能解決算力問題，一打聽，這東西也太貴了，部署之前還得解決液冷、高壓供電、復(fù)雜互聯(lián)系統(tǒng)之類的要求，只有巨頭能玩，自家企業(yè)的現(xiàn)有IT設(shè)施無法上車。

如何在業(yè)務(wù)中用好開源大模型，是當下企業(yè)智能化最迫切的任務(wù)。而具備開放架構(gòu)、成熟技術(shù)、穩(wěn)定高效部署的超節(jié)點，成了希望所在。2025開放計算技術(shù)大會現(xiàn)場，浪潮信息展廳的元腦SD200超節(jié)點，就吸引了不少觀眾駐足。

據(jù)了解，元腦SD200超節(jié)點AI服務(wù)器是浪潮信息面向萬億參數(shù)大模型AI時代而設(shè)計，以開放設(shè)計支持64路本土GPU芯片，可單機運行超萬億參數(shù)大模型，實現(xiàn)多模型機內(nèi)并行與智能體實時協(xié)作，采用創(chuàng)新多主機低延遲內(nèi)存語義通信架構(gòu)，64卡整機推理性能呈超線性擴展，更重要的是已實現(xiàn)商用部署，可高效支持企業(yè)實現(xiàn)多開源大模型的規(guī)?；瘧?yīng)用。

實現(xiàn)AI普惠化需要開源大模型與開放超節(jié)點的協(xié)同創(chuàng)新。以DeepSeek、KIMI等開源大模型為基礎(chǔ)，結(jié)合元腦SD200商用開放超節(jié)點的強大算力支撐，將產(chǎn)生怎樣的技術(shù)倍增效應(yīng)？

咱們就從這場開放計算技術(shù)大會上行業(yè)熱議的話題聊起。

先進的大模型開源了，意味著所有企業(yè)都能用好AI了？沒那么簡單。所謂智能平權(quán)，是指不同規(guī)模的企業(yè)、組織乃至個人，都能公平獲取和運用AI能力。

開源大模型的普及，確實為各類企業(yè)提供了技術(shù)底座。但許多企業(yè)在部署開源大模型時，還會面臨一個共性問題：如何找到能高效承載萬億級模型的AI基礎(chǔ)設(shè)施，讓技術(shù)潛力真正落地為業(yè)務(wù)生產(chǎn)力？

首先，開源大模型邁向萬億級，穩(wěn)定運行的前提是放得下。KIMI-K2為代表的先進開源大模型參數(shù)量達萬億規(guī)模，特別是當邁入Agentic AI（代理式AI）階段，企業(yè)一般不會只用一個大模型。為了充分發(fā)揮不同大模型的特色優(yōu)勢，多個超大規(guī)模參數(shù)的大模型同時跑起來，產(chǎn)生的KV Cache超過了傳統(tǒng)多卡服務(wù)器的承載極限，實時交互時往往因內(nèi)存溢出導(dǎo)致任務(wù)中斷。如何解決這個問題？

本次開放計算技術(shù)大會上，業(yè)內(nèi)討論了scale out（橫向擴展）與scale up（縱向擴展）兩條技術(shù)路線，共識是：超節(jié)點通過scale up在單機內(nèi)高密度集成計算單元，構(gòu)建單一統(tǒng)一計算域，實現(xiàn)超大統(tǒng)一顯存空間，是必然選擇。

其次，AI應(yīng)用不僅要能跑，還要跑得快。將多張加速卡連起來，但這還不夠。傳統(tǒng)架構(gòu)中，跨節(jié)點鏈路過長會導(dǎo)致通信延遲飆升，尤其在推理場景中，幾MB的小數(shù)據(jù)包高頻交互，對延遲極為敏感。特別是當AI應(yīng)用從訓(xùn)練階段轉(zhuǎn)向推理與后訓(xùn)練為主，海量token的實時處理需要極致的通信效率，所以scale up系統(tǒng)還需要解決高效通信的問題。

更關(guān)鍵的是，技術(shù)方案必須能落地。再好的超節(jié)點系統(tǒng)，如果不能被部署到企業(yè)現(xiàn)有設(shè)施中，不能響應(yīng)實際業(yè)務(wù)需求，那也只是畫餅而無法充饑。目前，企業(yè)普遍存在多品牌多批次芯片的混搭算力現(xiàn)狀，而模型在異構(gòu)算力平臺間遷移困難的問題，正成為AI落地的主要障礙。而開放架構(gòu)的超節(jié)點，可以兼容多元算力芯片，讓企業(yè)原來的IT投資不浪費，掌握選擇權(quán)，并通過開源軟件生態(tài)，支持模型的快速遷移與AI應(yīng)用的敏捷上線。

所以，能落地的開放超節(jié)點，也就和開源大模型一起，成為智能平權(quán)的兩大基本要素，讓企業(yè)真正實現(xiàn)“技術(shù)平權(quán)、智能平權(quán)”。

回應(yīng)最終用戶的所想所要，才是企業(yè)級市場真正需要的超節(jié)點，而以應(yīng)用導(dǎo)向、客戶需求來研發(fā)，才能構(gòu)成對市場的正向引導(dǎo)?？陀^來看，市面上成熟可商用的開放超節(jié)點，并不多見。所以，元腦SD200在此次大會上讓大家格外關(guān)注。

那么，打造開放超節(jié)點，究竟存在什么難點呢？

基于開放架構(gòu)的超節(jié)點，為開源大模型的規(guī)?；涞睾蛻?yīng)用創(chuàng)新提供支撐，二者協(xié)同才能真正突破算法與算力的雙重壁壘。這個理想很豐滿，但把開放超節(jié)點從理念轉(zhuǎn)化為成熟可商用的產(chǎn)品，并非易事。

首要挑戰(zhàn)就是構(gòu)建大規(guī)模、高集成度的Scale Up系統(tǒng)，Scale out技術(shù)比較成熟，實現(xiàn)起來更簡單。而Scale Up的復(fù)雜度更高，以前的一些成熟技術(shù)和管理軟件也不夠用，需要針對性地開發(fā)。

其次，便是工程化的問題。芯片的跨距離傳輸會受到光模塊的影響，故障率和功耗都會影響傳輸性能。銅纜又有連接極限，怎么在有限的空間內(nèi)堆積更多的計算芯片，需要創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計和工程實踐。

顯然，要把開放超節(jié)點帶進現(xiàn)實，必須得系統(tǒng)性創(chuàng)新。因此，元腦SD200率先闖過重重難關(guān)，為行業(yè)提供了有益的實踐參考。具體是怎么做的？

第一步，開放架構(gòu)，構(gòu)建AI可用的算力底座。

基于OCM（開放算力模組）+OAM（開放加速模塊）融合架構(gòu)，元腦SD200實現(xiàn)多元算力芯片兼容，單機可集成64路本土GPU芯片，滿足萬億規(guī)模大模型運行的算力需求。采用3D Mesh開放架構(gòu)，實現(xiàn)8倍顯存擴增，單機可提供4TB顯存與64TB內(nèi)存，支持1.2萬億參數(shù)Kimi K2模型的流暢推理。這種模塊化設(shè)計支持靈活擴展，解決了傳統(tǒng)架構(gòu)在部署成本、擴展難度和長期運維上的痛點，顯著降低開源大模型的落地門檻。

第二步，軟硬協(xié)同，實現(xiàn)AI好用的性能優(yōu)化。

軟件在超節(jié)點復(fù)雜的系統(tǒng)當中，發(fā)揮著非常重要的作用。元腦SD200通過智能總線管理，實現(xiàn)64卡全局最優(yōu)路由自動創(chuàng)建，支持多拓撲靈活切換與資源按需分配。結(jié)合預(yù)填充－解碼（Prefill-Decoder）分離推理框架，系統(tǒng)實現(xiàn)軟硬件深度協(xié)同，智能化調(diào)度復(fù)雜AI計算任務(wù)。

軟硬協(xié)同的創(chuàng)新設(shè)計，實現(xiàn)了性能的超線性擴展，讓元腦SD200在大模型場景中展示出非常好的性能表現(xiàn)，比如，滿機運行DeepSeek R1全參模型推理性能超線性提升比為3.7倍，滿機運行Kimi K2全參模型推理性能超線性提升比為1.7倍。說明超節(jié)點并不是堆更多卡就夠了，還要有軟硬協(xié)同、系統(tǒng)優(yōu)化，才能拉開差距。

第三步，產(chǎn)業(yè)鏈整合，打造AI易用的成熟方案。

據(jù)了解，元腦SD200采用了很多開源開放的技術(shù)，作為系統(tǒng)級廠商，浪潮信息牽引產(chǎn)業(yè)鏈上下游開展協(xié)同創(chuàng)新。比如，元腦SD200原生支持PyTorch、TensorFlow等主流框架，確保本土頂級開源模型的無縫遷移與Day0快速上線。其高效風冷散熱設(shè)計無需改造現(xiàn)有機房，成熟度與穩(wěn)定性優(yōu)勢顯著，可以靈活部署到企業(yè)已有的數(shù)據(jù)中心機房里，快速上線業(yè)務(wù)。

這種系統(tǒng)性創(chuàng)新使元腦SD200成為開放超節(jié)點的標桿產(chǎn)品。萬億級模型也放得下、跑得快、能落地，元腦SD200的成功闖關(guān)，把智能平權(quán)從口號變成了可觸摸的現(xiàn)實，讓業(yè)內(nèi)看到了開放超節(jié)點的可行性。

今年一月，OpenAI CEO山姆?奧特曼坦言在開源問題上“OpenAI可能站錯了歷史的一邊”，中國的DeepSeek、通義千問等開源模型迅速崛起，特朗普政府呼吁美國AI 開發(fā)商更多開源技術(shù)……

這些2025年的AI產(chǎn)業(yè)新變化，可以匯總出一個清晰的趨勢：通過開源開放，讓AI成為全社會的生產(chǎn)力工具，實現(xiàn)智能平權(quán)，是技術(shù)演進與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必然選擇。

但開源大模型爆發(fā)式增長的同時，大模型落地的算力門檻，卻讓不少企業(yè)只能望“智”興嘆。

這時候，浪潮信息以元腦SD200開放超節(jié)點為支點，將開放架構(gòu)與開源模型深度耦合，正站在歷史前進的方向上。

為什么浪潮信息會成為開放超節(jié)點的破局者？打造成熟可商用的開放超節(jié)點，要求企業(yè)具備橫跨硬件架構(gòu)、軟件棧優(yōu)化、生態(tài)協(xié)同的系統(tǒng)級能力。元腦SD200從芯片互連到應(yīng)用調(diào)度的全棧創(chuàng)新，正是系統(tǒng)級廠商獨有的技術(shù)壁壘。

更關(guān)鍵的是系統(tǒng)級廠商的產(chǎn)業(yè)鏈整合能力。

浪潮信息副總經(jīng)理趙帥表示，以應(yīng)用為導(dǎo)向，以系統(tǒng)為核心，聚焦系統(tǒng)架構(gòu)的創(chuàng)新，在當前的成本和應(yīng)用性能約束的條件下，思考怎么為用戶創(chuàng)造更大的價值，這是最佳的突破路徑。

他提到，后續(xù)浪潮信息也會持續(xù)超節(jié)點架構(gòu)的開放戰(zhàn)略，通過技術(shù)共享促進產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同創(chuàng)新，加速超節(jié)點技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化進程。隨著產(chǎn)業(yè)生態(tài)的成熟和市場選擇的多元化，企業(yè)將獲得更優(yōu)化的技術(shù)方案選擇：既能夠滿足高性能計算需求，又能實現(xiàn)更合理的成本。這一開放策略將有效降低技術(shù)應(yīng)用門檻，推動AI基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)?；占?。

當更多企業(yè)加入超節(jié)點應(yīng)用陣營，智算產(chǎn)業(yè)的市場蛋糕將持續(xù)做大，整個產(chǎn)業(yè)鏈也將在規(guī)模效應(yīng)中共享增長價值。

不難發(fā)現(xiàn)，開放的生態(tài)活力，最終會反哺系統(tǒng)級廠商自身。通過開放架構(gòu)，浪潮信息的技術(shù)壁壘與標準壁壘，有望構(gòu)建起長期優(yōu)勢，在全球市場獲得更大競爭力，打開廣闊商業(yè)空間。

以開源開放牽引產(chǎn)業(yè)鏈升級，進擊全球智算市場，中國智算企業(yè)正站在歷史前進的方向上——這或許是開放計算技術(shù)大會和元腦SD200超節(jié)點，帶給我們的終極啟示。

這條智能平權(quán)之路，值得中國智算產(chǎn)業(yè)鏈全力以赴。

審核編輯 黃宇