AI大模型的爆發式發展，正推動算力行業進入新一輪變革期。從傳統CPU到GPU、NPU，各類AI芯片成為市場焦點，中國本土企業借此契機加速崛起。華為、阿里、百度等科技巨頭與寒武紀、云天勵飛、壁仞科技、摩爾線程等創新企業共同推動芯片性能提升，但單顆芯片算力增長仍難以滿足大模型參數指數級擴張的需求。
當前算力系統面臨雙重挑戰：一方面，單臺服務器搭載8張GPU卡已難以支撐模型訓練，多機并行時又出現CPU、GPU與存儲設備間的數據傳輸擁堵，算力損耗率高達50%；另一方面，不同廠商設備采用差異化通信協議，導致數據在跨設備傳輸時需經歷復雜轉換，甚至同一廠商設備在集群擴展時也會出現性能非線性衰減——10個節點理論算力提升10倍，實際可能僅達1倍。
破解這些難題的關鍵，在于將分散的算力資源整合為協同作戰的"超級團隊"。華為提出的"超節點"架構與配套技術"靈衢"（UnifiedBus）正是這種系統化思維的體現。該架構將CPU、GPU、NPU及存儲設備整合為統一計算單元，而靈衢技術則通過標準化通信協議消除設備間語言障礙，實現算力資源的無縫調度。
靈衢技術的核心突破在于創建了算力領域的"通用語言"。這套協議覆蓋從超節點內部到跨集群的所有通信場景，打破傳統計算機網絡與計算機架構的物理界限。過去數據傳輸需經歷網絡層與架構層的雙重轉換，如同在不同房間間搬運物品需反復開關門；現在靈衢通過底層網絡邏輯連接設備、上層架構邏輯管理資源，構建起數據直通的"高速公路"。
在硬件整合層面，華為創新性地打造"超級單一節點"。不同于簡單堆砌設備，該架構將各類算力組件通過統一高速總線連接，使交換機等傳統網絡設備升級為算力協作單元。這種設計實現四大目標：提升異構計算性能、保障系統高可用性、實現內存帶寬等資源池化、支持跨廠商組件即插即用。
該技術的工業化落地得益于華為長期積累。自2019年立項以來，研發團隊整合了鯤鵬、昇騰等自研芯片的工程經驗，經過多輪芯片級與集群級驗證。目前靈衢1.0已實現產品化，在兼容現有以太網基礎設施的同時，可與各類應用無縫對接。
為推動行業標準建立，華為采取開放策略：全面公開從物理層到事務層的協議規范，并提供第三方驗證工具。這種做法打破了以往廠商協議封閉導致的客戶綁定困局，使中小廠商也能基于標準協議開發兼容產品。據集群計算總經理透露，技術發布后已有數十家企業主動尋求合作，遠超預期。
實際應用數據顯示，靈衢技術在特定場景可帶來顯著性能提升。在AI大模型訓練中，超節點互聯使通信開銷降低20%以上；在數據庫場景下，三層資源池化架構使TPCC指標提升20%。這些優化特別適用于需要高并行、強同步的計算任務。
面對超節點規模爭議，華為選擇以技術儲備應對不確定性。基于靈衢2.0底座推出的Atlas 950 SuperCluster（2026年Q4上市）將集成64個超節點，FP8算力達524 EFLOPS，超越當前全球最大集群；2027年Q4發布的Atlas 960 SuperCluster更將達到百萬卡級規模，FP8/FP4算力分別達2ZFLOPS和4ZFLOPS。測試表明，Atlas 950 SuperPoD可支持8192張昇騰卡同步運行，訓練吞吐達4.91M TPS，推理吞吐達19.6M TPS。
這場算力革命揭示出新的競爭維度：從單芯片性能比拼轉向系統效率競爭。靈衢技術通過消除設備間的"語言壁壘"與"協作孤島"，為行業提供了標準化解決方案。雖然其全面影響尚需時間驗證，但這種系統化創新思路，無疑為應對AI算力需求提供了重要方向。
