AI计算节点发展研究报告 (2026年) 中国信息通信研究院云计算与数字化研究所 2026年3月版权声明 本报告版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护 。 转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的， 应注明“来源：中国信息通信研究院 ”。违反上述声明者 ， 本院将追究其相关法律责任。 前言 当前，全球人工智能（ AI）加速发展，伴随着大模型参数规模 与训练数据大幅增长， AI产业发展推动全球 AI算力市场规模持续 扩大，互联网、金融、制造等重点行业智能化转型进一步放大算力 需求。同时，传统算力架构面临单机性能受限、集群扩展瓶颈、资 源利用率偏低等多重挑战，新型架构探索成为突围算力瓶颈的关键 路径。AI计算节点作为构建超大规模智能算力集群的核心， 依托高 速互联技术融合多算力芯片形成规模化计算单元， 有效破解 AI大模 型训练中的算力协同与效率难题。 在此背景下，智能算力作为支撑人工智能高质量发展的重要基 础，已成为国家战略支点，多国加大政策支持与投资力度，我国也 通过多项政策部署，推动 AI计算节点技术突破与工程落地。同时， 我国智能算力正处于从规模化扩张向高效化提升的关键期 ，AI计算 节点凭借高密集约、高速超宽、高效灵活、高稳可靠的核心特征， 通过节点架构重构、超低时延网络、 CXL内存、智能算力调度、绿 色低碳供能等核心技术创新，在大模型训练、高并发推理及金融、 工业、能源等行业场景应用中发挥着关键支撑作用。 立足新发展阶段 ，本报告系统分析 AI计算节点发展概况 、核心 技术、应用场景、产业生态及未来趋势，为政策制定、技术研发与 产业应用提供参考 ，助力构建先进易用 、绿色高效的算力基础设施 ， 推动AI与实体经济深度融合，夯实数字经济发展基础。 时间仓促，报告仍有诸多不足，恳请各界批评指正。后续我们 将不断更新完善，如有意见建议请联系中国信通院研究团队： [email protected] 。 目录 一、AI计算节点发展概况 ........................................................................................ 1 （一）定义与核心特征 ....................................................................................... 1 （二）发展背景 ................................................................................................... 2 （三）发展阶段与演进脉络 ............................................................................... 6 二、AI计算节点核心技术分析 ................................................................................ 7 （一）节点架构重构，驱动算力高效聚合 ....................................................... 7 （二）异构计算技术，实现算力密度突破 ....................................................... 9 （三）超低时延网络，破解数据传输瓶颈​ ................................................. 10 （四） HBM与CXL，突破存储带宽瓶颈 ...................................................... 11 （五）智能算力调度，提升资源利用效率​ ................................................. 12 （六）绿色低碳供能，保障系统高效运行​ ................................................. 12 三、AI计算节点典型应用场景​ .......................................................................... 13 （一）大模型训练场景：支撑万亿参数模型高效训练 ................................. 13 （二）高并发推理场景：保障生成式 AI服务实时响应 .............................. 14 （三）行业智算场景：适配重点领域定制化需求 ......................................... 15 四、AI计算节点产业生态建设分析 ...................................................................... 18 （一）国际视角：技术引领与生态开放并行 ................................................. 19 （二）国内发展：多主体协同与自主生态构建 ............................................. 20 五、AI计算节点未来趋势 .................................................................................... 22 （一）政策聚焦自主创新与多维支撑 ........................................................... 22 （二）技术关注高效互联与高密集成 ............................................................. 23 （三）产业格局头部引领与多方协同 ............................................................. 24 （四）行业应用试点向全域渗透迈进 ............................................................. 25 图目录 图1AI计算节点组网 ................................................................................................. 1 图2AI计算节点特征 ................................................................................................. 2 图3全球人工智能服务器市场规模预测 ................................................................. 3 图4AI计算节点组网架构 ......................................................................................... 9 表目录 表1国内外 AI计算节点产业生态对比 ................................................................. 18 AI计算节点发展研究报告（202 6年） 1一、AI计算节点发展概况 （一）定义与核心特征 在AI技术加速迭代演进的背景下，我国智能算力需求正从规模 化扩张向高效化提升转型， AI计算节点已成为支撑智能算力发展的 核心算力单元。 AI计算节点是构建大规模算力集群的技术架构，最 早由英伟达提出，指将多张 GPU集成在一个逻辑单元内，形成类似 “超级计算节点 ”的系统。与传统架构相比 ，该节点通过高速互联技 术整合多算力芯片形成计算单元，有效破解 AI大模型训练中的算力 协同与效率问题，实现效率的显著优化。 具体来说，作为以超大带宽实现多卡 GPU-GPU 、GPU-CPU 及 GPU-Memory 高效互联的 Scale-Up（纵向扩展） 系统， AI计算节点 以高带宽域 （High-Bandwidth Domain，HBD）为基本单元，通过传 统Scale-Out （横向扩展） 扩展方式构建更大规模的算力集群，有效 解决AI大模型训练过程中算力协同不足、资源调度效率偏低等突出 问题，为 AI产业高质量发展提供坚实的算力支撑。 来源：中国信通院 图1AI计算节点组网 AI计算节点发展研究报告（202 6年） 2从技术层面看， AI计算节点的核心特征集中体现在 高密集约、 高速超宽 、高效灵活 、高稳可靠 四大能力 。通过四大能力建设 ，构建 起高效处理各类 AI计算任务的基础架构 ，为AI应用创新发展提供坚 实支撑。具体来看 ，一是高密集约能力 ，通过硬件架构创新与多芯片 集成设计 ，实现计算资源的高效聚合 ，提升并行处理效能 ，为大规模 AI任务提供核心算力单元支撑。二是高速超宽能力，聚焦构建高带 宽、低时延数据传输体系 ，采用芯片级直连等技术 ，有效保障计算节 点数据的高效流通 ，破解数据传输瓶颈 。