概述 随着万亿参数大模型与多模态生成式人工智能的演进,单张图形处理器或加速卡的算力堆叠已无法满足海量参数的同步计算需求。在世界人工智能大会(WAIC 2026)上,腾讯战略领投的中国本土算力芯片独角兽燧原科技(Enflame Technology)联合中兴通讯(ZTE),正式发布了新一代整柜级智算产品云燧 ESL64-O 超节点。该系统创新性地采用 OEX 正交无背板互连架构,并同步展示了 ESL概述 随着万亿参数大模型与多模态生成式人工智能的演进,单张图形处理器或加速卡的算力堆叠已无法满足海量参数的同步计算需求。在世界人工智能大会(WAIC 2026)上,腾讯战略领投的中国本土算力芯片独角兽燧原科技(Enflame Technology)联合中兴通讯(ZTE),正式发布了新一代整柜级智算产品云燧 ESL64-O 超节点。该系统创新性地采用 OEX 正交无背板互连架构,并同步展示了 ESL

燧原科技ESL64-O超节点解析:中国AI算力如何突破单卡瓶颈实现整柜互联?

概述

 
随着万亿参数大模型与多模态生成式人工智能的演进,单张图形处理器或加速卡的算力堆叠已无法满足海量参数的同步计算需求。在世界人工智能大会(WAIC 2026)上,腾讯战略领投的中国本土算力芯片独角兽燧原科技(Enflame Technology)联合中兴通讯(ZTE),正式发布了新一代整柜级智算产品云燧 ESL64-O 超节点。该系统创新性地采用 OEX 正交无背板互连架构,并同步展示了 ESL64-C 电互连方案与基于近封装光学(NPO)的光互连原型系统。这一发布标志着中国本土 AI 算力硬件的竞争重心,正在从单颗芯片的峰值性能比拼,全面升级为以超节点(Supernode)与机柜级 Scale-Up 高速互连为核心的系统级工程竞赛。
 
 

核心要点

 
架构突破与规格发布:云燧 ESL64-O 超节点由燧原科技与中兴通讯联合打造,采用 64 卡高密度原生互连架构与 OEX 正交无背板设计,大幅降低机柜内部的高频信号损耗与布线复杂度。
 
多元互连技术路线:除 ESL64-O 之外,燧原同步展示了采用高密度铜缆的 ESL64-C 方案,以及面向未来超大规模数据中心集群的 NPO 近封装光互连原型系统。
 
对标全球主流架构:ESL64-O 的推出使中国算力产业在整柜 Scale-Up 互连领域建立了对标英伟达 NVL72 与华为 Atlas SuperPoD 的系统级解决方案,推动单机柜算力密度跨越式提升。
 
散热与能效优化:整柜系统深度融合冷板式液冷技术,有效应对 64 颗高算力芯片并发运行下的热负荷,提升数据中心电能使用效率(PUE)。
 
跨资产算力溢出效应:整柜级物理算力密度的突破,正在重塑分布式计算的成本边界,为全球去中心化算力网络与 Web3 AI 基础设施提供长期的硬件价值参考。
 

WAIC 2026发布云燧ESL64-O:系统级创新打破单卡算力瓶颈

 

算力扩展模式从 Scale-Out 转向 Scale-Up

 
在传统 AI 集群架构中,算力扩展主要依赖基于以太网或 InfiniBand 的跨服务器横向扩展(Scale-Out)。然而在大模型训练中,模型并行(Model Parallelism)与张量并行(Tensor Parallelism)要求芯片之间频繁进行海量权重同步与全归约(All-Reduce)通信。跨节点通信延迟往往成为制约整个集群线性加速比的核心瓶颈。
 
根据 WAIC 2026 官方科技成果发布专题 披露的信息,燧原科技与中兴通讯联合推出的云燧 ESL64-O 超节点,通过自研的高速片间互连网络,将 64 颗自研高算力芯片在物理层与逻辑层整合为一个统一的巨型计算节点。这种纵向扩展(Scale-Up)架构打破了传统单机 8 卡服务器的物理边界,将大模型内部最高频的参数交互全部收敛在单个机柜内部的高速域中。
 

OEX 正交无背板设计的工程学突破

 
在高速信号传输领域,传统的背板连接方式在速率达到 112Gbps 甚至更高标准时,会产生严重的信号衰减、串扰以及复杂的走线设计难题。
 
根据 南华早报关于中国自主算力集群硬件演进的深度报道 介绍,云燧 ESL64-O 采用了创新的 OEX(Orthogonal Direct-Mate Architecture)正交无背板设计。该设计使计算板卡与交换机板卡直接以 90 度垂直正交的方式插接,完全省去了传统背板的中介层。这种物理架构不仅大幅缩短了高频电路走线长度,降低了近 50% 的信号插入损耗,还极大改善了机柜内部的风道结构与散热效率,提升了硬件长期运行的物理可靠性。
 

机柜级互连演进:ESL64-O、ESL64-C 与 NPO 光互连原型

 

ESL64-C 铜缆方案与工程灵活性

 
为了适应不同数据中心机房的基础设施条件,燧原科技在推出 ESL64-O 正交系统的同时,还推出了基于定制高密度铜缆(Copper Cable)连接的 ESL64-C 方案。
 
ESL64-C 方案通过高密度铜缆线束在机架内部实现 64 张加速卡的全互连拓扑。该方案兼具出色的信号完整性与更高的机柜装配灵活性,能够更好地适配存量数据中心的标准服务器机柜改造需求,为云服务商提供了低成本、高弹性的平滑过渡路径。
 

NPO 近封装光学技术探索下一代互连极限

 
随着单芯片算力与通信带宽的持续倍增,传统铜互连的物理传输距离与功耗上限已接近极限。在本次大会上,燧原科技还公开展示了基于近封装光学(Near-Package Optics, NPO)技术的原型系统。
 
根据 TrendForce 全球AI服务器与智算集群市场研究 分析,NPO 技术将光电转换引擎直接移至计算芯片封装基板的边缘,大幅缩短了芯片与光模块之间的电信号走线距离。相比传统可插拔光模块,NPO 能够降低超过 30% 的互连功耗,并显著提升传输带宽密度,为未来构建超十万卡级别的超大规模 AI 算力集群奠定了前沿技术储备。
 
系统类型
物理互连方式
核心优势
适用部署场景
云燧 ESL64-O
OEX 正交无背板直接对插
极低信号损耗、超高散热效率与高密度集成
新建超大规模智算中心、高密度大模型训推集群
云燧 ESL64-C
定制高密度铜缆线束连接
极佳的装配灵活性、工程维护便利、兼容性高
存量数据中心改造、标准化机柜快速扩展
NPO 光互连原型
近封装光学引擎共基板互连
超低互连功耗、极高带宽密度、突破铜缆物理极限
未来下一代超十万卡超大规模算力集群体系
 

全球 AI 超节点格局对比:燧原 ESL64、英伟达 NVL 与华为 SuperPoD

 

对标英伟达 NVLink 整柜架构

 
英伟达在推出 Blackwell 架构时,主推了 NVL72 与 NVL36 整柜系统,通过 NVLink 交换机背板将多达 72 颗 GPU 互连为一个单一计算域,确立了全球 AI 基础设施向机柜级超节点演进的行业趋势。
 
燧原科技推出的 ESL64 超节点系统在设计理念上与英伟达 NVL 体系高度契合,均致力于消除分布式计算中的跨节点通信瓶颈。燧原通过自研的片间互连技术与中兴通讯的整机系统制造能力,在没有外部先进制程红利的情况下,通过系统级工程创新实现了接近行业第一梯队的整柜计算密度。
 

对比华为 Atlas SuperPoD 的垂直一体化

 
在国内市场,华为依托达芬奇架构与全自研通信芯片,构建了 Atlas 900 及 SuperPoD 超节点集群体系,深度服务于政企与电信运营商客户。
 
相比华为的高度专有化与封闭系统,燧原科技 ESL64-O 则展现出更强的生态兼容性与模块化特征。燧原与中兴通讯等电信硬件巨头深度合作,硬件形态遵循开放计算标准,底层软件平台驭算 TopsRider 深度兼容主流开源深度学习框架,为互联网云服务商和第三方智算中心提供了更加开放、透明且具备高性价比的超节点替代选择。
 

数据中心能效革命:液冷架构与智算中心工程落地

 

冷板式液冷应对高密度热负荷

 
64 颗高性能芯片集中部署在单个机柜内,使得单机柜的整体功率密度达到数十千瓦乃至上百千瓦级别。传统的风冷散热方式无法有效带走如此高密度的热量,甚至会导致芯片因过热降频。
 
云燧 ESL64-O 超节点全系支持定制化冷板式液冷解决方案,冷却液直接流经芯片表面与关键供电模块,实现了机柜内部 90% 以上热量的液体导出。这种散热设计不仅保障了 64 颗核心在高频计算负载下的持续稳定性,更将整个智算机房的 PUE 严格控制在 1.15 以下,完全符合严苛的绿色数据中心能耗监管标准。
 

商业化交付与万卡集群纳管

 
整柜超节点不仅仅是一套硬件产品,更需要配套成熟的集群调度管理软件。根据 财新网关于本土AI芯片领军企业商业化进展的报道,燧原科技已建立起从单节点机柜到上万卡算力集群的统一纳管平台。
 
通过软硬件协同优化,云燧 ESL64 超节点能够实现机柜即插即用(Rack-and-Play),将传统智算中心数周的部署上线周期缩短至数天之内,极大降低了超大规模算力基础设施的建设与运维成本。欲了解更多前沿算力项目与资产动态,可参考 MEXC 平台创新项目上线首发公告
 

跨资产市场传导:超节点硬件革命如何赋能去中心化 AI

 

物理层算力密度重塑分布式网络经济模型

 
整柜级超节点的普及,正在对全球科技资产与数字经济市场产生深刻的溢出效应。随着中心化 AI 算力机房向超高密度超节点演进,计算资源的单瓦产出效率与单位代币生成成本被重新定义。
 
根据 MEXC 的市场观察,跨资产投资者正在将物理层硬件的突破作为评估去中心化 AI 赛道的重要宏观指标。当实体算力硬件通过超节点技术大幅提升通信效率时,去中心化算力网络与分布式 GPU 租赁协议能够以更低的成本接入高密度硬件节点,从而提升整个 Web3 AI 生态的底层计算吞吐量与网络服务韧性。
 

机构投资者眼中的硬科技与算力代币联动

 
在跨资产配置层面,传统芯片设备制造、电信服务器供应链与加密市场算力资产的联动性持续增强。专业投资机构不再单纯关注单卡芯片的设计参数,而是更加聚焦于集群通信损耗、液冷基础设施以及规模化交付能力。
 
当中国本土算力产业链在正交无背板与光互连技术上实现自主突破时,全球算力市场正在形成多极化竞争格局。跨资产交易员正在密切监控这些前沿硬件的量产交付数据,以此作为评估去中心化算力质押协议与 AI Agent 基础设施代币估值空间的重要依据。
 
 

潜在风险与工程挑战:投资者需关注的关键变量

 

高频连接器与先进封装供应链依赖

 
尽管 ESL64-O 在系统架构与机械设计上实现了完全自主创新,但超节点所需的超高密度高速正交连接器、高频低损耗 PCB 板材以及芯片片上高带宽内存(HBM)的先进封装,依然对精密制造供应链提出了极高的要求。
 
投资者应密切关注高频连接器与先进封装产线的产能扩张进度。任何上游精密元器件的供应链扰动,都可能对整柜超节点的批量交付时间表构成短期扰动。
 

软件编译框架与超大模型集群调优门槛

 
将 64 颗芯片作为一个逻辑统一体进行高效调度,对底层的编译器、通信拓扑算法以及分布式算子库提出了严峻考验。
 
如果大模型开发团队缺乏针对超节点架构的深度并行优化经验,系统可能无法完全释放 64 卡高速域的通信优势。燧原科技需要持续扩大其驭算 TopsRider 平台的开发者生态,通过持续的软件栈升级来降低客户的大模型集群调优门槛。
 

James Mitchell 独家观点

 
从市场微观结构与技术演进周期来看,燧原科技与中兴通讯联合发布云燧 ESL64-O 超节点,其核心价值绝非仅仅是推出了一款高密度的机柜硬件,而是标志着全球 AI 算力竞争已正式迈入系统级工程重构的深水区。
 
市场此前存在的一个普遍认知盲区是,过度将注意力聚焦在单颗芯片的纳米制程与浮点峰值算力上,却忽略了在千亿乃至万亿参数大模型时代,通信延迟与内存墙才是吃掉实际算力效率的真正元凶。英伟达通过 NVLink 和 NVL 机柜建立了极高的生态壁垒,而燧原 ESL64-O 通过 OEX 正交无背板架构与 NPO 光互连探索,直接在最关键的 Scale-Up 互连层发起了正面突围。这种通过系统架构创新弥补单芯片工艺约束的工程路径,是中国本土算力产业最具确定性的破局方向。
 
对于关注去中心化算力网络与 Web3 AI 基础设施的跨资产投资者而言,这一趋势传递出极为关键的结构性信号:未来的高性能计算节点将不再以单机单卡为基本单位,而是以整柜超节点为标准输入。去中心化算力调度协议如果不能及时支持机柜级超节点的拓扑感知与高速并行调度,就将错失大模型核心训练市场的价值捕获机会。
 
展望后续发展,投资者应当重点跟踪三个核心变量:一是 ESL64-O 在头部互联网云厂商与区域智算中心的规模化装机交付数据;二是 NPO 光互连原型系统从技术验证走向商业化量产的实际时间表;三是主流开源大模型在 64 卡互连域下的实际线性加速比提升幅度。在当前市场环境下,能够深刻理解系统级互连工程价值的投资者,才能在算力基础设施的长期重估中占据主动。
 

常见问题

 

什么是云燧 ESL64-O 超节点?

 
云燧 ESL64-O 是由燧原科技与中兴通讯在 WAIC 2026 上联合发布的整柜级 AI 智算系统。该系统集成了 64 颗燧原自研高算力芯片,采用专有的 OEX 正交无背板直接对插架构与全液冷设计,旨在为大规模 AI 大模型训练与推理提供超高带宽、低延迟的纵向扩展(Scale-Up)算力底座。
 

什么是 OEX 正交无背板设计,它有什么技术优势?

 
OEX 正交无背板设计是指计算板卡与交换机板卡以 90 度垂直正交的方式直接连接,彻底移除了传统机柜中的背板中介层。这种物理架构大幅缩短了高频电路走线长度,降低了近 50% 的高频信号插入损耗,同时极大改善了机柜通风与散热效率,提升了系统的整体运行可靠性。
 

云燧 ESL64-O 与 ESL64-C 有什么区别?

 
ESL64-O 采用 OEX 正交无背板直接插接方案,具备极低的信号损耗和极高的集成度,适合新建的超大规模高密度智算中心;ESL64-C 则采用高密度定制铜缆线束连接,具备更高的装配灵活性与维护便利性,更适合存量数据中心机房的标准机柜改造与快速扩展。
 

为什么说 AI 算力竞争正在从单卡转向整柜超节点?

 
大语言模型参数规模极为庞大,模型训练与复杂推理需要成千上万张芯片协同计算。由于跨服务器网络通信存在明显的带宽瓶颈与延迟损耗,仅提升单卡算力无法成倍提升整体效率。通过整柜超节点将数十颗芯片在机柜内实现高速互联,能够大幅降低通信开销,显著提升大模型的实际训练与推理吞吐量。
 

燧原展示的 NPO 近封装光学技术对未来算力有何意义?

 
NPO 近封装光学技术将光电转换模块直接放置在芯片封装基板的边缘,极大缩短了电信号传输距离。该技术相比传统可插拔光模块能够降低 30% 以上的通信功耗,并成倍提高互连带宽密度,是突破传统铜缆物理极限、构建十万卡级超大规模 AI 集群的核心前沿方向。
 

超节点硬件的发展对去中心化算力网络有何启发?

 
整柜超节点的大规模部署大幅提升了物理算力池的密度并降低了单位算力能耗。这促使去中心化算力网络与 Web3 AI 协议升级其底层调度算法,以支持对整柜级、异构超节点资源的高效纳管与并行分发,为分布式 AI 应用生态提供更加稳定且低成本的算力支撑。
 

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关于作者

 
James Mitchell 专注于比特币和山寨币的技术分析、市场趋势及交易策略。他常驻伦敦,拥有超过 10 年的金融市场经验。加入 MEXC Learn 之前,James 曾在一家欧洲领先的投资机构担任高级分析师,并在风险管理和量化交易领域积累了专业经验。
 
James 于 2017 年开始转向加密货币市场,此后凭借以数据为基础的分析方法逐渐受到关注。他拥有伦敦政治经济学院金融经济学硕士学位。其分析框架将传统技术分析与链上指标相结合,旨在为读者提供具有实际参考价值的市场洞察。
 
专业领域:
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