在壁仞科技总部的展厅一角，一台128卡超节点整机柜正在运行，黑色机身上的蓝色指示灯随数据吞吐微微闪烁，TOR交换机与计算节点的标识依次排列，散热风扇发出低沉的嗡鸣声。这是《华夏时报》记者近日在壁仞科技位于上海市闵行区的总部看到的场景，本报记者也得以近距离观察国产算力基础设施的真实面貌。

　　在人工智能技术飞速发展的当下，算力已成为最基础的资源之一，然而GPU作为算力核心，长期被少数海外厂商主导，采购周期长、价格高，供应链也存在不确定性。尽管国产算力厂商陆续推出可用的产品与方案，只是从“能用”到“好用”，中间还隔着一道道需要验证的坎。壁仞科技打造了NPO（近封装光学）光互连超节点方案，从另一个方向寻找突破口。

　　光互连破局算力瓶颈

　　“就单颗GPU的算力来说，国产GPU与海外头部厂商还存在至少一代的差距，制程技术的代差是根本原因。”壁仞科技AI框架架构副总裁丁云帆对本报记者坦言。

　　为了缩短差距，壁仞科技选择通过系统级创新来弥补——NPO光互连超节点。在今年的世界人工智能大会上，壁仞科技推出下一代NPO光互连、分布式解耦架构超节点方案，支持单个超节点1024卡Scale-up扩展，该方案是由去年该公司与上海仪电、曦智科技、中兴通讯合作发布的国内首个光互连光交换GPU超节点——“光跃LightSphere X”迭代演进而来。

　　所谓光互连超节点，就是用光技术把一堆GPU连成一个“超级大脑”，让它像一台巨型服务器一样协同工作。而NPO光互连、分布式解耦架构，指的是GPU节点和交换机节点物理分离部署、光纤灵活互连，GPU节点也可以采用标准机形态，彻底告别了传统定制高密整机柜方案的“大铁盒子”形态。

　　为什么要做这件事？“对于国内企业而言，由于在智算芯片工艺制程的提升上明显受限，所以国内的GPU公司希望通过工程技术实现弯道超车，以缩短和英伟达的差距。”智参智库特聘专家袁博说。

　　壁仞科技方面则解释称，大模型时代，特别是Agent爆火之后，单张GPU算力不够，必须把128卡甚至数百卡连成超节点，但传统“电互连”超阶的方案存在三大痛点：一是高速信号传输损耗大传输距离受限，二是多层电互连传输延时大，三是超节点规模很难扩展支持超过128卡，所以公司推出NPO光互连、分布式解耦架构超节点这个颠覆性方案，最大支持1024卡Scale-up扩展，用光信号代替电信号进行数据交换。这就好比把“红绿灯路口”全部升级为“无停顿的高架桥”。

　　事实上，在超节点规模化扩张这条路上，国内走得比国外更快。“海外头部厂商仍面临工程挑战，而国内因为单卡算力有差距，反而更迫切地需要通过系统级创新来破局，不是单点突破，而是体系化突围。”丁云帆说。

　　然而，光互连的可靠性究竟如何呢？丁云帆对本报记者表示，从技术本质上看，一旦NPO技术走向成熟，其可靠性将高于传统电互连，只不过任何技术的成熟都需要过程，随着验证逐步深入、量产逐步放量，NPO会真正走向规模化商用，目前行业应用的主力仍是电互连，预计NPO的大规模部署到2028年能够实现。

　　全场景构筑算力根基

　　国产GPU走到今天这一步，背后其实是一个被反复验证的判断：算力需要实现自主可控。

　　壁仞科技的成立，就与一段真实的经历有关。2019年，地缘政治关系的变化让半导体国产化的需求愈加迫切，科创板注册制的建立改变了中国半导体企业上市的处境，这两种因素共同催生了真正的半导体投资和创业热潮，即国产替代2.0时代，壁仞科技由此创立。那两年成立的芯片企业还有摩尔线程、沐曦集成电路等公司。

　　创业需要人才，尤其是芯片这种高精尖领域，壁仞科技创始人张文很快集结了一个集英伟达、AMD等企业研发经验和积累于一身的初始团队，发展到现在，在职员工规模近千人，主要以研发团队为主，硕士及以上学历超过80%；创业也需要资金，芯片的研发投入无疑是巨大的，流片一次要花掉几千万元，根据公开资料，壁仞科技近三年的研发投入已超31亿元，今年年初，该公司终于在港交所正式挂牌上市，成为港股“国产GPU第一股”。

　　过去几年，壁仞科技也不负众望，推出了不少算力成果：2019年开始承受巨大风险研发了一款能够与国际巨头最新产品对标的芯片，实现了大规模商业化落地，并在多个智算中心得到应用；2023年推出AI推理产品，实现训练到推理的全覆盖；2024年完成近万卡推理集群商业化交付；2025年完成了全面的商业化落地，基于OCS和BR166的超节点国产化解决方案实现2048卡落地，同时逐步完成万卡集群商业化落地。作为国内芯片企业，该公司还承担并参与了包括工信部、科技部非常重大的十余项科研项目。

　　不过，在算力密度上“堆料”只是壁仞科技构筑护城河的第一步。在构建超节点硬件底座的同时，这家国产GPU厂商还在多元算力生态、前沿交叉学科上埋下了诸多“伏笔”。

　　异构混训方面，壁仞科技在业界首次实现四种异构芯片千卡混合训练同一个大模型。目前，该公司已联合中国移动、中国电信等发布了异构混训相关成果，并与上海人工智能实验室深度合作、联合优化，业界首次实现数千卡异构混训落地，实现千亿参数大模型训练。

　　量子计算方面，今年5月，在行业专项测评场景下，清华系清醒异构量子计算团队基于壁仞科技壁砺系列GPU产品，完成了三类主流量子计算框架进行阶段性验证，这意味着国产异构算力已经具备进入量子软件栈的工程基础。值得一提的是，壁仞科技还计划支持清醒在最新一代芯片上试测NVIDIA最近开源的量子校准模型Ising。

　　总而言之，国产GPU公司选择系统级创新路线，是制程受限下的现实选择，NPO光互连提供了新的技术方向，但能否从实验室走向大规模的数据中心，还要取决于成本、良率和客户接受度，且后续的生态建设才是真正的长跑。