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2025 年 8 月 7 日，恰逢开放计算技术大会开幕，立秋的北京酷热难耐，仍然无法阻止全球 ICT、智算从业者，以及不少想用好 AI 的企业前来参会的热情。人潮涌动的展厅，座无虚席的会场，说明各个行业都有不少落地 AI 的困惑与问题，迫切渴望寻找解决之法。
企业做 AI，一定都遇到过这样的情况：
业务部门的同事对 AI 的响应时间极为敏感，多个模型及智能体协同作业时，等待时间一长就怨声载道，IT 部门没少吃投诉；
听说超节点技术能解决算力问题，一打听，这东西也太贵了，部署之前还得解决液冷、高压供电、复杂互联系统之类的要求，只有巨头能玩，自家企业的现有 IT 设施无法上车。
如何在业务中用好开源大模型，是当下企业智能化最迫切的任务。而具备开放架构、成熟技术、稳定高效部署的超节点，成了希望所在。2025 开放计算技术大会现场，浪潮信息展厅的元脑 SD200 超节点，就吸引了不少观众驻足。
据了解，元脑 SD200 超节点 AI 服务器是浪潮信息面向万亿参数大模型 AI 时代而设计，以开放设计支持 64 路本土 GPU 芯片，可单机运行超万亿参数大模型，实现多模型机内并行与智能体实时协作，采用创新多主机低延迟内存语义通信架构，64 卡整机推理性能呈超线性扩展，更重要的是已实现商用部署，可高效支持企业实现多开源大模型的规模化应用。
实现 AI 普惠化需要开源大模型与开放超节点的协同创新。以 DeepSeek、KIMI 等开源大模型为基础，结合元脑 SD200 商用开放超节点的强大算力支撑，将产生怎样的技术倍增效应？
咱们就从这场开放计算技术大会上行业热议的话题聊起。
先进的大模型开源了，意味着所有企业都能用好 AI 了？没那么简单。所谓智能平权，是指不同规模的企业、组织乃至个人，都能公平获取和运用 AI 能力。
开源大模型的普及，确实为各类企业提供了技术底座。但许多企业在部署开源大模型时，还会面临一个共性问题：如何找到能高效承载万亿级模型的 AI 基础设施，让技术潜力真正落地为业务生产力？
首先，开源大模型迈向万亿级，稳定运行的前提是放得下。KIMI-K2 为代表的先进开源大模型参数量达万亿规模，特别是当迈入 Agentic AI（代理式 AI）阶段俊升配资，企业一般不会只用一个大模型。为了充分发挥不同大模型的特色优势，多个超大规模参数的大模型同时跑起来，产生的 KV Cache 超过了传统多卡服务器的承载极限，实时交互时往往因内存溢出导致任务中断。如何解决这个问题？
本次开放计算技术大会上，业内讨论了 scale out（横向扩展）与 scale up（纵向扩展）两条技术路线，共识是：超节点通过 scale up 在单机内高密度集成计算单元，构建单一统一计算域，实现超大统一显存空间，是必然选择。
其次，AI 应用不仅要能跑，还要跑得快。将多张加速卡连起来，但这还不够。传统架构中，跨节点链路过长会导致通信延迟飙升，尤其在推理场景中，几 MB 的小数据包高频交互，对延迟极为敏感。特别是当 AI 应用从训练阶段转向推理与后训练为主，海量 token 的实时处理需要极致的通信效率，所以 scale up 系统还需要解决高效通信的问题。
更关键的是，技术方案必须能落地。再好的超节点系统，如果不能被部署到企业现有设施中，不能响应实际业务需求，那也只是画饼而无法充饥。目前，企业普遍存在多品牌多批次芯片的混搭算力现状，而模型在异构算力平台间迁移困难的问题，正成为 AI 落地的主要障碍。而开放架构的超节点，可以兼容多元算力芯片，让企业原来的 IT 投资不浪费，掌握选择权，并通过开源软件生态，支持模型的快速迁移与 AI 应用的敏捷上线。
所以，能落地的开放超节点，也就和开源大模型一起，成为智能平权的两大基本要素，让企业真正实现"技术平权、智能平权"。
回应最终用户的所想所要，才是企业级市场真正需要的超节点，而以应用导向、客户需求来研发，才能构成对市场的正向引导。客观来看，市面上成熟可商用的开放超节点，并不多见。所以，元脑 SD200 在此次大会上让大家格外关注。
那么，打造开放超节点，究竟存在什么难点呢？
基于开放架构的超节点，为开源大模型的规模化落地和应用创新提供支撑，二者协同才能真正突破算法与算力的双重壁垒。这个理想很丰满，但把开放超节点从理念转化为成熟可商用的产品，并非易事。
首要挑战就是构建大规模、高集成度的 Scale Up 系统，Scale out 技术比较成熟，实现起来更简单。而 Scale Up 的复杂度更高，以前的一些成熟技术和管理软件也不够用，需要针对性地开发。
其次，便是工程化的问题。芯片的跨距离传输会受到光模块的影响，故障率和功耗都会影响传输性能。铜缆又有连接极限，怎么在有限的空间内堆积更多的计算芯片，需要创新的架构设计和工程实践。
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显然，要把开放超节点带进现实，必须得系统性创新。因此，元脑 SD200 率先闯过重重难关，为行业提供了有益的实践参考。具体是怎么做的？
第一步，开放架构，构建 AI 可用的算力底座。
基于 OCM（开放算力模组）+OAM（开放加速模块）融合架构，元脑 SD200 实现多元算力芯片兼容，单机可集成 64 路本土 GPU 芯片，满足万亿规模大模型运行的算力需求。采用 3D Mesh 开放架构，实现 8 倍显存扩增，单机可提供 4TB 显存与 64TB 内存，支持 1.2 万亿参数 Kimi K2 模型的流畅推理。这种模块化设计支持灵活扩展，解决了传统架构在部署成本、扩展难度和长期运维上的痛点，显著降低开源大模型的落地门槛。
第二步，软硬协同，实现 AI 好用的性能优化。
软件在超节点复杂的系统当中，发挥着非常重要的作用。元脑 SD200 通过智能总线管理，实现 64 卡全局最优路由自动创建，支持多拓扑灵活切换与资源按需分配。结合预填充－解码（Prefill-Decoder）分离推理框架，系统实现软硬件深度协同，智能化调度复杂 AI 计算任务。
软硬协同的创新设计，实现了性能的超线性扩展，让元脑 SD200 在大模型场景中展示出非常好的性能表现，比如，满机运行 DeepSeek R1 全参模型推理性能超线性提升比为 3.7 倍，满机运行 Kimi K2 全参模型推理性能超线性提升比为 1.7 倍。说明超节点并不是堆更多卡就够了，还要有软硬协同、系统优化，才能拉开差距。
第三步，产业链整合，打造 AI 易用的成熟方案。
据了解，元脑 SD200 采用了很多开源开放的技术，作为系统级厂商，浪潮信息牵引产业链上下游开展协同创新。比如，元脑 SD200 原生支持 PyTorch、TensorFlow 等主流框架，确保本土顶级开源模型的无缝迁移与 Day0 快速上线。其高效风冷散热设计无需改造现有机房，成熟度与稳定性优势显著，可以灵活部署到企业已有的数据中心机房里，快速上线业务。
这种系统性创新使元脑 SD200 成为开放超节点的标杆产品。万亿级模型也放得下、跑得快、能落地，元脑 SD200 的成功闯关，把智能平权从口号变成了可触摸的现实，让业内看到了开放超节点的可行性。
今年一月，OpenAI CEO 山姆・奥特曼坦言在开源问题上" OpenAI 可能站错了历史的一边"，中国的 DeepSeek、通义千问等开源模型迅速崛起，特朗普政府呼吁美国 AI 开发商更多开源技术……
这些 2025 年的 AI 产业新变化，可以汇总出一个清晰的趋势：通过开源开放，让 AI 成为全社会的生产力工具，实现智能平权，是技术演进与产业发展的必然选择。
但开源大模型爆发式增长的同时，大模型落地的算力门槛，却让不少企业只能望"智"兴叹。
这时候，浪潮信息以元脑 SD200 开放超节点为支点，将开放架构与开源模型深度耦合，正站在历史前进的方向上。
为什么浪潮信息会成为开放超节点的破局者？打造成熟可商用的开放超节点，要求企业具备横跨硬件架构、软件栈优化、生态协同的系统级能力。元脑 SD200 从芯片互连到应用调度的全栈创新，正是系统级厂商独有的技术壁垒。
更关键的是系统级厂商的产业链整合能力。
浪潮信息副总经理赵帅表示，以应用为导向，以系统为核心，聚焦系统架构的创新，在当前的成本和应用性能约束的条件下，思考怎么为用户创造更大的价值，这是最佳的突破路径。
他提到，后续浪潮信息也会持续超节点架构的开放战略，通过技术共享促进产业链协同创新，加速超节点技术的产业化进程。随着产业生态的成熟和市场选择的多元化，企业将获得更优化的技术方案选择：既能够满足高性能计算需求，又能实现更合理的成本。这一开放策略将有效降低技术应用门槛，推动 AI 基础设施的规模化普及。
当更多企业加入超节点应用阵营，智算产业的市场蛋糕将持续做大，整个产业链也将在规模效应中共享增长价值。
不难发现，开放的生态活力，最终会反哺系统级厂商自身。通过开放架构，浪潮信息的技术壁垒与标准壁垒，有望构建起长期优势，在全球市场获得更大竞争力，打开广阔商业空间。
以开源开放牵引产业链升级，进击全球智算市场，中国智算企业正站在历史前进的方向上——这或许是开放计算技术大会和元脑 SD200 超节点，带给我们的终极启示。
这条智能平权之路，值得中国智算产业链全力以赴。
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