AI摘要：7月18日下午，由观察者网与WAICONNECT联合主办，半导体行业观察协办的WAIC”重构算力“连接会在张江科学会堂举行。早在2025年世界人工智能大会上，壁仞科技联合上海仪电、曦智科技、中兴通讯，就发布了国内首个光互连光交换GPU超节点——“光跃LightSphere X”，当年即拿下WAIC最高奖项SAIL奖。结语
从2025年世界人工智能大会最高奖SAIL大奖到2026年SAIL之星，从128卡商用到千卡dOCS超节点集群成果落地， 到今天NPO光互连超节点的技术迭代，壁仞科技的光互连版图已经走过了从概念验证到规模化商用的关键拐点。
7月18日下午，由观察者网与WAICONNECT联合主办，半导体行业观察协办的WAIC”重构算力“连接会在张江科学会堂举行。当天的论坛汇集了来自算力芯片、服务器、云计算等产业链各环节的企业代表和技术专家，议题从GPU互连、存算一体到智能推理全面覆盖。在这场聚焦AI算力供需结构性变革的产业论坛上，壁仞科技AI框架架构副总裁丁云帆发表了题为“以光互连GPU超节点，重塑Agentic AI算力底座”的主题演讲，并在会后接受了观察者网的专访。
在演讲中，丁云帆释放了一个清晰的信号：壁仞科技正在围绕NPO（近封装光学）光互连技术，打造一套从芯片到集群、从硬件到软件的全栈算力方案，目标直指千卡级超节点。
这一判断的背后，是整个算力产业正在经历的一场深层焦虑。
一根铜缆划出的硬边界
大模型参数规模的膨胀速度，远比基础设施的迭代来得凶猛。DeepSeek-V3时代的671B参数已经让业界叫苦不迭，而下一代大模型正在向数万亿参数迈进。与之伴随的，是训练和推理过程中海量数据在GPU之间搬运的需求呈指数级上升。
问题出在“搬运”这个环节。
“当前主流的电互连超节点方案正面临规模扩展的物理极限。”丁云帆在采访中开门见山地指出了核心痛点。随着GPU算力持续增长，互连带宽需求将超过1TB/s，端口速率将达到224Gbps，而铜缆电信号在短短3米内就会严重衰减。这不是一个靠堆料就能解决的工程问题，而是物理定律划下的硬边界。
现有的电互连超节点架构一般最多支持128张GPU，无论是cable tray还是正交背板方案，在扩展性上都已经捉襟见肘。而数万亿参数大模型对数百卡甚至千卡级超节点的刚性需求，让这条技术路线的天花板暴露无遗。业内将这一困境形象地称为“通信墙”——不是GPU算不过来，而是数据搬不过去。
光互连，正是在这个背景下进入产业界的主视野。光信号传输距离可达数百米，衰减极小，天然适合大规模GPU互连。但光互连本身并不是一条路，而是一片岔路口——四条技术路线各有取舍，企业必须押注其中一个方向。
壁仞科技的选择是NPO。
四条岔路口上的NPO
当前光互连领域存在四条主要技术路线：传统可插拔（FRO）、线性直驱（LPO）、近封装光学（NPO）和共封装光学（CPO）。从理论性能上看，CPO——将光学器件直接与芯片共封装——看起来是最终极的方案，但它对芯片封装工艺的要求极高，产业链配套尚未成熟，距离大规模量产还有相当距离。FRO和LPO则属于当前主流方案，在带宽密度和功耗方面存在先天不足。
NPO走的是一条务实的中间路线。它将光引擎直接与GPU模组融合，省去了传统方案中高功耗的DSP芯片，在实现低时延和高带宽密度的同时，传输距离仍可覆盖数百米。换句话说，NPO拿到了CPO的大部分性能收益，但绕开了CPO在封装工艺和产业链成熟度上的硬约束。
对于一家需要在产品化和技术先进性之间寻找平衡点的企业来说，这个选择有着很强的现实逻辑。
不过，选定技术路线只是起手式。光互连解决的是GPU之间“物理上连不连得上”的问题，而真正决定超节点性能的，是连上之后数据如何高效流动。这就把问题带到了壁仞科技的另一张底牌面前——BLink2.0。
BLink2.0：千卡集群背后的“神经系统”
丁云帆把BLink2.0比作连接所有GPU的“神经系统”。这套由壁仞科技自研的超节点互连协议，是整个NPO超节点方案能否发挥真正战斗力的关键所在。
BLink2.0最具辨识度的能力是内存语义互连。简单来说，这项技术可以让最多1024张GPU共享同一块内存空间，多卡协同如同操作一台“超级GPU”。对于大模型训练中高频出现的参数同步和梯度聚合操作而言，这意味着数据不再需要经过多层协议栈的封装与解封，GPU之间的通信路径被极大缩短。
与之配合的是在网计算能力。BLink2.0将通信过程中的数学运算——比如梯度聚合中最常见的AllReduce操作——下沉到交换机侧完成。这一设计的好处直截了当：把GPU从搬运数据的苦差事中解放出来，让GPU专注于它最擅长的模型计算。
在千卡规模的复杂网络拓扑中，拥塞是一个绕不开的问题。BLink2.0为此集成了智能拥塞控制机制，能够在动态负载下实时调配流量，避免局部拥塞引发连锁反应，拖累整体训练效率。而多层链路自愈能力则是系统稳定性的最后一道防线——从物理层到框架层逐级兜底，个别链路出故障不会让整个训练任务功亏一篑。
“BLink2.0的内存语义互连和在网计算解决了通信效率问题，NPO光互连突破了规模扩展瓶颈。”丁云帆用这句话概括了壁仞科技超节点方案的技术逻辑。一个管“跑得快”，一个管“连得远”，两者叠加，构成了千卡级超节点的技术底座。
从“大铁盒子”到“乐高积木”
基于BR2xx系列GPU和BLink2.0协议，壁仞科技拉出了一条清晰的产品线：三级超节点产品矩阵。16卡标准服务器超节点和128卡高密整机柜超节点采用电互连，面向千亿到万亿参数的落地需求；1024卡分布式解耦架构超节点则搭载NPO光互连，剑指数万亿参数的超大规模场景。
客户可以从16卡起步，随着业务需求的增长逐级扩展到128卡乃至1024卡，不必为未来的扩展一次性砸下重金。这种“标准机型、灵活部署、可大规模扩展”的设计思路，在当前AI投资回报压力加大的环境下，实际上解决的是一个很现实的采购决策问题。
真正让NPO超节点与传统方案拉开距离的，是其分布式解耦架构。在这一架构下，GPU节点和交换机节点物理分离部署，通过光纤灵活互连，GPU节点采用标准机形态。
丁云帆用了一个很接地气的比方来解释这件事：“以前超节点是一个定制的‘大铁盒子’，现在可以像搭乐高一样灵活扩展到1024卡。”
这个比喻背后是一次真实的架构范式转换。传统的大型超节点就像大型机时代——集成度高但灵活性差，机房的空间、供电、散热规格稍有不匹配就可能成为部署的拦路虎。分布式解耦架构则把超节点“打散”为标准化的模块，降低了部署门槛，也让后续的运维和扩容不再是牵一发动全身的大工程。
Token工厂：软件层面的“成本杀手”
如果说NPO和BLink2.0解决的是算力的规模问题，那么壁仞科技的Token工厂方案瞄准的是算力的效率问题。
丁云帆在采访中点出了一个经常被忽视的真相：用户最终能获得的有效算力，并非简单地把所有GPU的峰值算力相加，还要乘以软件优化效率。一个优化不到位的千卡集群，实际输出的有效算力可能还不如一个调校精良的五百卡集群。
Token工厂的核心武器是一套五级分层缓存架构，能够将缓存命中率做到95%以上。这在Agentic AI场景中尤为关键——每一次Agent调用都会产生大量的KV Cache（键值缓存），如果每次对话都从头重新计算，算力浪费是惊人的。把缓存命中率拉上去，意味着每一个token的生成成本可以大幅压缩。
再叠加异构混推方案——不同精度、不同算力等级的GPU协同工作，根据不同负载特征匹配最优的计算资源——以及全栈容错体系保障长期稳定运行，壁仞科技实际上在构建的，是一套完整的“算力经济学”体系。不只是把集群做大，更重要的是把每一份算力的投入产出比拉到极致。
这套思路在商业层面的吸引力不容小觑。对于正在大规模部署AI应用的云服务商和企业用户来说，算力成本往往是决定项目能否持续运转的关键变量。当NPO光互连提供了规模化的硬件底座，Token工厂又从软件层面持续压低每个token的生成成本，两者合力形成的性价比优势，才是壁仞科技超节点产品矩阵真正的商业说服力所在。
从dOCS到NPO：一场没有教科书的光互连工程化攻坚
壁仞科技在光互连领域的布局，远不是今年大会上才冒出来的概念。
早在2025年世界人工智能大会上，壁仞科技联合上海仪电、曦智科技、中兴通讯，就发布了国内首个光互连光交换GPU超节点——“光跃LightSphere X”，当年即拿下WAIC最高奖项SAIL奖。那一代产品基于BR166 GPU和BLink 1.0互连协议，是壁仞科技在光互连领域的第一次大规模公开亮相。
此后，128卡商用版于今年3月推出。由上海仪电牵头，曦智科技、中兴通讯、壁仞科技联合攻关的光跃LightSphere X光互连光交换超节点集群，正式宣布实现千卡级成果落地。而在今年的WAIC上，壁仞科技进一步升级到基于BR2xx GPU和BLink2.0协议的新一代NPO光互连超节点方案，重磅展出了与曦智科技合作的搭载NPO的GPU服务器。
同期，中兴通讯联合曦智科技、壁仞科技及多家合作伙伴，凭借“基于OEX+dOCS架构的国产高性能Matrix超节点”项目，再次登上SAIL榜单，斩获本届SAIL之星奖项。连续两年摘得WAIC核心奖项，这在国产芯片企业中并不多见。
但光鲜的奖项背后，是一段充满未知的工程化攻坚。
丁云帆举例道，在光跃LightSphere X攻坚过程中，几乎每一个环节都会遭遇全新的挑战。硅光芯片从实验室原型到可量产的产品，需要跨越良率这道大关；新增Retimer芯片后，链路稳定性需要反反复复地调校和验证；当架构演进到机间无交换机的南向互联模式时，异步时序和系统稳定性又变成了全新的课题。
“每一个问题都是全新的”，丁云帆指出，没有现成的教科书可以翻，没有现成的解题套路可以搬，只能一个坑一个坑地踩过去。这种工程化经验的积累本身，也构成了壁仞科技在光互连领域的一道隐性壁垒——后来者即便拿到同样的技术方案，仍然需要重新趟过这些工程化的深水区。
在丁云帆的讲述中，反复出现的一个判断是：真正的算力竞争力不仅在于单颗芯片的算力参数，更在于从芯片到系统、从硬件到软件、从单机到集群的全栈整合能力。
这句话不是空洞的战略口号，背后有着清晰的产业逻辑。在全球算力竞争的大格局下，单点的芯片性能突破当然重要，但如果没有配套的互连技术、系统架构、软件栈和产业生态，单颗芯片的理论算力很难转化为客户实际可用的有效算力。尤其在国产算力这个语境下，“能造出来”和“能好用起来”之间，隔着的往往不是一颗芯片的差距，而是一整套系统工程的差距。
壁仞科技在这个维度上的策略选择是“开放+自主可控”。BLink2.0协议不依赖任何封闭生态体系，超节点交换机支持多种芯片适配，异构混推方案已经牵头制定国家标准。这种“自研核心技术+开放产业合作”的模式，在当前国产算力生态仍需加速补链的阶段，展现出较强的实用价值。
结语
站在"重构算力"这一命题面前，整个产业正在经历一次深层的认知转变：当AI大模型的参数规模继续向上攀升，算力基础设施的竞争焦点正从"造芯片"转向"造系统"，从单机算力转向集群效能，从封闭堆叠转向开放互连。在这场结构性变革中，光互连将不再只是一项补充性技术，而正在成为新一代算力基础设施的底座。
壁仞科技能否持续将NPO的技术先发优势转化为商业规模优势，是一个需要时间来回答的问题。但至少从眼下的产品矩阵、工程落地进度和生态布局来看，这家公司已经不只是在讲一个关于光互连的技术故事，而是在认真地构建一套完整的超节点算力系统解决方案。
而这，恰恰是当前国产算力产业最需要的东西。
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从2025年世界人工智能大会最高奖SAIL大奖到2026年SAIL之星，从128卡商用到千卡dOCS超节点集群成果落地， 到今天NPO光互连超节点的技术迭代，壁仞科技的光互连版图已经走过了从概念验证到规模化商用的关键拐点。
7月18日下午，由观察者网与WAICONNECT联合主办，半导体行业观察协办的WAIC”重构算力“连接会在张江科学会堂举行。当天的论坛汇集了来自算力芯片、服务器、云计算等产业链各环节的企业代表和技术专家，议题从GPU互连、存算一体到智能推理全面覆盖。在这场聚焦AI算力供需结构性变革的产业论坛上，壁仞科技AI框架架构副总裁丁云帆发表了题为“以光互连GPU超节点，重塑Agentic AI算力底座”的主题演讲，并在会后接受了观察者网的专访。
在演讲中，丁云帆释放了一个清晰的信号：壁仞科技正在围绕NPO（近封装光学）光互连技术，打造一套从芯片到集群、从硬件到软件的全栈算力方案，目标直指千卡级超节点。
这一判断的背后，是整个算力产业正在经历的一场深层焦虑。
一根铜缆划出的硬边界
大模型参数规模的膨胀速度，远比基础设施的迭代来得凶猛。DeepSeek-V3时代的671B参数已经让业界叫苦不迭，而下一代大模型正在向数万亿参数迈进。与之伴随的，是训练和推理过程中海量数据在GPU之间搬运的需求呈指数级上升。
问题出在“搬运”这个环节。
“当前主流的电互连超节点方案正面临规模扩展的物理极限。”丁云帆在采访中开门见山地指出了核心痛点。随着GPU算力持续增长，互连带宽需求将超过1TB/s，端口速率将达到224Gbps，而铜缆电信号在短短3米内就会严重衰减。这不是一个靠堆料就能解决的工程问题，而是物理定律划下的硬边界。
现有的电互连超节点架构一般最多支持128张GPU，无论是cable tray还是正交背板方案，在扩展性上都已经捉襟见肘。而数万亿参数大模型对数百卡甚至千卡级超节点的刚性需求，让这条技术路线的天花板暴露无遗。业内将这一困境形象地称为“通信墙”——不是GPU算不过来，而是数据搬不过去。
光互连，正是在这个背景下进入产业界的主视野。光信号传输距离可达数百米，衰减极小，天然适合大规模GPU互连。但光互连本身并不是一条路，而是一片岔路口——四条技术路线各有取舍，企业必须押注其中一个方向。
壁仞科技的选择是NPO。
四条岔路口上的NPO
当前光互连领域存在四条主要技术路线：传统可插拔（FRO）、线性直驱（LPO）、近封装光学（NPO）和共封装光学（CPO）。从理论性能上看，CPO——将光学器件直接与芯片共封装——看起来是最终极的方案，但它对芯片封装工艺的要求极高，产业链配套尚未成熟，距离大规模量产还有相当距离。FRO和LPO则属于当前主流方案，在带宽密度和功耗方面存在先天不足。
NPO走的是一条务实的中间路线。它将光引擎直接与GPU模组融合，省去了传统方案中高功耗的DSP芯片，在实现低时延和高带宽密度的同时，传输距离仍可覆盖数百米。换句话说，NPO拿到了CPO的大部分性能收益，但绕开了CPO在封装工艺和产业链成熟度上的硬约束。
对于一家需要在产品化和技术先进性之间寻找平衡点的企业来说，这个选择有着很强的现实逻辑。
不过，选定技术路线只是起手式。光互连解决的是GPU之间“物理上连不连得上”的问题，而真正决定超节点性能的，是连上之后数据如何高效流动。这就把问题带到了壁仞科技的另一张底牌面前——BLink2.0。
BLink2.0：千卡集群背后的“神经系统”
丁云帆把BLink2.0比作连接所有GPU的“神经系统”。这套由壁仞科技自研的超节点互连协议，是整个NPO超节点方案能否发挥真正战斗力的关键所在。
BLink2.0最具辨识度的能力是内存语义互连。简单来说，这项技术可以让最多1024张GPU共享同一块内存空间，多卡协同如同操作一台“超级GPU”。对于大模型训练中高频出现的参数同步和梯度聚合操作而言，这意味着数据不再需要经过多层协议栈的封装与解封，GPU之间的通信路径被极大缩短。
与之配合的是在网计算能力。BLink2.0将通信过程中的数学运算——比如梯度聚合中最常见的AllReduce操作——下沉到交换机侧完成。这一设计的好处直截了当：把GPU从搬运数据的苦差事中解放出来，让GPU专注于它最擅长的模型计算。
在千卡规模的复杂网络拓扑中，拥塞是一个绕不开的问题。BLink2.0为此集成了智能拥塞控制机制，能够在动态负载下实时调配流量，避免局部拥塞引发连锁反应，拖累整体训练效率。而多层链路自愈能力则是系统稳定性的最后一道防线——从物理层到框架层逐级兜底，个别链路出故障不会让整个训练任务功亏一篑。
“BLink2.0的内存语义互连和在网计算解决了通信效率问题，NPO光互连突破了规模扩展瓶颈。”丁云帆用这句话概括了壁仞科技超节点方案的技术逻辑。一个管“跑得快”，一个管“连得远”，两者叠加，构成了千卡级超节点的技术底座。
从“大铁盒子”到“乐高积木”
基于BR2xx系列GPU和BLink2.0协议，壁仞科技拉出了一条清晰的产品线：三级超节点产品矩阵。16卡标准服务器超节点和128卡高密整机柜超节点采用电互连，面向千亿到万亿参数的落地需求；1024卡分布式解耦架构超节点则搭载NPO光互连，剑指数万亿参数的超大规模场景。
客户可以从16卡起步，随着业务需求的增长逐级扩展到128卡乃至1024卡，不必为未来的扩展一次性砸下重金。这种“标准机型、灵活部署、可大规模扩展”的设计思路，在当前AI投资回报压力加大的环境下，实际上解决的是一个很现实的采购决策问题。
真正让NPO超节点与传统方案拉开距离的，是其分布式解耦架构。在这一架构下，GPU节点和交换机节点物理分离部署，通过光纤灵活互连，GPU节点采用标准机形态。
丁云帆用了一个很接地气的比方来解释这件事：“以前超节点是一个定制的‘大铁盒子’，现在可以像搭乐高一样灵活扩展到1024卡。”
这个比喻背后是一次真实的架构范式转换。传统的大型超节点就像大型机时代——集成度高但灵活性差，机房的空间、供电、散热规格稍有不匹配就可能成为部署的拦路虎。分布式解耦架构则把超节点“打散”为标准化的模块，降低了部署门槛，也让后续的运维和扩容不再是牵一发动全身的大工程。
Token工厂：软件层面的“成本杀手”
如果说NPO和BLink2.0解决的是算力的规模问题，那么壁仞科技的Token工厂方案瞄准的是算力的效率问题。
丁云帆在采访中点出了一个经常被忽视的真相：用户最终能获得的有效算力，并非简单地把所有GPU的峰值算力相加，还要乘以软件优化效率。一个优化不到位的千卡集群，实际输出的有效算力可能还不如一个调校精良的五百卡集群。
Token工厂的核心武器是一套五级分层缓存架构，能够将缓存命中率做到95%以上。这在Agentic AI场景中尤为关键——每一次Agent调用都会产生大量的KV Cache（键值缓存），如果每次对话都从头重新计算，算力浪费是惊人的。把缓存命中率拉上去，意味着每一个token的生成成本可以大幅压缩。
再叠加异构混推方案——不同精度、不同算力等级的GPU协同工作，根据不同负载特征匹配最优的计算资源——以及全栈容错体系保障长期稳定运行，壁仞科技实际上在构建的，是一套完整的“算力经济学”体系。不只是把集群做大，更重要的是把每一份算力的投入产出比拉到极致。
这套思路在商业层面的吸引力不容小觑。对于正在大规模部署AI应用的云服务商和企业用户来说，算力成本往往是决定项目能否持续运转的关键变量。当NPO光互连提供了规模化的硬件底座，Token工厂又从软件层面持续压低每个token的生成成本，两者合力形成的性价比优势，才是壁仞科技超节点产品矩阵真正的商业说服力所在。
从dOCS到NPO：一场没有教科书的光互连工程化攻坚
壁仞科技在光互连领域的布局，远不是今年大会上才冒出来的概念。
早在2025年世界人工智能大会上，壁仞科技联合上海仪电、曦智科技、中兴通讯，就发布了国内首个光互连光交换GPU超节点——“光跃LightSphere X”，当年即拿下WAIC最高奖项SAIL奖。那一代产品基于BR166 GPU和BLink 1.0互连协议，是壁仞科技在光互连领域的第一次大规模公开亮相。
此后，128卡商用版于今年3月推出。由上海仪电牵头，曦智科技、中兴通讯、壁仞科技联合攻关的光跃LightSphere X光互连光交换超节点集群，正式宣布实现千卡级成果落地。而在今年的WAIC上，壁仞科技进一步升级到基于BR2xx GPU和BLink2.0协议的新一代NPO光互连超节点方案，重磅展出了与曦智科技合作的搭载NPO的GPU服务器。
同期，中兴通讯联合曦智科技、壁仞科技及多家合作伙伴，凭借“基于OEX+dOCS架构的国产高性能Matrix超节点”项目，再次登上SAIL榜单，斩获本届SAIL之星奖项。连续两年摘得WAIC核心奖项，这在国产芯片企业中并不多见。
但光鲜的奖项背后，是一段充满未知的工程化攻坚。
丁云帆举例道，在光跃LightSphere X攻坚过程中，几乎每一个环节都会遭遇全新的挑战。硅光芯片从实验室原型到可量产的产品，需要跨越良率这道大关；新增Retimer芯片后，链路稳定性需要反反复复地调校和验证；当架构演进到机间无交换机的南向互联模式时，异步时序和系统稳定性又变成了全新的课题。
“每一个问题都是全新的”，丁云帆指出，没有现成的教科书可以翻，没有现成的解题套路可以搬，只能一个坑一个坑地踩过去。这种工程化经验的积累本身，也构成了壁仞科技在光互连领域的一道隐性壁垒——后来者即便拿到同样的技术方案，仍然需要重新趟过这些工程化的深水区。
在丁云帆的讲述中，反复出现的一个判断是：真正的算力竞争力不仅在于单颗芯片的算力参数，更在于从芯片到系统、从硬件到软件、从单机到集群的全栈整合能力。
这句话不是空洞的战略口号，背后有着清晰的产业逻辑。在全球算力竞争的大格局下，单点的芯片性能突破当然重要，但如果没有配套的互连技术、系统架构、软件栈和产业生态，单颗芯片的理论算力很难转化为客户实际可用的有效算力。尤其在国产算力这个语境下，“能造出来”和“能好用起来”之间，隔着的往往不是一颗芯片的差距，而是一整套系统工程的差距。
壁仞科技在这个维度上的策略选择是“开放+自主可控”。BLink2.0协议不依赖任何封闭生态体系，超节点交换机支持多种芯片适配，异构混推方案已经牵头制定国家标准。这种“自研核心技术+开放产业合作”的模式，在当前国产算力生态仍需加速补链的阶段，展现出较强的实用价值。
结语
从2025年世界人工智能大会最高奖SAIL大奖到2026年SAIL之星，从128卡商用到千卡dOCS超节点集群成果落地， 到今天NPO光互连超节点的技术迭代，壁仞科技的光互连版图已经走过了从概念验证到规模化商用的关键拐点。
站在"重构算力"这一命题面前，整个产业正在经历一次深层的认知转变：当AI大模型的参数规模继续向上攀升，算力基础设施的竞争焦点正从"造芯片"转向"造系统"，从单机算力转向集群效能，从封闭堆叠转向开放互连。在这场结构性变革中，光互连将不再只是一项补充性技术，而正在成为新一代算力基础设施的底座。
壁仞科技能否持续将NPO的技术先发优势转化为商业规模优势，是一个需要时间来回答的问题。但至少从眼下的产品矩阵、工程落地进度和生态布局来看，这家公司已经不只是在讲一个关于光互连的技术故事，而是在认真地构建一套完整的超节点算力系统解决方案。
而这，恰恰是当前国产算力产业最需要的东西。