⚙️ 百度把 1024 张自研卡焊成一个「超节点」：单套能训 5 万亿参数，但真正便宜的那颗芯片要等到 2027

李彦宏在百度世界 2026 上说，AI 算力的需求重心已经从「主要是训练」变成「训练与推理并重」。同一天，沈抖端出了这句话的硬件答案：1024 张昆仑芯、全光互联、单套能训 5 万亿参数——但这套系统要到 2027 年才卖。

本文基于多家媒体转述整理：现场信息来自 IT之家、钛媒体的现场稿，配置与路线图细节来自财闻网、南方都市报（经同花顺转载）的记者稿，英文口径参照 ChosunBiz 的英文报道，第三方质疑参照 The Inference 的评论稿。百度官方新闻稿页面本轮未能访问，所有性能倍数均为百度自报。

3分钟看懂：这次到底发布了什么

先说结论：这不是一颗新芯片，是一套「把 1024 张卡连成一台机器」的系统，加上一张被提前的芯片时间表。

11 月 12 日上午，百度世界 2026 在北京国家会议中心开幕。百度集团执行副总裁沈抖发布「百度天池 1024 卡超节点」，计划 2027 年推向市场；同时昆仑芯公布了路线图：主打性价比的 M100 已如期上市，旗舰款 M300 明年（2027）推出，基于全新「N 架构」的多颗芯片 2028 年问世。

「超节点」这个词值得解释一下。普通 AI 服务器里插 8 张卡，卡与卡之间靠机内总线通信；要把几百上千张卡当成一台机器来训一个大模型，就必须让它们高速互通。通信一慢，卡再多也是白搭——这就是为什么现在大厂比的不是「单卡多快」，而是「能把多少卡连得多紧」。

百度的做法是「全光互联」：用光引擎替代铜缆做卡间通信。这个思路和华为昇腾 960 超节点用的 NPO（近封装光学）是同一方向。

1024 张卡是怎么拼起来的

按南方都市报记者从现场拿到的信息，这套系统是 8 个计算柜，每柜 128 张 AI 芯片，GPU 用的是昆仑芯 M300，CPU 侧支持英特尔、AMD 和海光三家的产品。

几个关键数字（均为百度口径）：

• 卡间互联带宽：比上一代提升 3 倍
• 训练性能：提升 2.5 倍
• 推理性能：提升 3 倍
• 光互连方案：国产 3.2T NPO，即传输速率 3.2 Tb/s 的近封装光引擎
• 集群上限：单套可扩展至万卡；采用新一代 HPN 架构后，百度称最大可搭 50 万卡集群

「提前」是这场发布里最有信息量的一点。百度去年世界大会说的是「千卡级超节点 2028 年上市」，这次直接提前了一年。同时，原本更晚的昆仑芯 N 系列也被提前到 2028 年。

5 万亿参数和「降 90%」这两个数字怎么读

天池 1024 卡超节点有两个宣传数字最容易被误读，值得拆开看。

第一个是「单套可支撑 5 万亿参数模型训练」。 这是训练侧的上限说明，不是「跑起来就有 5 万亿的效果」。它对应的是当前国产模型的参数规模水位：以月之暗面为代表的厂商已经把参数量抬到 3 万亿级别，所以 5 万亿是「留出余量」的说法。

顺带提醒一个具体的坑：部分英文二手稿把 5 万亿写成了「50 trillion parameters」，比实际数字大了十倍。这是「万亿」被当成「billion」的翻译错误，取数时以中文现场稿为准。

第二个是「TTFT 降低 90%」。 这个数字有严格前提：它只在「多轮对话缓存命中」的场景下成立。百度为此配了一台 G3.5 KV Cache 显存加速柜，专门复用多轮对话里重复出现的内容。同一句话里还有两个数字：长上下文推理性能提升 2 倍（配套 G1.5 显存加速柜），缓存命中时整体吞吐提升 7 倍。

换句话说，90% 是「重复问同类问题时省下的等待」，不是「所有请求都快 90%」。第一次问、冷启动、没有缓存复用时，这个数字不适用。

芯片时间表才是重点：便宜的那颗还要等

真正决定这套系统能不能卖出去的，不是 1024 卡本身，而是里面的芯片。

• M100：已如期上市，主打极致性价比，面向推理。今年 9 月已被纳入 AI 芯片安全可靠认证目录，等于打开了信创市场的门。
• M300：2027 年推出，训推一体，百度称在算力、存储、互联三方面「全方位能力跃升」，但没有公布任何具体参数。
• N 架构芯片：2028 年推出多颗，按场景区分。

这里有个必须点出来的时间差：发布会讲的是「推理成本下降」（两款文心应用模型把推理服务成本降了 30% 以上、视频制作成本降了 50%），但支撑这些价格的 M300 芯片和 1024 卡超节点本体，都要等到 2027 年。

The Inference 在 11 月 12 日的评论里把这层意思说白了：价格表是今天念的，买单的硬件是明年的。这也是我们把它写进「避坑」的原因——不要把发布会上的成本口径当成「现在就能拿到的报价」。

和华为昇腾 950 超节点正面撞车

这不是百度一家的动作。今年以来，华为、阿里平头哥、中科曙光、沐曦、摩尔线程、燧原、东方算芯都亮出了各自的超节点产品。

其中华为最新的昇腾 950 超节点，同样是 1024 张卡的配置。也就是说，2027 年这个时间点上，国产超节点会在同一个规格档位正面竞争，比的将是「单位算力的实际可用性」而不是「谁的卡多」。

另一个背景数字：沈抖在会上披露，百度累计已向客户销售超过 30 个昆仑芯集群（未提规模）。而昆仑芯自身正在推进港股分拆上市，市场传出的目标估值约 500 亿美元——这条属于背景信息，来自媒体转述，不是发布会正式口径。

适用场景：谁该关心、怎么用

适合关注的人：

• 要建国产算力集群的政企/央国企技术负责人：这是 2027 年采购清单里必然出现的一个选项，现在就该把「全光互联 + 8 柜 1024 卡」这种形态纳入方案对比
• 做长上下文、多轮对话产品的团队：G3.5 KV Cache 加速柜针对的就是「重复上下文」这个具体痛点，值得评估缓存命中率能到多少
• 关注国产芯片路线图的研究/投资侧：M100→M300→N 架构的三段时间表，是判断昆仑芯竞争力的主线

怎么用（给准备评估的人一条具体路径）：

第一步，先算自己业务的缓存命中率。如果产品是多轮客服、代码补全、长文档问答这类「上下文大量重复」的场景，KV Cache 加速柜的收益才成立；如果是一次性长文本生成，别按 90% 那个数字做容量规划。

第二步，把「1024 卡一套」换算成自己的模型规模。单柜 128 卡、8 柜一套，先确认你们的模型能不能吃满这个粒度——吃不满，512 卡或 256 卡版本更划算（百度此前公布过这两档）。

第三步，等 M300 参数公开后再做选型。现在 M300 只有「算力/存储/互联全方位跃升」这句描述，没有数字，任何对比都只能停在纸面。

不适用场景

• 想马上买到的团队：这套系统 2027 年才推向市场，现在没有货、没有价格
• 小团队 / 单机需求：1024 卡是集群级产品，一张卡两张卡的需求和它无关
• 需要立刻做成本决策的采购：官方尚未确定售价，30% 推理降本的口径也没有公布计算方式与对比基准
• 只做视频生成的团队：微表情模型带来的「视频成本降 50%」是模型侧优化，跟这套硬件不是一件事

避坑与注意事项

• 「5 万亿参数」是训练上限，不是推理能力：别拿它去和「某模型支持多长上下文」类指标对比，两个维度
• 「TTFT 降 90%」只成立于缓存命中：冷启动、无缓存复用时不适用，容量规划要用保守值
• 所有倍数都是百度自报：3 倍带宽、2.5 倍训练、3 倍推理，目前没有第三方实测。这类「对比上一代」的数字，基线是哪一代产品、什么模型、什么精度，官方都没说
• 英文二手稿有十倍量级的翻译错：把 5 万亿写成 50 trillion，引用时务必回中文现场稿核
• M300 没有参数：任何「M300 比 XX 强多少」的说法，目前都没有公开依据
• 别把「已上市」和「将上市」混了：M100 是现在能买的，M300 和 1024 卡超节点是 2027 年的
• 50 万卡是「HPN 架构理论上限」：不是现有可交付规模，实际项目仍以万卡为参照

成本与时间

• 价格：官方尚未公布 1024 卡超节点售价，也未公布 M300 定价
• 时间：天池 1024 卡超节点 2027 年推向市场；M300 2027 年；N 架构芯片 2028 年
• 能现在拿到的：M100（面向推理，主打性价比），以及已有的天池 256 卡 / 512 卡超节点
• 间接成本提示：全光互联意味着额外的光模块/光引擎与运维体系，这类系统的总拥有成本从来不只在芯片上；采购时应要求供应商给出包含光互连、供电、制冷在内的整柜报价

行动建议

第一步：这周先做一件很小的事——把你们线上推理请求的「重复上下文占比」拉出来。如果这个比例低于三成，那么 KV Cache 加速柜和「TTFT 降 90%」对你们基本没有意义，2027 年选型时可以直接跳过这一档配置；如果高于五成，就值得在明年的 POC 名单里加上百度这一项，并且从现在开始盯 M300 的参数公布。

参考来源