采编：互联网的一些事（imyixieshi）
近日，“昇腾384”与“曙光scaleX640”两大超节点迎来真机对垒。在一系列性能指标的硬核比拼背后，两大架构理念无疑碰撞出更多思维火花。业内认为，这种路线分野代表着算力供给侧对产业发展逻辑的独到理解，也决定了两者在计算产业链中不同的生态定位。
其中，被戏称为“苹果模式”的昇腾384超节点，核心逻辑是以垂直整合为主线，构建从昇腾 910C 加速卡到 CANN 架构、MindSpore 框架的全栈闭环。
这一路线通过软硬件深度耦合，在专属生态内实现了效率最大化 —— 比如其全对等互联架构可以使芯片协同延迟降低 40%，尤其在华为自研大模型训练场景中，展现出独有的精准适配能力。路线优势表现为生态复杂性较小，资源整合难度低，更便于内部高效协同优化。
当然，架构封闭带来生态局限性也非常明显。如昇腾384仅支持单一品牌加速卡的特性，让用户陷入非此即彼的“绑定式”选择困境。并且，昇腾生态与沐曦、昆仑芯等国产AI芯片的适配需通过转译层实现，这一环节产生的性能损耗非常惊人。
曙光 scaleX640的“安卓路径” 则以开放架构破局。其基于 AI 计算开放架构打造的单机柜级640卡超节点，不仅刷新了算力密度极限，还能兼容多品牌加速卡，实现与主流 AI 生态的无缝对接。
宏观上来看，这种设计深度契合了“东数西算” 工程对算力互联互通的要求，更便于形成从芯片适配到模型优化的协同网络。据业内爆料，scaleX640已经对400 余款主流大模型完成适配优化，且平均适配周期远低于昇腾384，可以显著降低企业迁移应用成本。
不过，开放式架构生态极为复杂，相较于“苹果系”的封闭式协同路径，scaleX640需要在更广泛的生态圈层中打通全栈壁垒，前期投入大，技术对齐难度高，只有形成完善的产业跨层协作模式，才有望释放出真正的大算力生态潜能。
此前业内普遍认为，两种路径各有其适用场景。如昇腾 384在定制化需求较强的头部用户群体更具优势，其闭环体系基于强大的技术团队支持，亦能强行抹平生态兼容性差距，切入大客户（如“科大讯飞”）核心业务场景。
scaleX640则在智算中心、AI企业等多元化场景中更受青睐，尤其追求稳定可靠和大规模平替的用户，scaleX640超节点的开放特性使其能根据用户需求灵活组合算力方案，并且在部署过程中规避掉大量调优适配成本，并保障系统平滑稳定替代。
目前，在综合性能比拼中，scaleX640逐渐表现出后来居上的态势。比如单机柜算力密度达到昇腾384的20倍，PUE值控制在1.04水平，相较于后者的1.12能效更佳。
据悉，华为正在通过软件创新弥补硬件封闭短板，其最新发布的Flex:ai可以聚合集群内空闲算力聚合形成“共享算力池”，为接下来的万卡级超节点扩展创造有利条件。曙光则在业内提前曝出2025万卡集群规划，疑似通过提前占位持续强化其开放生态的先发优势。
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