超级节点：AI算力超节点 vs 云原生超级节点
要点：
- AI 算力超节点（Scale-Up）：通过 NVLink/光互联/液冷等硬件重构，提升万卡级并行训练/推理的通信效率与算力密度。
- 云原生超级节点（资源池化）：以软件抽象（K8s 调度 + 计费/资源系统）简化资源管理与扩缩容，单点化运维体验。
对比表（简述）
- 核心目标：性能瓶颈 vs 弹性效率。
- 技术重点：硬件互联 vs 软件抽象。
- 场景：大模型训练/推理 vs 常驻与弹性业务混部。
- 运维收益：性能与时延优化 vs 管理节点数与扩容速度优化。
- 代表方案：NVL72、昇腾 384、LightSphere X vs 腾讯云超级节点、AWS Nitro。
结论（运维视角）
- AI 超节点：以硬件重构实现“像一台机器”的大规模协同。
- 云原生超级节点：以软件抽象实现资源池化与单点化管理，降本提效。