2025年云栖大会上阿里云发布的高密度AI服务器，特别是提到了单柜支持128个或144个计算芯片的“磐久超节点服务器”。
这些服务器代表了当前AI算力基础设施的尖端水平，它们的核心突破点在于**“密度”、“互联带宽”和“能效比”**。
以下是基于搜索到的信息对这类服务器的详细介绍：
阿里云“磐久超节点”AI服务器介绍
阿里云在2025年云栖大会上发布的“磐久超节点”系列，特别是磐久128超节点AI服务器，是其AI基础设施升级的关键组成部分。这类高密度服务器旨在解决训练和推理超大模型时对算力、带宽和能效的极致需求。
- 核心指标：超高密度
单柜支持芯片数量： 官方重点展示了单柜支持128个AI计算芯片的磐久128超节点服务器，并且提及了144个计算节点的更高密度方案。
意义： 芯片密度是衡量AI集群效率的关键指标之一。更高的密度意味着在更小的物理空间内，实现了更强大的总算力（FLOPS），这直接降低了数据中心的占地面积和建设成本。 - 硬件创新：自研与开放架构
为了支撑如此高密度的计算，仅靠堆叠芯片是不够的，还需要强大的协同技术：
集成自研芯片： 磐久超节点集成了阿里自研的CIPU 2.0芯片（可能是指计算/互联处理单元）。自研芯片的优势在于可以与阿里云的软件栈和模型进行深度优化。
高性能网络集成： 关键在于其集成的EIC/MOC高性能网卡。
Scale-Up带宽： 实现了Pb/s级别（拍字节每秒）的Scale-Up带宽。这对于AI训练至关重要，因为它允许芯片之间（在同一集群内部）以极高速度交换数据，减少了模型在不同芯片间通信的延迟。
极低延迟： 实现了百纳秒级（百ns）的极低延迟，这是保证大规模并行计算效率的关键。 - 性能提升与能效优化
推理性能提升： 相较于传统的AI服务器架构，磐久超节点在同等AI算力下，推理性能可提升高达50%。这意味着在处理用户请求（如生成式AI的实时响应）时，速度更快、成本更低。
能效比优化： 在支撑超大模型集群（如张北智算中心）时，这类架构被宣传为较传统数据中心能效比提升3倍。这通常是通过高密度集成和先进的散热技术实现的。
液冷技术的支撑： 为了有效管理高密度芯片产生的巨大热量，这类服务器通常需要配合先进的液冷技术（如浸没式液冷方案），以维持稳定运行和优化PUE（电源使用效率）。 - 开放兼容性与生态协同
开放架构： 磐久超节点强调开放兼容性，设计上可以支持多种主流的AI芯片（不仅仅是阿里自研的，也包括行业标准的GPU等），保证了系统的灵活性和生态的广度。
全栈协同： 它作为阿里云**“AI基础设施升级”的关键一环，与HPN 8.0网络**（阿里云的高性能网络架构）和CPFS存储等技术矩阵协同工作，共同优化通义大模型的训练和推理流程。
总结：
“磐久超节点”服务器是云计算厂商“AI军备竞赛”中的核心硬件体现。它们通过极致的硬件密度、自研的高速互联技术和优秀的能效设计，为支撑数万亿参数级别的大模型训练和高并发的实时AI推理提供了最强悍的物理基础。