超异构计算是异构计算的进一步发展，通过Chiplet封装、3D堆叠存储等先进工艺，将不同制程、不同功能的芯片模块集成于单一系统，形成存算一体、光电协同的新型计算范式。
超异构计算由CPU（中央处理器）、GPU（图形处理器）、FPGA（现场可编程门阵列）、ASIC（专用集成电路）、DSA（领域专用架构处理器）等多架构处理器组成，通过更加精细的任务划分和专用加速，实现更高性能和能效。
近年来，人工智能技术发展迅速，AI大模型参数规模已从亿级迅速扩展至万亿级，在此背景下，AI算力需求呈爆发式增长。万亿参数模型训练需要更多高性能GPU卡支撑，这对算力基础设施提出了极高的要求，异构计算应运而生。超异构计算作为异构计算演进新方向，市场空间更为广阔。
从产业链来看，超异构计算产业链上游涉及到芯片设计、芯片制造、硬件组件（内存、存储、PCB）等，代表企业包括台积电、ARM、长鑫存储、英伟达等，该环节企业议价能力极强、利润丰厚。产业链中游为超异构计算硬件、软件、系统生产供应层，该环节企业议价能力较弱。产业链下游为超异构计算产品采购组和应用方，包括云服务商、政府、车企、互联网公司等。
根据新思界产业研究中心发布的
《2026-2030年全球及中国超异构计算行业研究及十五五规划分析报告》显示，超异构计算应用场景包括云计算、数据中心、智能驾驶、智慧医疗、金融科技、科学计算、人工智能、工业互联网等，其中云计算和数据中心是超异构计算主要应用场景，智能驾驶领域对超异构计算的需求增长较快。
超异构计算面临硬件兼容性、编程模型复杂度、能效优化等核心挑战，技术壁垒高、研发投入高，中小企业难以参与竞争，目前市场主要由AMD、英伟达、英特尔、华为技术、海光信息、壁仞科技等大型企业参与。在相关企业积极布局下，超异构算力生态不断向多元化方向发展。
新思界
行业分析人士表示，目前计算架构正从同构到异构、超异构的深度范式变革，超异构计算凭借更高的能效比、更强的任务适配性等优势，将成为应对人工智能、大数据、云计算等领域指数级增长算力需求的核心解决方案。但同时，作为异构计算演进新方向，超异构计算也面临着多芯片协同技术复杂、高端芯片制造受限等诸多挑战。
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