從“大鐵盒子”到“樂高式”解耦，國產GPU小龍們的動作背后，是國產算力迎來“系統級”覺醒｜WAIC 2026

2026年世界人工智能大會WAIC期間，如果你走進上海世博展覽館，在算力展區，第一眼看到的，可能不會是某款炫目的芯片，而是一排排體型龐大的黑色機柜，這些機柜被人群包裹著，機柜內部走線是怎樣的、算力卡如何分布、散熱如何解決……這些都成為參觀者關注的熱點。

肉眼可見的是，國產AI算力正在發生的一場深刻變革。國產GPU的主流廠商已經悉數到場，沐曦股份、摩爾線程、天數智芯、壁仞科技、燧原科技……一個完整的國產算力版圖正在成型。

今年WAIC期間，它們不約而同地做了一件事：告別“單卡秀” 。

超節點，1024卡的想象力與“從大型機變成小型機”

今年WAIC世博展覽館的算力展區，超節點是當之無愧的絕對主角。

什么是超節點？它是通過高速互聯協議將成百上千張算力卡融為一體，實現“像一臺計算機一樣協同工作”的效果。

隨著大模型參數突破萬億、Agent應用要求百萬級上下文長度，僅憑單張GPU已難以承載，超節點正是在此背景下成為市場焦點。

壁仞科技用一組數字宣告了它的野心：1024卡。

壁仞科技正式推出下一代NPO（近封裝光學）光互連、分布式解耦架構超節點方案，支持單個超節點1024卡Scale-up擴展。壁仞科技聯合創始人、首席技術官洪洲在主題演講中系統闡述了自研的BLink?2.0超節點互連協議。他表示，BLink?2.0以“超節點、在網計算、擁塞控制、鏈路修復”四大核心能力構建算力底座，其目標是將GPU的峰值算力轉化為大規模集群可交付、可擴展、可長穩運行的有效算力。

但真正讓行業震動的，是壁仞科技首次提出的 “分布式解耦架構” ——GPU節點和交換機節點物理分離部署、光纖靈活互連，徹底告別了傳統定制高密整機柜方案的“大鐵盒子”形態。這意味著超節點的規模不再受限于單個機柜的物理空間，可以像搭樂高一樣靈活擴展到1024卡。

正如壁仞科技方面所言，這一演進可以形象地理解為“從大型機變成小型機”。

1024卡的超節點，并不只是一場數字游戲。它背后折射的是算力行業競爭邏輯的根本變化：競爭的基本單位，正從單顆芯片變成服務器、超節點和集群；競爭維度也從計算性能，擴展至高速互聯、內存、散熱、軟件生態、能源效率和整體運維。

在這場超節點競賽中，其他廠商同樣動作頻頻：

燧原科技聯合中興通訊推出正交架構“云燧 ESL64-O”超節點，通過OEX正交無背板設計實現0線纜，兼具低時延、高可靠、強信號、優散熱、易擴展、便捷運維六大優勢。趙立東在媒體采訪中描述了一套完整的人工智能算力五層體系：從AI芯片、高密度服務器（超節點）、網絡層、分布式計算到AI大模型。

沐曦股份首發曦景S600超節點，實現單機柜64卡高密度部署，創新采用“三0設計”——計算節點0線纜、交換節點0線纜以及計算節點與交換節點之間0線纜，大幅減少傳統機柜復雜布線帶來的信號損耗。同時，電源與液冷管路支持盲插熱插拔，顯著降低數據中心運維成本。

摩爾線程現場展出MTT C256超節點，首創一層Scale-up網絡，實現標準單寬機柜128卡全互聯，并柜擴展可達256卡極速互聯，攻克傳統多層網絡的帶寬損耗與高延遲痛點。

三大AI工廠，從“訓”到“用”的價值鏈重構

如果說超節點是“硬件層面的系統化”，那么摩爾線程創始人、董事長兼首席執行官張建中提出的 “三大AI工廠” ，則是“產業層面的系統化”。

在WAIC 202期間摩爾線程的主題論壇上，張建中給出了一個清晰的產業框架：“如果我們把AI產業轉換成對應的'AI工廠'，可以暫時分為三類工廠：模型訓練工廠、詞元生產工廠、Agent（智能體）生產工廠。”

這一框架精準地捕捉了AI產業的價值鏈條。張建中指出，Token的消耗量正在呈現暴漲態勢——“變成10倍、100倍，甚至是上千倍、上萬倍”，根本原因在于“已經不是我們在用AI，是我們的Agent在用AI”。

在模型訓練工廠方面，摩爾線程展示了可支撐萬卡規模、萬億參數大模型訓練的“夸娥”智算底座，以及多項標桿級 “國芯訓國模” 成果：

在萬卡集群上完成MoE-236B基礎模型從零起步的全流程訓練，有效訓練時長占比超過90%，其MMLU評測精度與訓練損失曲線同國際主流計算卡高度一致；支撐北京大學EvoPhys團隊全球首個5D世界模型EvoPhys-World的原生訓練（該模型曾在斯坦福WorldScore“世界生成”維度蟬聯全球榜首37天）；與北京智源研究院合作，完成通用具身大腦模型RoboBrain 2.5的全流程訓練，首次驗證了國產算力集群在具身智能大模型訓練中的高可用性。

張建中對此充滿信心：“在國產的大規模集群上搞模型訓練，其實今天也已經做得很好了。”他特別提到一個對比細節——在萬卡集群上訓練的MoE-236B模型，經過強化學習之后，“模型質量已經達到了業界比較領先的模型水平”，與GPT-5.6等國際主流模型對比，“邏輯上更加清晰”。

在詞元生產工廠方面，一個數據頗具沖擊力：3臺摩爾線程S5000加2臺H系列國際主流GPU，通過異構推理組合，整體性能可達到9臺H系列的水平。“1+1不是等于2的問題，而是1+1遠遠大于2。”張建中說。

在Agent生產工廠方面，摩爾線程推出了自研的“小麥”智能體，以及MT Lambda具身智能仿真平臺。該平臺集成了MuJoCo-MUSA、Newton-MUSA及自研物理引擎AlphaCore。張建中特別強調，摩爾線程S5000“應該是國內唯一一顆具備Ray-Tracing（光線追蹤）能力的智算芯片” ——這一細節揭示了全功能GPU在智能體時代的獨特價值。

天數智芯的“三類智能”，重新定義算力底座

天數智芯在本屆WAIC發布了新一代通用GPU旗艦產品天垓300。公司AI與加速計算負責人單天逸的闡述頗具哲學意味：“人工智能正從'信息智能'邁向'行動智能'，并進一步拓展至'探索智能'。三類智能對計算提出不同要求，也構成了天垓300的產品設計主線。”

在信息智能方面，天垓300重點優化Attention與MoE計算。在DeepSeek V4 MoE場景中計算效率突破70%，綜合訓練效能和性價比優于國際主流的Hopper方案；推理場景中平均效能高于Hopper方案10%。

在行動智能方面，天垓300強化PD分離能力，在Qwen、GLM、Kimi、DeepSeek等主流模型測試中，首字延遲較Hopper方案降低約20%，平均通信延遲降低約13%。

在探索智能方面，天垓300“回歸計算本質”，不局限于Transformer架構，可高效支持標量、矢量和張量計算。在Cosmos3世界模型中，推理效能相較Hopper方案同樣高出10%。

天數智芯認為，通用GPU的長期價值“不僅來自單顆芯片的性能，更在于構建一個通用、好用、易用的生態”。公司自2018年起持續完善軟件棧，目前已開發近百個加速庫——這恰恰是國產GPU從“可用”走向“好用”的關鍵一步。

燧原科技：從技術突破到規模化落地

作為“四小龍”中成立最早的公司，燧原科技在商業化方面展示了更為務實的進展，其高性能推理產品已應用于Coding Agent、AI搜索、多模態理解、視頻生成、聊天機器人、游戲Agent等大模型應用。

燧原科技與騰訊自2019年起基于燧原算力產品開展深度合作，目前已在企業級在線會議、國民級社交應用、大模型數據清理、游戲AI及互聯網搜廣推等多個產品和業務場景實現規模化應用。這驗證了國產AI算力在互聯網核心場景中的真實可用性。

生態戰爭，從“兼容開源”到“貢獻開源”

硬件之外，生態建設是本屆人工智能大會的另一條暗線——而且可能是最有想象空間的一條。

沐曦股份的開源策略頗具進攻性。其MXMACA開源社區自2025年2月開源以來，已匯聚超過50萬技術開發者用戶。沐曦深度參與GROMACS科學計算社區，其自由能微擾GPU加速代碼已合入開源主線，成為國內首家對該核心模塊作出重要代碼貢獻的企業。

從“兼容開源”到“貢獻開源”——這標志著國產GPU生態正在跨越一個關鍵的門檻。

沐曦展臺上的“開源工坊”集結了九源聯合體、龍蜥、木蘭開源社區、模力方舟、vLLM、SGLang、Red Hat、CNCF、蜜瓜智能、PyTorch基金會等十大頂流開源社區，串聯起覆蓋操作系統、云原生、推理加速、模型服務、集群內核全層級軟件棧的AI Infra開源協作鏈路。展區陳列的衛星實物直觀展示國產GPU向空天算力場景延伸的布局，智能座艙、人形機器人等現場互動演示則讓硬核算力技術可視化。

壁仞科技在生態建設上同樣動作頻頻：參與由新華三主導的“G-Link通用高速互連標準建設工作”；與商湯大裝置共同發起國產AI基礎設施生態共建“銀河計劃”；參與奇異摩爾國產超節點生態共建倡議，并聯合發布《共封裝光學（CPO）技術白皮書》；加入一體化算力網國產生態聯盟。壁仞科技自研的SUPACODE?編程智能體覆蓋從模型適配到萬卡運維的端到端閉環，以Agent模式提供軟件生態解決方案。

摩爾線程則通過“Musify”和“Automusify”工具實現代碼遷移自動化，并推出自研的MusaCoder代碼大模型——在KernelBench評測中成績超過國際主流Claude Code模型。張建中對此頗為自豪：“進入MUSA生態系統，你的遷移門檻等于零。”

從“有沒有”到“好不好”

“如果說過去幾屆WAIC比拼的是'誰家模型參數更大、能力更強'，”這是很多參觀者的體感，國產AI產業鏈正從單點技術突破，邁向算力系統、大模型與智能體、終端入口及垂直應用協同落地的新階段”。

從壁仞科技的1024卡光互連超節點，到摩爾線程的三大AI工廠；從天數智芯的天垓300對標并超越Hopper，到沐曦股份的50萬開發者開源社區；從燧原科技的七年WAIC同行，到各家廠商對“Token經濟”的集體擁抱——國產GPU已經走過了“有沒有”的階段，正在進入“好不好用”的深水區。

而這場變革的終點，或許正如摩爾線程創始人、董事長兼首席執行官張建中說的那樣：“我們也特別鼓勵企業、政府、單位甚至是個人，都可以訓練自己的模型，因為有開源模型、私有數據、本地算力，這樣我們的AI就有自己的主權。”

從“做出芯片”到“用好芯片”，WAIC 2026的黑色機柜們，正在見證這個行業從“單卡秀”走向“系統戰”的轉折時刻。