12位AI芯片高管复盘WAIC：云端抢做超节点，端侧还在等爆款

“都是超节点。”这是2026世界人工智能大会（WAIC）上算力公司给参会者最深的印象。算力公司集体展示超节点，代表的是推理时代AI算力的竞争焦点已从单颗芯片性能延伸至芯片、互联、软件和系统的整体协同。这也是雷峰网与12家AI芯片及基础设施企业高管对话后，收获的第一个共识。一致的判断还包括AI主流工作负载正从训练转向推理，Agent是这种转变的核心因素。此外，多家企业认为产品已经从技术演示进入商业验证阶段。01一直低调的芯片公司也亮相WAIC这些共识，也解释了国产芯片企业为何集体选择在今年亮相2026WAIC。“因为产品真的准备好了。”连续参展多届的清微智能副总裁陈逸伦解释，一方面推理为主的市场空间足以容纳多家企业；另一方面国产算力的软件生态和落地能力经过几年的积累，已经到了可以面对市场检验的程度。他还注意到今年展商们重点比拼的也不再是算力参数，软件生态、落地规模、客户实测数据成为关键。“问落地、问成本、问供货的明显多过问峰值参数。”在现场的东方算芯市场部部长徐子鸣也有着最直接的感受，前不久他们刚发布第一代产品。在参观其他展位时，他还发现大家都在强调从芯片到整机的全链条国产化。接待不少到访的政府领导时，爱芯元智边缘&终端计算业务总经理刘瑞聚常遇到的提问也是“芯片是否为国产自研”。面对国产替代这一不可逆的趋势，奇异摩尔网络技术副总裁叶栋强调，正是推理时代让国产芯片有了与海外巨头同场竞技的机会。对此，摩尔线程副总裁马鉴总结：“国内AI产业正处于黄金机遇期，中国有很好的政策和应用的土壤，行业格局呈现‘百花齐放’的状态。”专注存算一体技术的后摩智能便是其中一家。后摩智能战略生态副总裁杨大卫告诉雷峰网，今年展会上存算一体、光子计算相关产品和方案的曝光量大幅提升，这意味着困扰AI算力产业多年的“存储墙”瓶颈已成为全行业共识性难题。打破冯·诺依曼计算架构限制，正在成为行业核心创新方向之一。02信号：Agent、架构创新、系统与生态浪潮和挑战接连涌来，拥有不同技术路线和经营目标的企业又最想对外释放哪些信号？作为当前炙手可热的AI应用形态，Agent正在打开更多想象空间。爱芯元智观察到并不是所有中小企业都有能力自建云算力等现象，希望让每一个企业都能在本地部署自己的AI Agent；此芯科技提出“Agentic Compute（智能体计算）”，试图构建覆盖端、边、云的全域算力底座。当传统芯片性能的提升路径遇到瓶颈，架构创新成为突破口之一。东方算芯强调“换道突围”，选择“14nm≈4nm”的成熟工艺和“软件定义+3D近存计算”的架构创新。后摩智能体会到大量AI原生应用即将爆发，采用存算一体作为破解“高性能、低功耗、低成本”三角矛盾的根本路径。算力竞争也在同步升维，系统建设成为不少企业锚定的主战场。摩尔线程强调“模型训练”“词元生产”“智能体生产”三大工厂，希望回应当下AI发展算力需求并进行针对性布局；奇异摩尔把今年定义为“超节点元年”，表示互联已经从配角变成AI基础设施的核心命脉；昆仑芯进一步延伸，表示超节点更重要的价值在于让每一张卡都发挥更高效率，使得客户以更低成本、更快速度建设和运营大规模算力中心。更长远的竞争力还有赖于构建生态。安谋科技从横向扩展，借由开源AIOS联盟指明未来AI计算底座需由多方协作共建；清微智能有意将技术、产品、应用生态先后进行展位布局，直言“生态”不是营销概念，而是真实的技术部署；天数智芯从时间维度给出类似的判断——行业短期看产能、中期看产品、长期看生态；奕行智能用开源定义算力，发布业界首个RISC-V AI算力超节点，希望用开放指令集和统一软件栈解决行业“一卡一软件”的碎片化困局。这并非此次WAIC的全部答案。围绕云边端场景的技术热点、国产芯片格局及核心竞争力等行业议题，我们试图继续从参展WAIC的算力企业高管那里，找到AI算力演进方向的更多线索。03云端算力的下一代基本单位，为什么是超节点？从概念的抛出到国内的全面铺开和生态共建，AI时代的“超节点”（SuperNode）只花了两年时间。2024年GTC大会上，英伟达首次将72颗GPU连接成一个高度耦合的计算单元，推出面向AI时代可量产的超节点GB200 NVL72。随后，国内厂商逐步跟进。以2025年WAIC华为昇腾384超节点真机的线下首展为节点，国产算力逐步释放走向系统层级的信号。一年后，华为在WAIC 2026上展示了1024卡昇腾950超节点。但这一次超节点不再只是少数厂商的专属故事，而是成为一批国产芯片企业可以同台展示的技术路径。单芯片的商业地位让位于系统的背后，到底预示AI算力产业的游戏规则发生了哪些根本性地转变？摩尔线程副总裁 马鉴WAIC超节点的集中亮相与跨界合作，不仅是技术架构的升级，更是AI算力产业在系统级竞争下的必然选择，标志着国产算力正实现系统级的跨越。具体而言，主要体现在以下几个核心演进方向：——竞争逻辑从“拼单卡”转向“拼系统”。目前来看，衡量AI算力产业的真实水位，不仅包括模型参数，更是包括Token调用量。竞争核心不再是单一芯片的峰值算力，而是整个计算系统能否以更低的单位成本、更高效率稳定地生产智能。超节点通过高速互联将数百至数千颗芯片整合为单一算力池，打破了传统集群的内存墙和通信墙，标志着国产算力从单点突破转向系统架构创新。——研发模式从“单打独斗”走向“系统化联合共建”。随着大模型向万亿参数演进，算力集群已演变为涵盖算、存、网、电、冷、管、软等多维度的复杂系统工程。这使得单一厂商难以在每一个环节都做到极致。因此，产业研发模式正从过去的各自为战，加速转向跨企业的联合开发。——价值评估从“硬件参数”转向“Token经济”。客户购买的不再仅仅是单颗芯片，而是从芯片、服务器、互联到集群运维的一整套解决方案。TCO（总拥有成本）、单位Token成本、集群训练效率、推理并发能力等系统级指标成为新的定价锚点。AI基础设施正在从科研工具变为全行业通用基建，产业重心也从训练转向推理，进入Token工厂时代。——交付能力从“可用”迈向“全栈闭环”。AI硬件竞争已跨越了单卡比拼的初级阶段，进入了能否交付完整基础设施的新阶段。企业不仅要提供芯片，还要具备从芯片设计、先进封装、整机部署、液冷散热到软件平台调优的全链路闭环能力。谁能把芯片、互联、软件、能源和客户需求组织成高效稳定的系统，谁就能在下一阶段的算力重组中占据制高点。从芯片到系统，云端AI算力的竞争持续升维。但并非每一种系统形态都能命中市场需求。超节点被“重仓”，不只是体现了厂商对更大规模算力的追逐，更本质的原因还在于低延迟、实时交互等一系列推理需求，倒逼AI基础设施的升级从传统Scale-out模式转向更紧密的Scale-up组织方式。沐曦股份联合创始人、CTO兼首席硬件架构师 彭莉 超节点并非训练的必要条件。训练的计算和通信都属于粗粒度模式，计算时间长，通信可以被隐藏在计算后面，几乎感知不到通信带来的影响。因此，使用Scale-out网络已经足够。超节点之所以在推理时代成为关键，根源在于应用侧的驱动。爆发式增长的推理需求对低延迟高度敏感，而超节点的本质就是在芯片之间构建高速互联通路，能够直接降低通信延迟，从而提升推理效率。今年Agentic AI的兴起更是进一步放大推理需求。新的智能化时代必然带来一轮产业洗牌，新的产品形态会不断涌现。这也是为什么大量公司开始投入这一方向——关键在于谁能快速抓住产业机会。此外，超节点加速落地的另一重要原因在于协议正在逐渐收敛。原先大家基本都是直连，在一个节点内GPU和GPU之间形成全互联，本质上是自己跟自己通信。因此可以说超节点有点像语言，过去大家各讲各的方言，现在GPU厂商、交换机厂商都愿意讲普通话。当通用协议开始出现，整个产业的统一就变得顺理成章。超节点的系统级建设必然伴随复杂度的提升。当一套算力系统同时涉及芯片、互联、软件、存储和工程部署等多个环节时，单一企业的能力边界正在被重新定义，开放合作不失为一种产业选择。奇异摩尔网络技术副总裁 叶栋超节点从“各家秀肌肉”走向“合作共建”，我认为是 AI 算力产业从“单点竞争”迈向"生态协同"的重要标志。这一变化首先反映了产业对“算力即系统”的深度共识——超节点的本质不是把更多芯片堆在一起，而是要实现计算、存储、网络的多维协同。单一企业很难在芯片、互联、软件栈等每个环节都做到极致，开放合作是必然选择。其次，它也说明国产算力生态正在从“各自为战”走向“互联互通”，不同厂商的超节点开始寻求标准对接和资源共享，这对降低用户迁移成本、加速应用落地至关重要。从产业演进方向看，我认为有三条主线：第一，超节点本身从训练专用向“训推一体”演进，推理负载占比将持续提升；第二，超节点建设模式从封闭走向开放，行业标准正在形成，跨厂商的算力互联将成为常态；第三，超节点的竞争焦点正从“规模有多大”转向“效率有多高”——互联带宽利用率、通信延迟、PD分离效率等系统级指标，将决定超节点的真实商业价值。清微智能副总裁 陈逸伦关于合作建设超节点，我认为这反映了两个重要趋势。第一，超节点的构建是产业链上下游协同的结果，绝非芯片企业一己之力所能完成。芯片企业提供核心算力，专业服务器厂商负责整机设计与制造，交换机厂商提供网络互联方案——各方能力互补，只有通过紧密合作，才能更快地推出可规模化部署的超节点产品。第二，产业正从“各自为战”走向“生态协同”。国产算力产业要真正具备竞争力，不能依赖单一企业，而是需要整个产业形成合力。各家企业开发的超节点也不应彼此割裂。未来要组建更大规模的算力集群，不同厂商的超节点之间必须实现互联互通，这就要求行业共同建设开放的互联互通协议，避免形成新的算力孤岛