2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC）即将开幕，1100余家全球企业将集中展示3000余项前沿成果，其中超过300款产品为全球首发，智算与具身智能两大赛道均汇聚了200余家企业。
如果说过去几年WAIC的主角是大模型和AI芯片，那么今年大会释放出的一个鲜明信号是，全球AI竞争的重心正在向基础设施加速转移。
华为超节点产品Atlas 950 SuperPoD将首次以真机形态公开亮相，中兴通讯联合多家国产GPU企业打造国产高性能Matrix超节点，来自上海的壁仞科技（06082.HK）、沐曦股份（688802.SH）等企业也将发布面向超节点的新产品。不同企业虽然技术路线各异，却几乎都将目光投向同一个方向——如何把越来越多的AI芯片组织成一个高效协同的计算系统。
这一变化背后，是AI产业竞争逻辑正在发生新的演进。
随着行业从训练时代逐步迈向推理时代，从参数规模竞赛走向Agent（智能体）等应用落地，决定AI系统能力的关键因素，正从单颗芯片性能逐渐转向整个计算系统的组织效率。系统互联、通信时延、内存共享以及集群调度能力，开始成为下一轮AI基础设施竞争的核心。
国产超节点元年已至
“超节点”是什么？简单来说，超节点是通过高速互联技术，将数百至数千颗AI芯片整合为单一、逻辑统一的庞大算力池。去年，中国信通院等在《超节点发展报告》中明确提出：“超节点将成为AI时代的核心计算单元。”
超节点可以支持32及以上AI芯片，AI芯片到交换芯片带宽不小于400GB/s，交换设备时延小于500ns（纳秒）。超节点域内AI芯片支持内存统一编址，AI芯片使用内存语义可直接访问其他AI芯片的内存。
超节点借助高效的互联协议打破传统架构限制，支持更大规模AI处理器的高效协同，实现更大范围、更高流量的数据传输，从而突破系统性能。以华为昇腾384超节点为例，相较于传统服务器架构，通信带宽提升15倍、单跳通信时延从2us（微秒）做到200ns，降低了10倍，在DeepSeek、Qwen等多模态、MoE（混合专家）模型上，可以达到3倍以上的提升。
7月13日，华为在官网上首次放出了关于Atlas 950SuperPoD的信息，其中包括了具备业界最大1024卡超节点1 EFLOPS FP8澎湃算力、业界最大256TB全局单一虚拟地址空间、TB级NPU互联带宽训推性能以及3us超低RTT时延。
华为表示，昇腾超节点已经在20多个行业场景中规模化落地，面向互联网企业、大模型厂商、科研/教育/医疗创新机构、央国企等提供低延时、高吞吐的算力服务。
此外，本届大会上，中兴通讯联合曦智科技（01879.HK）、壁仞科技、沐曦股份、燧原科技、天数智芯（09903.HK）等多家国产GPU厂商，基于OEX+dOCS架构打造了国产高性能Matrix超节点。该项目已入围WAIC卓越人工智能引领者（SAIL奖）TOP30榜单。该方案是国内少数同时满足128卡高密度、多芯片混插、dOCS算网一体化液冷的系统。
新华三将在展会上带来覆盖“算-网-存-云-安-维”的多项最新产品，也将搬来集成六大能力的重磅产品——面向万亿参数大模型时代的UniPoD S80000系列超节点。
面对Agent应用和巨大的算力需求，多家国产GPU企业告诉第一财经记者，将在本次大会上推出新一代超节点产品。壁仞科技本次将推出新一代产品BR20x系列GPU，实现架构、内存、带宽、互连和软件的全面升级，打造“芯片+系统+生态”的全栈交付能力。BR20x将采用自研的BLink2.0超节点互连协议，实现单个超节点1024卡Scale-up扩展能力。沐曦股份也将首发“曦景”S系列超节点产品。作为系统级算力产品线进阶成果，“曦景”系列超节点的发布，进一步夯实了沐曦股份“芯片—服务器—超节点—集群”的全栈国产算力产品矩阵。
除上述产品外，本届大会还将展出东方算芯于7月13日发布的全球首颗软件定义近存计算3D芯片“DF1000”、中科曙光十万卡超智融合集群等。
作为WAIC的举办地，上海正持续组织开展算力基础设施高质量发展专项行动，助力打造世界级人工智能产业集群，并致力于引领行业规则制定。目前，上海人工智能实验室的“浦江”算力平台已构建基于统一互连的数百卡超节点，支撑千亿级大模型高效训练；上海临港智算园区的首个国产单池万卡液冷算力集群已投入商业运营；同时，燧原科技等本土企业也发布了自研的超节点产品，形成国产全栈供给。在即将开幕的WAIC上，这些“上海方案”将集中亮相，展示超节点集群的全链条布局。
2026年3月，上海人工智能实验室DeepLink团队联合北京大学、清华大学等8所高校及16家产业伙伴，正式发布《超节点技术体系白皮书》，从架构分析、软件系统、建模仿真、参考设计到未来演进，构建了完整的超节点技术图谱，为行业提供了系统性的技术指引与标准参考。
华泰证券认为2026年可以被称为是“国产超节点元年”。据其测算，自2025年起，国内各大算力参与方陆续发布超节点样机，2028年国产超节点市场空间有望达到3414亿元，2026年至2028年CAGR（复合年均增长率）为194%。全球市场同样火热，据GIR（Global Info Research）调研，2025年全球超节点方案收入约755亿美元（约合5119亿元人民币），预计2032年达到2140亿美元。
让庞大的模型真正跑起来
业内人士向第一财经记者表示：“‘大带宽、低时延、内存统一编址’是超节点的显著特征，尤其适配面向大模型训练、迭代调优及推理云服务能力场景需求。”
据行业数据，GPU算力每年提升2至3倍，而内存带宽年增幅仅15%至30%，两者差距持续拉大。更严峻的是，传统分布式架构跨节点通信时延高企，GPT-5级别的大模型训练，跨节点通信开销占了总训练成本的三成以上。超节点正是破解这一困局的关键技术路径。通过机柜内总线通信和全局统一编址，让原来需要跨机柜传输的数据变成内部通信，大幅减少等待时间。
过去几年，AI产业对于算力的讨论大多围绕GPU展开。无论是英伟达Blackwell平台，还是国内AI芯片厂商推出的新产品，行业比较的重点通常集中在单颗芯片性能、算力指标以及制程工艺。
但随着万亿参数模型和Agent应用快速发展，越来越多企业发现，影响AI系统效率的瓶颈，已经不只是芯片本身。
训练数万亿参数模型，需要数千甚至上万张AI加速卡协同计算；推理时代，一个Agent可能需要连续调用多个模型，计算节点之间的数据交换频率也远高于过去。真正决定系统效率的，逐渐变成节点之间的互连带宽、通信时延、内存共享以及集群调度能力。
因此，超节点也成为AI基础设施新的竞争单元以及国产算力的破局之道。
2025年华为全联接大会期间，华为轮值董事长徐直军将华为的整体战略概括为“超节点+集群”。在他看来，受制于先进制程，国产AI芯片短期内难以完全依靠单颗芯片追赶国际领先水平，因此需要通过系统架构创新，把更多芯片高效率组织起来，以整体系统能力弥补单点差距。这也是华为近年来持续投入高速互连、光模块、连接芯片以及软件栈的重要原因。
行业研究机构SemiAnalysis数据显示，单颗昇腾芯片性能约为英伟达Blackwell架构GPU的三分之一，但通过超节点集群的方式，单个CloudMatrix 384集群BF16性能总体则是GB200 NVL72的1.7倍，其总内存容量为后者的3.6倍，总内存带宽为后者的2.1倍，有效弥补了国产芯片在算力层面上的短板。
“我们认为只有依靠超节点和集群，才能持续为中国AI提供充裕算力。”徐直军当时对第一财经记者表示，单颗芯片相比英伟达有差距，生态还有差距，但是做成超节点、做成集群，华为有自信和底气。
纵观今年WAIC展出的超节点产品，不同厂商虽然技术路线各有侧重，但目标高度一致：通过更大的通信带宽、更低的网络时延以及统一内存编址，提高整个AI系统的资源利用效率，让越来越庞大的模型真正跑起来。
如果说2023年行业比拼的是大模型，2024年竞争焦点转向GPU，2025年讨论的是国产算力替代，那么进入2026年，一个更加明显的趋势正在形成——AI基础设施竞争已经从单芯片能力延伸至系统能力。
超节点的意义，也不只是推出一种新的产品形态，而是标志着AI计算开始从“堆算力”迈向“提效率”，从依赖单点性能突破，转向依靠系统架构创新释放整体算力。
对于中国AI产业而言，这也是一次具有标志性意义的转折。未来全球AI竞争的分水岭，或许不再是谁拥有性能最强的单颗芯片，而是谁能够率先构建起高效协同、持续演进的新一代计算基础设施。
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张甜甜
李娜
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