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WAIC观众更爱看超节点的背面_我的网站

一 |     记者 陈月芹          7月17日至20日，在2026年世界人工智能大会（WAIC）的H2算力馆内，华为、中科曙光、沐曦股份、中兴通讯、东方算芯、燧原科技、百度昆仑芯、新华三、联想集团等企业，纷纷把自己的超节点机柜搬来展示。    7月20日上午，在国务院新闻办公室举行的新闻发布会上，工信部介绍，今年以来深化拓展“人工智能+”，规模以上制造业企业人工智能技术应用普及率超30%，人工智能开源大模型全球累计下载量突破100亿次。

二 |          一套超节点的造价动辄数亿元，运输难度大。         100亿次的下载量，不仅是一个里程碑式的数据，更是一个清晰的信号——中国的人工智能产业，正在从“跟跑”加速迈向“领跑”的新阶段。多家算力企业把一整排像墙一样、布满GPU（图形处理器）的黑色机柜横放在展台门口，正面和背面都敞开让观众查看，以至于入口非常狭窄，观众常常需要侧身挤入。也有企业把超节点柜贴墙摆放，仅开放展示单个计算“抽屉”。

三 |          7月17日，在2026世界人工智能大会开幕前夕，月之暗面发布Kimi K3大模型。         WAIC现场呈现出了两种参观思路：举着“贵宾参观团”牌子的一批观众，常常站在超节点机柜前，听工作人员详细讲解；股民、技术极客和带着采购任务的企业人士，则不约而同地绕到机柜后方，研究光模块、线缆、散热方案、交换网板……           超节点机柜前挤满了人（陈月芹/摄）          背面更有看头          AI算力不再只拼单张芯片，而是开始竞争超节点与整机柜方案后，市场的关注点更为具体。视觉中国 图          国产AI行业厚积薄发          近年来，AI浪潮席卷而来，一场如火如荼的AI竞赛，正在全球上演。在如此激烈的竞争环境下，一批国产AI产品接连横空出世，走到世界舞台的中央。比如早期的引发全行业关注的“Deepseek时刻”；再如前几天，月之暗面发布的Kimi K3，成为全球首个开源的3万亿级大模型，再次引发了全球科技圈的热议。         这些大模型产品的密集涌现，不是偶然的单点突破，而是国产AI行业厚积薄发的结果。         诚然，中国互联网用户规模大，企业数量多，有市场基数的规模优势。         一位国企采购人士告诉经济观察报，去年华为在WAIC展出的Atlas 900 A3 SuperPoD（384 超节点），机柜背面是粗壮的高速铜缆，而今年亮相的新一代Atlas 950超节点，用上了800G光模块与高密度光纤，大幅减少了传统粗铜缆的使用。

四 | 在数量上，超节点互联规模也从去年的384卡，直接升级至1024卡。         华为昇腾此次首次展出的业界最大规模超节点Atlas 950 SuperPoD真机，背面还专门挂出长条形的StarMatrix（华为星联系列）800G LPO光模块，观众可上手触摸。

五 | 但高达100亿次的下载量，显然无法用人口红利来简单解释。事实上，从硅谷的互联网平台，到欧洲的传统制造工厂，越来越多的海外机构、企业，都纷纷主动选择国产大模型，作为其技术底座。

六 |          这一方面是因为，国产大模型通过持续的技术创新，以及积极的开源策略，把价格“打”下来了，降低了使用成本；另一方面，国产大模型在参数、性能、稳定性等各方面，已经建立了独特的竞争优势。         华为超节点机柜背面的光模块和线束被围观（陈月芹/摄）          超节点机柜的正面，一般是高密度计算单元，形态上是一层层的计算“抽屉”或刀片服务器，如常见的8卡NPU/GPU模组化设计，专门负责庞大的矩阵运算与大模型训练和推理。在WAIC现场，多数超节点产品开放了部分区域，供观众拉开“抽屉”观看。         国产AI的这种技术进步，相信普通人也有直观的感受。

七 | 一两年前，AI大模型之于普通人，更多还是“聊天机器人”的概念，再就是能撰写文案、做出漂亮的PPT，更像是一个提升办公效率的辅助工具。

八 |          机柜背面的重点则是高速互联、交换网板，供电与配电单元（PDU）以及光模块插槽等，主要负责连接千卡或万卡、解决带宽瓶颈。但如今AI的技术演进，已经远远超出了这一范畴。         超节点不是芯片数量的堆砌。

九 | 模型参数开始从千亿上升到万亿、训练集群扩张到万卡乃至十万卡量级，企业要比拼的不是单张卡能算多快，而是成千上万张卡能否算到一起。         我国规模以上制造业企业普及率超30%的背后，就离不开大模型的支撑，AI开始深入流水线，参与工业质检、流程优化等各个环节。此外，像参与智慧城市的调度管理，甚至进医院帮助医生辅助诊疗等，都成了大模型落地的确定性场景。目前，人工智能不仅创造了1.2万亿的产业规模，还正在赋能千行百业，成为实体经济转型的重要推动力量。         中国的工业门类齐全，制造业场景丰富，为AI的应用提供了良好的土壤。         因此，关注超节点真实效率的行家，想从机柜背面看到各家打通通信瓶颈的解决方案：阿里云磐久AL128围绕AI训练和推理重构机内互联，为超节点之间预留大规模Scale-out（横向扩展）带宽；百度智能云自研XPU-Link互联协议，中兴通讯发布OEX超节点；华为强调灵衢互联，将芯片级、单板级和机柜级通信纳入统一协议。         韩国参观团了解百度昆仑芯的超节点（陈月芹/摄）          中科曙光展出的全国产十万卡AI超集群曙光8000（登峰），是“算力在沸腾”的具象化。而大模型的广泛落地，又为AI提供了海量、真实的数据，能够持续反哺大模型的迭代与优化，形成良性循环，为AI产业注入源源不断的竞争力。         是里程碑，更是新起点          当然，在肯定成绩的同时，我们也需保持清醒的认知。这是一套采用浸没相变液冷技术的机柜，把芯片泡在特殊的“水”（电子氟化液）里，芯片工作时发热，液体吸热变成一个个气泡，把热量带走，冷却后再变回液体，循环往复。         一位中科曙光的工作人员介绍，这种电子氟化液约10万元/吨，会挥发，不够可以补加。人工智能不同于传统产业，它是一个“一日千里”的行业，今天领先的技术路线，过几个月可能也会被新的方案取代。中科曙光用了近三年时间，才找到合适的液体，完成从液体配方到整机设计的全链条自研。         中科曙光的超节点会“冒泡”（陈月芹/摄）          大模型进化，把压力给到上游          除了超节点，今年WAIC的另一个高频词是Token（词元）工厂。要巩固当前的技术优势，就要保持危机意识，不断推动底层架构和核心算法的创新。

十 | 芯片上下游企业不能只卖卡，还需要提供Token服务。         中科曙光的超节点会“冒泡”（陈月芹/摄）          一家头部国产GPU企业人士向经济观察报解释，传统GPU最早是做显卡、擅长图形处理的，如果直接拿来用在大模型上，效果不太好。如果用同一张卡既做Prefill（编码处理输入），又做Decode（解码处理输出），是不划算的。         像这次发布会就提到，推动建立算力服务能力评估、算力市场化定价等标准。因此，这家头部国产GPU企业的方案是：用大算力的卡专门处理输入，用小算力但大带宽的卡专门处理输出，使同等成本下的数据处理量实现成倍增长。这也是完善AI产业基础设施的重要一步。         月之暗面是这家头部国产GPU企业的客户之一。         算力被视作人工智能行业的“水电煤”，是支撑创新的基础设施，建立市场化的定价标准，让算力像“水电煤”明码标价、按需分配，可以确保算力的供应更加透明、公平，降低中小企业使用AI的门槛，进一步推动产业发展。         另外，发布会还提到，东部、中部、西部、东北地区智算规模占全国比例，分别是55.9%、10.6%、32.6%、0.9%。这一数据也意味着，AI算力资源的分布，仍然存在着较大的地区差距，未来要进一步平衡发展落差，补齐落后区域的短板。近期KIMI K3模型爆火，不少企业在展台询问KIMI K3的降本逻辑。该头部国产GPU企业人士解释，我们是一个推理芯片的生产工厂，我不关心客户生产的是什么，我在乎的是用最小的成本，让这千张卡一天内能回答更多的问题、提供更多的服务。         说到底，人工智能发展的最终目的，不是追求领先的参数、实现惊人的下载量，或者让国产AI产品在排行榜上拿到好看的名次，而是让这项技术真正普惠到全国各地，到各行各业，让每个人都能从中受益。

十一 |          大模型、Agent（智能体）能帮人类处理更多复杂任务，也对上游算力企业提出了更高的要求。无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪认为，Agent推理需求上下文极长、交互轮次极多、缓存命中率极高，对吞吐、时延、缓存复用的要求，远高于传统对话场景。

十二 | 仅依靠产能的线性增长去堆叠算力，已经远远无法弥合供需之间持续扩大的缺口。         100亿次下载量，是一个里程碑，更是一个新起点。         无问芯穹的解决方案是跨集群异构PD分离架构，用高性价比的广域网以太网把分布在各地的、已经建好的同构数据中心连起来。         未来，在加快技术创新的同时，还要进一步推动AI的应用和普及，不断降低使用门槛。

十三 | 只有让AI像“水电煤”一样，真正进入社会的每一个角落，让普通人“用得上”也能“用得起”好的AI产品，中国的人工智能产业革命才能释放最大的价值。         （“经纬度”系澎湃新闻打造的经济评论IP，用主流媒体新表达助力中国经济话语和中国经济叙事体系建设。         这些Token工厂及下游大模型企业眼下的重点，不是“卷”生产单个Token有多便宜，而是计算把一个任务办成要花几个字、调几次、错几次，能不能更快、更高效。         企业正在加速扩产。7月19日，中科曙光相关负责人在向广东省委参观团讲解产业链落地情况时透露，中科曙光计划在广州天河区投资建设一个海光产业创新中心，将数千家生态上下游企业聚合，提供设备适配与展示平台，目前已洽谈到第二轮。         将成百上千张卡“算到一起”，一个超节点整机柜群功耗可能高达400KW（千瓦），单台高密度机柜的功耗在50KW以上，这对供电、散热和承重提出了严苛要求。）          海报设计 王璐瑶。

十四 |          一家关注柜式节点的采购企业，把两个问题抛给了多家上游企业：一是整体方案能支持多少张卡，想加上更多卡时能怎么互联；二是和英伟达相比，国产GPU耗电量等后期成本有多高。他需要计算硬件成本和运维成本的总账。

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Published on:07:46:09