2026世界人工智能大会暨人工智能全球理别会议（WAIC）即将开幕图木舒克橡塑专用胶，1100余全球企业将集中展示3000余项前沿成果，其中过300款产品为全球发，智与具身智能两大赛道均汇聚了200余企业。

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。

华为节点产品Atlas 950 SuperPoD将次以真机形态公开亮相，中兴通讯联多国产GPU企业造国产能Matrix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个向——如何把越来越多的AI芯片组织成个协同的计系统。

这变化背后，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，正从单颗芯片能逐渐转向整个计系统的组织率。系统互联、通信时延、内存共享以及集群调度能力，开始成为下轮AI基础设施竞争的核心。

国产节点元年已至

“节点”是什么？简单来说，节点是通过速互联技术，将数百至数千颗AI芯片整为单、逻辑统的庞大力池。去年，信通院等在《节点发展报告》中明确提出：“节点将成为AI时代的核心计单元。”

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）。节点域内AI芯片支持内存统编址，AI芯片使用内存语义可直接访问其他AI芯片的内存。

节点借助的互联协议破传统架构限制，支持大规模AI处理器的协同，实现大范围、流量的数据传输，从而突破系统能。以华为昇腾384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图木舒克橡塑专用胶，降低了10倍，在DeepSeek、Qwen等多模态、MoE（混）模型上，可以达到3倍以上的提升。

7月13日，华为在官网上次放出了关于Atlas 950SuperPoD的信息，其中包括了具备业界大1024卡节点1 EFLOPS FP8澎湃力、业界大256TB全局单虚拟地址空间、TBNPU互联带宽训能以及3us低RTT时延。

华为表示，昇腾节点已经在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、吞吐的力服务。

此外，本届大会上，中兴通讯联曦智科技（01879.HK）、壁仞科技、沐曦股份、燧原科技、天数智芯（09903.HK）等多国产GPU厂商，基于OEX+dOCS架构造了国产能Matrix节点。该项目已入围WAIC卓越人工智能引者（SAIL）TOP30榜单。该案是国内少数同时满足128卡密度、多芯片混插、dOCS网体化液冷的系统。

新华三将在展会上带来覆盖“-网-存-云-安-维”的多项新产品，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系列节点。

面对Agent应用和巨大的力需求，多国产GPU企业告诉财经记者，将在本次大会上出新代节点产品。壁仞科技本次将出新代产品BR20x系列GPU，实现架构、内存、带宽、互连和软件的升，造“芯片+系统+生态”的全栈交付能力。BR20x将采用自研的BLink2.0节点互连协议，实现单个节点1024卡Scale-up扩展能力。沐曦股份也将发“曦景”S系列节点产品。作为系统力产品线进阶成果，“曦景”系列节点的发布，进步夯实了沐曦股份“芯片—服务器—节点—集群”的全栈国产力产品矩阵。

除上述产品外，本届大会还将展出东芯于7月13日发布的全球颗软件定义近存计3D芯片“DF1000”、中科曙光十万卡智融集群等。

作为WAIC的举办地，上海正持续组织开展力基础设施质量发展项行动，助力造世界人工智能产业集群，并致力于引行业规则制定。目前，上海人工智能实验室的“浦江”力平台已构建基于统互连的数百卡节点，支撑千亿大模型训练；上海临港智园区的个国产单池万卡液冷力集群已投入商业运营；同时图木舒克橡塑专用胶，燧原科技等本土企业也发布了自研的节点产品，形成国产全栈供给。在即将开幕的WAIC上，这些“上海案”将集中亮相，展示节点集群的全链条布局。

2026年3月，上海人工智能实验室DeepLink团队联北京大学、清华大学等8所校及16产业伙伴，正式发布《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，构建了完整的节点技术图谱，为行业提供了系统的技术指引与标准参考。

华泰证券认为2026年可以被称为是“国产节点元年”。据其测，自2025年起，国内各大力参与陆续发布节点样机，2028年国产节点市场空间有望达到3414亿元，2026年至2028年CAGR（复年均增长率）为194。全球市场同样火热，据GIR（Global Info Research）调研，2025年全球节点案收入约755亿美元（约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

业内人士向财经记者表示：“‘大带宽、低时延、内存统编址’是节点的显著特征，尤其适配面向大模型训练、迭代调优及理云服务能力场景需求。”

据行业数据，万能胶生产厂家GPU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。严峻的是，传统分布式架构跨节点通信时延企，GPT-5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。节点正是破解这困局的关键技术路径。通过机柜内总线通信和全局统编址，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产业对于力的讨论大多围绕GPU展开。论是英伟达Blackwell平台，还是国内AI芯片厂商出的新产品，行业比较的通常集中在单颗芯片能、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；理时代，个Agent可能需要连续调用多个模型，计节点之间的数据交换频率也远于过去。真正决定系统率的图木舒克橡塑专用胶，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，节点也成为AI基础设施新的竞争单元以及国产力的破局之道。

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“节点+集群”。在他看来，受制于制程，国产AI芯片短期内难以依靠单颗芯片追赶先水平，因此需要通过系统架构创新，把多芯片率组织起来，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，单颗昇腾芯片能约为英伟达Blackwell架构GPU的三分之，但通过节点集群的式，单个CloudMatrix 384集群BF16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，有弥补了国产芯片在力层面上的短板。

“我们认为只有依靠节点和集群，才能持续为AI提供充裕力。”徐直军当时对财经记者表示，单颗芯片相比英伟达有差距，生态还有差距，但是做成节点、做成集群，华为有自信和底气。

纵观今年WAIC展出的节点产品，不同厂商虽然技术路线各有侧重，但目标度致：通过大的通信带宽、低的网络时延以及统内存编址，提整个AI系统的资源利用率，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年讨论的是国产力替代，那么进入2026年，个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。

节点的意义，也不只是出种新的产品形态，而是标志着AI计开始从“堆力”迈向“提率”，从依赖单点能突破，转向依靠系统架构创新释放整体力。

对于AI产业而言，这也是次具有标志意义的转折。未来全球AI竞争的分水岭，或许不再是谁拥有能强的单颗芯片，而是谁能够率先构建起协同、持续演进的新代计基础设施。 举报 财经广告作，请点击这里此内容为财经原创，著作权归财经所有。未经财经书面授权，不得以任何式加以使用，包括转载、摘编、复制或建立镜像。财经保留追究侵权者法律责任的权利。如需获得授权请联系财经版权部：banquan@yicai.com 文章作者

张甜甜

李娜

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