WAIC 2026探展:不再拼参数、转向性价比,国产算力进入“效能为王”新阶段

专题:2026世界人工智能大会(WAIC)

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  【环球网科技报道 记者 李文】7月17日 ,2026世界人工智能大会在上海世博展览馆拉开帷幕 。算力赛道今年首次单独设区,200多家国产算力厂商同台竞技。一个显著变化是:展台的主角不再是单颗芯片的参数海报,而是机柜、集群和完整的系统方案。

  “两年前大家问‘你们有多少张卡’ ,现在问的是‘你们的集群MFU能做到多少’ 。”一位展商的话道出了行业焦点的转移 。当算力规模达到一定量级后,如何让每一张卡发挥最大效能,成为产业真正的分水岭。

  曙光8000(登峰)超大AI超算系统入选本届大会前十 “镇馆之宝 ”。曙光8000采用超智融合技术路线 ,实现科学计算与智能计算原生融合,支持FP64至INT8全精度计算,可覆盖科学计算、大模型训练与推理 、工业仿真等多类场景 。系统贯通芯片 、计算、存储、网络 、散热、应用和服务等关键环节 ,以全链路协同满足十万卡规模下多类型任务的复合计算需求。

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  实现十万卡规模高效运行,更考验超大规模集群背后的系统工程创新能力。曙光8000采用全球首创的高密度机柜结构 ,单个计算单元算力密度较其他超节点提升20倍 ,在有限空间内实现更高算力集成;同时采用自研scaleFabric类IB原生RDMA高速互连技术,实现十万卡规模超高速稳定互连,为超大规模并行计算和资源协同提供网络支撑 。

  近来 ,曙光8000已依托国家超算互联网接入全国一体化算力网,完成300余项重点应用优化,覆盖大模型 、机器人、创新药、新材料 、量子计算、天文气象等20余个科研和产业领域 ,超过70项应用实现万卡规模扩展,并支撑蛋白质折叠模拟、万亿原子级水分子动力学模拟 、超大规模湍流模拟等科学智能应用,以及大模型训练、科学智能体和行业智能体等人工智能应用持续运行。

  如果说曙光和海光解决的是“算力从哪里来” ,星环科技回答的则是“数据如何高效喂给算力”。连续九年参展WAIC的星环科技,今年展示的GPU原生认知数据库首次将GPU原生计算能力与认知能力深度融合,将数据分析、知识检索 、可信上下文供给与长期记忆管理统一纳入同一数据底座 ,实现数据库从“数据管理 ”向“认知服务”的跨越 。

  这一技术路线已在金融 、政务、能源等行业落地验证。展台工作人员向记者演示了智能投研场景:Agent基于GPU原生数据库,在毫秒级完成多模态数据检索与推理,响应速度较传统架构提升数倍。

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  今年 ,九章云极以“AI工厂 ”概念亮相,由训练工厂和Token工厂双引擎驱动 。其核心创新在于DCU统一算力计量体系——1 DCU = 312 TFLOPS × 1小时,将英伟达 、昇腾、海光等异构芯片的算力统一折算到同一把尺子上。

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  据了解,全新升级的九章智算云3.0实现从“算力计量”到“算力治理 ”的全流程闭环,智能队列调度 、资源配额管理、开发工具套件三位一体 ,让算力从“能买到”变为“用得好”。

  客户侧数据验证了这一模式:某头部模型厂商项目中,综合成本比较高 节省82.1%,1至999卡GPU弹性调度有效匹配业务潮汐需求 。

  凌雄科技则从另一个维度切入算力产业——算力设备租赁 。其数字化闭环DaaS服务解决方案 ,为企业提供AI服务器、存储服务器等算力设备的订阅 、回收、运维全栈服务,可帮助企业减少97.4%的首期投入。

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  “很多中小企业不是不需要算力 ,是买不起 、用不起。我们让算力设备像水电一样按需使用 。”现场负责人对记者表示。在机器人租赁业务上,凌雄科技与宇树科技等头部企业合作,打造“机器人硬件+云端大脑+本地交付”一体化服务 ,按使用付费、租期灵活。这一模式在展会期间询问 火爆 ,显示出中小企业对轻量化AI基础设施的旺盛需求 。

  中诚华隆在接受采访时提出,现在中国的AI推理调用量爆发式增长,依托国内海量推理需求迭代 ,国产大模型推理芯片正在走出差异化路径.“我们摒弃了传统训推一体GPU以训练为核心的底层设计逻辑,通过算法与硅基的深度耦合重构计算范式,打造专属的推理原生异构计算架构。 ”中诚华隆董事长王嘉诚表示。其HL200、HL200Pro和HL400 AI芯片将原生支持FP8/FP4 ,性能对标世界 主流水平,全面满足下一代生成式AI和AI Agent应用的推理需求,同时实现了全国产供应链闭环 。

  走完整个算力展区 ,三个趋势值得留意。竞争从“拼单卡 ”转向“拼集群”。万卡 、十万卡集群的运营效率成为核心指标,单卡算力数字已不再是评价标准;国产替代从“可用”走向“好用 ” 。MoE-236B的训练损失曲线与世界 持平 、EvoPhys-World登顶全球榜首、曙光8000支撑三百余项应用优化——这些是产业级验证,而非实验室数据;算力基础设施正向下游渗透。大量来自金融、制造 、能源、医疗等行业的技术决策者穿梭其间 ,他们关心的是“这套东西能不能在我的业务场景里跑起来”。

  当算力真正成为水电一样的基础供给,这个行业才刚走到起点 。

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