2026年世界人工智能大会WAIC期间，如果你走进上海世博展览馆，在算力展区，第一眼看到的，可能不会是某款炫目的芯片，而是一排排体型庞大的黑色机柜，这些机柜被人群包裹着，机柜内部走线是怎样的、算力卡如何分布、散热如何解决……这些都成为参观者关注的热点。
肉眼可见的是，国产AI算力正在发生的一场深刻变革。国产GPU的主流厂商已经悉数到场，沐曦股份、摩尔线程、天数智芯、壁仞科技、燧原科技……一个完整的国产算力版图正在成型。
今年WAIC期间，它们不约而同地做了一件事：告别“单卡秀” 。
今年WAIC世博展览馆的算力展区，超节点是当之无愧的绝对主角。
什么是超节点？它是通过高速互联协议将成百上千张算力卡融为一体，实现“像一台计算机一样协同工作”的效果。
随着大模型参数突破万亿、Agent应用要求百万级上下文长度，仅凭单张GPU已难以承载，超节点正是在此背景下成为市场焦点。
壁仞科技用一组数字宣告了它的野心：1024卡。
壁仞科技正式推出下一代NPO（近封装光学）光互连、分布式解耦架构超节点方案，支持单个超节点1024卡Scale-up扩展。壁仞科技联合创始人、首席技术官洪洲在主题演讲中系统阐述了自研的BLink™2.0超节点互连协议。他表示，BLink™2.0以“超节点、在网计算、拥塞控制、链路修复”四大核心能力构建算力底座，其目标是将GPU的峰值算力转化为大规模集群可交付、可扩展、可长稳运行的有效算力。
但真正让行业震动的，是壁仞科技首次提出的 “分布式解耦架构” ——GPU节点和交换机节点物理分离部署、光纤灵活互连，彻底告别了传统定制高密整机柜方案的“大铁盒子”形态。这意味着超节点的规模不再受限于单个机柜的物理空间，可以像搭乐高一样灵活扩展到1024卡。
正如壁仞科技方面所言，这一演进可以形象地理解为“从大型机变成小型机”。
1024卡的超节点，并不只是一场数字游戏。它背后折射的是算力行业竞争逻辑的根本变化：竞争的基本单位，正从单颗芯片变成服务器、超节点和集群；竞争维度也从计算性能，扩展至高速互联、内存、散热、软件生态、能源效率和整体运维。
在这场超节点竞赛中，其他厂商同样动作频频：
燧原科技联合中兴通讯推出正交架构“云燧 ESL64-O”超节点，通过OEX正交无背板设计实现0线缆，兼具低时延、高可靠、强信号、优散热、易扩展、便捷运维六大优势。赵立东在媒体采访中描述了一套完整的人工智能算力五层体系：从AI芯片、高密度服务器（超节点）、网络层、分布式计算到AI大模型。
沐曦股份首发曦景S600超节点，实现单机柜64卡高密度部署，创新采用“三0设计”——计算节点0线缆、交换节点0线缆以及计算节点与交换节点之间0线缆，大幅减少传统机柜复杂布线带来的信号损耗。同时，电源与液冷管路支持盲插热插拔，显著降低数据中心运维成本。
摩尔线程现场展出MTT C256超节点，首创一层Scale-up网络，实现标准单宽机柜128卡全互联，并柜扩展可达256卡极速互联，攻克传统多层网络的带宽损耗与高延迟痛点。
如果说超节点是“硬件层面的系统化”，那么摩尔线程创始人、董事长兼首席执行官张建中提出的 “三大AI工厂” ，则是“产业层面的系统化”。
在WAIC 202期间摩尔线程的主题论坛上，张建中给出了一个清晰的产业框架：“如果我们把AI产业转换成对应的'AI工厂'，可以暂时分为三类工厂：模型训练工厂、词元生产工厂、Agent（智能体）生产工厂。”
这一框架精准地捕捉了AI产业的价值链条。张建中指出，Token的消耗量正在呈现暴涨态势——“变成10倍、100倍，甚至是上千倍、上万倍”，根本原因在于“已经不是我们在用AI，是我们的Agent在用AI”。
在模型训练工厂方面，摩尔线程展示了可支撑万卡规模、万亿参数大模型训练的“夸娥”智算底座，以及多项标杆级 “国芯训国模” 成果：
在万卡集群上完成MoE-236B基础模型从零起步的全流程训练，有效训练时长占比超过90%，其MMLU评测精度与训练损失曲线同国际主流计算卡高度一致；支撑北京大学EvoPhys团队全球首个5D世界模型EvoPhys-World的原生训练（该模型曾在斯坦福WorldScore“世界生成”维度蝉联全球榜首37天）；与北京智源研究院合作，完成通用具身大脑模型RoboBrain 2.5的全流程训练，首次验证了国产算力集群在具身智能大模型训练中的高可用性。
张建中对此充满信心：“在国产的大规模集群上搞模型训练，其实今天也已经做得很好了。”他特别提到一个对比细节——在万卡集群上训练的MoE-236B模型，经过强化学习之后，“模型质量已经达到了业界比较领先的模型水平”，与GPT-5.6等国际主流模型对比，“逻辑上更加清晰”。
在词元生产工厂方面，一个数据颇具冲击力：3台摩尔线程S5000加2台H系列国际主流GPU，通过异构推理组合，整体性能可达到9台H系列的水平。“1+1不是等于2的问题，而是1+1远远大于2。”张建中说。
在Agent生产工厂方面，摩尔线程推出了自研的“小麦”智能体，以及MT Lambda具身智能仿真平台。该平台集成了MuJoCo-MUSA、Newton-MUSA及自研物理引擎AlphaCore。张建中特别强调，摩尔线程S5000“应该是国内唯一一颗具备Ray-Tracing（光线追踪）能力的智算芯片” ——这一细节揭示了全功能GPU在智能体时代的独特价值。
天数智芯在本届WAIC发布了新一代通用GPU旗舰产品天垓300。公司AI与加速计算负责人单天逸的阐述颇具哲学意味：“人工智能正从'信息智能'迈向'行动智能'，并进一步拓展至'探索智能'。三类智能对计算提出不同要求，也构成了天垓300的产品设计主线。”
在信息智能方面，天垓300重点优化Attention与MoE计算。在DeepSeek V4 MoE场景中计算效率突破70%，综合训练效能和性价比优于国际主流的Hopper方案；推理场景中平均效能高于Hopper方案10%。
在行动智能方面，天垓300强化PD分离能力，在Qwen、GLM、Kimi、DeepSeek等主流模型测试中，首字延迟较Hopper方案降低约20%，平均通信延迟降低约13%。
在探索智能方面，天垓300“回归计算本质”，不局限于Transformer架构，可高效支持标量、矢量和张量计算。在Cosmos3世界模型中，推理效能相较Hopper方案同样高出10%。
天数智芯认为，通用GPU的长期价值“不仅来自单颗芯片的性能，更在于构建一个通用、好用、易用的生态”。公司自2018年起持续完善软件栈，目前已开发近百个加速库——这恰恰是国产GPU从“可用”走向“好用”的关键一步。
作为“四小龙”中成立最早的公司，燧原科技在商业化方面展示了更为务实的进展，其高性能推理产品已应用于Coding Agent、AI搜索、多模态理解、视频生成、聊天机器人、游戏Agent等大模型应用。
燧原科技与腾讯自2019年起基于燧原算力产品开展深度合作，目前已在企业级在线会议、国民级社交应用、大模型数据清理、游戏AI及互联网搜广推等多个产品和业务场景实现规模化应用。这验证了国产AI算力在互联网核心场景中的真实可用性。
硬件之外，生态建设是本届人工智能大会的另一条暗线——而且可能是最有想象空间的一条。
沐曦股份的开源策略颇具进攻性。其MXMACA开源社区自2025年2月开源以来，已汇聚超过50万技术开发者用户。沐曦深度参与GROMACS科学计算社区，其自由能微扰GPU加速代码已合入开源主线，成为国内首家对该核心模块作出重要代码贡献的企业。
从“兼容开源”到“贡献开源”——这标志着国产GPU生态正在跨越一个关键的门槛。
沐曦展台上的“开源工坊”集结了九源联合体、龙蜥、木兰开源社区、模力方舟、vLLM、SGLang、Red Hat、CNCF、蜜瓜智能、PyTorch基金会等十大顶流开源社区，串联起覆盖操作系统、云原生、推理加速、模型服务、集群内核全层级软件栈的AI Infra开源协作链路。展区陈列的卫星实物直观展示国产GPU向空天算力场景延伸的布局，智能座舱、人形机器人等现场互动演示则让硬核算力技术可视化。
壁仞科技在生态建设上同样动作频频：参与由新华三主导的“G-Link通用高速互连标准建设工作”；与商汤大装置共同发起国产AI基础设施生态共建“银河计划”；参与奇异摩尔国产超节点生态共建倡议，并联合发布《共封装光学（CPO）技术白皮书》；加入一体化算力网国产生态联盟。壁仞科技自研的SUPACODE™编程智能体覆盖从模型适配到万卡运维的端到端闭环，以Agent模式提供软件生态解决方案。
摩尔线程则通过“Musify”和“Automusify”工具实现代码迁移自动化，并推出自研的MusaCoder代码大模型——在KernelBench评测中成绩超过国际主流Claude Code模型。张建中对此颇为自豪：“进入MUSA生态系统，你的迁移门槛等于零。”
“如果说过去几届WAIC比拼的是'谁家模型参数更大、能力更强'，”这是很多参观者的体感，国产AI产业链正从单点技术突破，迈向算力系统、大模型与智能体、终端入口及垂直应用协同落地的新阶段”。
从壁仞科技的1024卡光互连超节点，到摩尔线程的三大AI工厂；从天数智芯的天垓300对标并超越Hopper，到沐曦股份的50万开发者开源社区；从燧原科技的七年WAIC同行，到各家厂商对“Token经济”的集体拥抱——国产GPU已经走过了“有没有”的阶段，正在进入“好不好用”的深水区。
而这场变革的终点，或许正如摩尔线程创始人、董事长兼首席执行官张建中说的那样：“我们也特别鼓励企业、政府、单位甚至是个人，都可以训练自己的模型，因为有开源模型、私有数据、本地算力，这样我们的AI就有自己的主权。”
从“做出芯片”到“用好芯片”，WAIC 2026的黑色机柜们，正在见证这个行业从“单卡秀”走向“系统战”的转折时刻。