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據SemiAnalysis測算，單顆國產AI芯片的性能，大約是英偉達Blackwell架構的三分之一。

這是國產算力在先進制程受限下面對的物理天花板。但在WAIC2026上，一條繞開這塊天花板的路線被跑通。當芯算融合館擠滿專業觀眾時，很多人是來看這套新解法的。

“拼積木”的系統戰

既然單卡存在差距，那就把卡連起來。這種把幾百上千顆芯片組合成一臺“超級計算機”的技術，業內叫超節點。

華為之前算過一筆賬。單顆昇騰芯片確實有差距，可一旦用高速互聯技術把它們組成CloudMatrix 384集群，總體性能是英偉達GB200 NVL72的1.7倍，內存容量達到3.6倍。這種方案彌補了單點性能短板，在整體吞吐量上實現了反超。

這次在WAIC現場，華為把Atlas 950超節點真機拉了過來。這個龐然大物單機柜裝了64張卡，靠著自研的靈衢協議，能把1024張卡連在一起。它實現了256TB的全局統一內存編址。大模型訓練中芯片之間數據交互頻繁，現在所有芯片訪問遠端數據就像訪問本地緩存一樣快，通信時延壓到了3微秒。昇騰上一代超節點已在20多個行業落地750多套，這種從技術可行到商業可用的跨越，給行業留下了實際的參考樣本。

 不只是華為在做這件事。中科曙光宣布了國內首個全國產十萬卡AI超集群“曙光8000”投入使用。這套系統以海光芯片為算力底座，采用“超智融合”技術路線，同時支持高精度科學計算和低精度智能計算。十萬張卡的規模，對系統可靠性要求極高，任何一個部件抖動都可能導致整體作廢。中科曙光給出的解法，是算力單元與機柜解耦，單節點集成40張GPU，部署周期從數月縮短到了數小時。

中興通訊在展會上發布了OEX超節點。他們的思路是開放解耦，底層協議標準化，全面兼容壁仞、沐曦、燧原等國內多元GPU生態。客戶可以自主選擇最優的芯片組合，再通過中興的大容量交換芯片打通機內與機間互聯。為了解決散熱問題，這套方案配套了全棧液冷技術，能把PUE控制在1.15以內。

清微智能也在展示他們的REX81 Supernode系統。這套系統集成了4096顆TX81芯片，算力突破每秒500千萬億次。清微智能CTO歐陽鵬的解釋很直白：超節點就是把眾多芯片緊耦合在一起，像一個單一節點一樣工作。通過芯片直連通道，這套方案減少了傳統集群中的交換節點，互聯成本降幅約90%。

超節點扎堆出現，不是巧合。大家等于承認了一件事：制程上那點差距，短期追不上，那就換個地方比。

被低估的生態軟板

行業里衡量這件事有個硬指標，叫MFU，模型算力利用率。芯片標稱算力再高，真正能用在訓練上的只是一部分。有科技公司基礎設施負責人算過一筆賬，極端情況下，模型訓練過程中會浪費掉一半算力。而決定這個指標高低的，很大程度上不是芯片本身，是底層驅動、算子庫和并行策略這些軟件層的功夫。

國產陣營在這上面已經交出過一份答卷。華為用8192枚昇騰910訓練盤古大模型時，MFU超過了50%，而訓練同類稠密模型的業內普遍基準通常在40%到50%之間。但單點案例不等于普遍水平。CUDA生態覆蓋了絕大多數開發者，開發者設計新算子，第一時間適配的還是英偉達的卡。如果國產軟件棧跟不上主流開源框架的更新節奏，客戶手里的卡就跑不起來新模型。

所以今年WAIC上，算力廠商開始在軟件適配上發力。清微智能的RAISA軟件棧已經適配了200多個大模型，支持PyTorch等主流框架和CUDA算子遷移。華為的昇騰CANN也在全面開源開放，旨在降低開發者的遷移門檻。沐曦股份帶著全精度GPGPU架構和MXMACA軟件棧亮相，嘗試建立完整的軟件生態。

芯片發布只是第一步，讓開發者用得順手，才是決定產品能否存活的關鍵。

推理時代的門票

算力基礎設施的這波重構，背后是一本經濟賬。

IDC中國上個月表示，到2027年，推理會占到智能算力需求的七成以上。這個數字意味著什么？前幾年買卡主要是為了訓模型，訓完一輪算一輪。推理不一樣，模型只訓幾次，推理卻要發生億萬次，智能體一個任務還會連續觸發好幾輪模型調用。到了這一步，客戶關心的就不再是峰值算力，而是并發撐不撐得住、響應快不快、每個Token的成本能不能壓下來。

而推理恰恰最吃通信時延和互聯帶寬，這兩樣都是超節點的長處。賣方市場已經有了反應。華泰證券在研報中，把超節點稱作“26年國產算力破局之道”，測算出的2028年市場規模是3414億元。訂單也來得比預想的快。中國移動今年3月啟動了集團層面首次AI超節點集采，6208張加速卡，運營商里這是頭一回。

采購方的口味也跟著變了。前幾年客戶拿著單卡參數表挑貨，現在直接問：能不能把我的模型跑起來，后續擴容怎么辦。這道題單靠芯片答不了，互聯協議、整機柜、散熱、軟件棧，哪一環短了都交不出貨。逛完這屆WAIC再回頭看，單顆芯片三分之一的差距還在那里，但行業已經不在這個刻度上糾纏了。勝負手換成了另一個：誰能把一整套系統穩定地交到客戶機房里。