十大证券公司智能体引爆“推理刚需”，超节点成大模型算力新解

在今年的世界人工智能大会（WAIC 2026），一个细节引起关注：中国首个全国产十万卡AI超集群——曙光8000（登峰）真机首次面向全球公开亮相，并入选“镇馆之宝”。

一同入选的还有中兴通讯OEX超节点，它能使硬件互联成本降低80%，突破传统GPU集群互联带宽瓶颈。

两款超集群/超节点同时入选，这在“镇馆之宝”中尤其瞩目，这背后折射的趋势是，当下全球算力竞争，已从单一芯片性能的比拼，转向体系化、系统化、集群化的算力基础设施综合竞争，包括华为、中科曙光、摩尔线程、壁仞、燧原、昆仑芯、超聚变、沐曦、燧原等厂商，纷纷推出了1024卡超节点、256GPU（图形处理器）单层网络全互联及10万卡集群或公布最新超节点计划。这些新的“大国重器”，为我国通用大模型训练、推理提供了国产算力支撑。

从秀芯片到秀机柜、秀集群

过去几年，AI算力的竞争逻辑很简单——谁的芯片算力强，谁就赢。

但是，当模型参数从千亿迈向数万亿（超大参数）、Agent等应用场景要求百万级上下文长度（超长文本）、推理和训练都需要成千上万张GPU协同工作（超大集群），一个新的挑战出现了：

仅凭单张GPU的算力性能，已难以独立承载上述复杂任务。比如，传统集群在规模扩大后，芯片之间的数据传输等待会吃掉30%到50%的计算资源，算力没法被充分利用。

如何实现海量GPU高效协同运行，使之如同一台一体化超级计算机开展工作，正是超节点架构着力破解的核心难题。

通俗来说，以前机房里的服务器，像是一个个单打独斗的打工人，各算各的。而“超节点”，就是用超高速网络，把成百上千张AI芯片紧紧连在一起，变成一个拥有“超级大脑”的数字巨人。

不少硬核算力企业已不秀单颗芯片，而是秀机柜、秀集群。

华为云现场展出的版本搭载16台计算柜、共计1024张昇腾卡。昇腾950超节点以单柜64卡为标准化起步配置，64个超节点还可以互联，构建巨型算力集群。

而中兴通讯的中兴OEX超节点采用OEX正交无背板设计实现零线缆互联，互联成本降低80%，重新定义智算新范式。

不同厂商之间还展开合纵连横。燧原科技也与中兴通讯、先封科技、星际天算分别发布云燧ESL64-O超节点、CoPoS+AI芯片、天基算力应用场景三项成果。

摩尔线程也是首次公开展示了其创新的MTT C256超节点，为万卡乃至十万卡级智算中心提供了全新的系统架构与算力底座。

TokenBox™则是超聚变发布的“AI新物种”，它采用软硬一体设计，将原本更多属于数据中心的超节点能力带到企业业务现场，让高端算力以更可触达、更可部署、更可运营的方式进入企业。

沐曦发布了新一代AI超节点产品——曦景S600，可实现单机柜64张GPU高速全互连，并支持灵活扩展至万卡级集群。

站在沐曦的视角剖析超节点产品优势，首先需要厘清一个核心认知：超节点绝非多块GPU硬件的简单堆叠，其底层设计逻辑完全围绕大模型训练、推理的规模化算力需求而生，是一套软硬件深度协同、一体化交付的完整系统方案。

壁仞科技也给出了自己的方案推出下一代NPO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，推动国产算力从“单卡比拼”走向“集群系统竞争”的标志性突破。

昆仑芯超节点是国内率先实现量产交付的超节点产品之一，该产品采用自主研发的超高密度集成架构，单柜可集成32或64张加速卡，并支持扩展至512卡。

云天励飞则公布未来两年多AI推理芯片路线图，计划推出DeepVerse100P、DeepVerse100D、DeepVerse100L三款芯片，分别针对AI推理中Prefill、Decode和Decode FFN环节的负载特征进行专用优化。

三款芯片将面向万卡异构集群进行协同设计与部署，通过对不同推理阶段进行解耦，为不同负载配置更加适配的芯片和算力资源，进一步提升系统整体效率，持续降低Token生成成本。

有数据支持，2028年国产超节点市场空间规模有望达到3414亿元，而2026年至2028年复合年均增长率高达194%。

比拼系统工程创新能力

在AI行业的算力竞争中，单卡性能或不再是唯一标准，有效算力背后的整体系统工程已成为各大厂商比拼的新战场。

中科曙光就提到，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。

壁仞科技首次推出NPO光互连、分布式解耦架构、最大1024卡超节点方案。

比如，壁仞科技业界首创Chiplet（芯粒）架构大算力芯片，新一代BR2xx系列GPU延用这一技术路线。通俗地说，就是把多个计算芯粒像拼积木一样组合成一颗高算力芯片，突破单芯片制造的物理限制。

壁仞科技给出的不是单点技术突破，而是一套覆盖芯片、协议、系统、应用的超节点端到端解决方案。

摩尔线程推出的MTT C256超节点，用创新架构首创了一层Scale-up网络，旨在将256张GPU有效聚合为一台数据中心级超级计算机。

摩尔线程MTT C256超节点采用计算与交换一体化的高密设计，比如，突破业界普遍的一层网络64卡限制，MTT C256首次在一层Scale-up 网络中实现256卡全互联。这使得卡间通信延迟被压缩至亚微秒级，带宽利用率显著提升，为大模型分布式并行策略的优化提供了更广阔的空间。

在展馆内，多家几排黑色超节点机柜备受关注。但在清微智能，机柜外壳透明，内部密集排列的加速卡和液冷管路清晰可见，颇具设计感。

清微智能副总裁陈逸伦提到，清微下一代TX82 3D芯片相当于把原来二维平面的连接变成三维连接，就好比从单车道一下拓宽成四车道，数据跑起来完全不堵车。RAISA软件栈支持200多款大模型和十余类应用，用户基本可以做到开箱即用。”

TokenBox™单机则可支持满血版DeepSeek V4 1.6T旗舰大模型，并基于TokenFabric™实现从单机到多节点的高效互联。结合FusionOne AI的软件能力，TokenBox™进一步打通模型部署、推理加速、智能体执行、体验保障和运营管理等关键链路，帮助企业本地AI建设从“部署设备”走向“运营AI生产力”。

这种“蚂蚁啃大象”的战术，诠释了中国工程师的智慧：既然单打独斗难以取胜，就用系统级创新弥补个体差距。

搭生态加速千行百业应用

在科技产业的演进中，技术突破往往被视为创新的核心，但构建可持续的生态系统才是更深层的挑战。

鲜为人知的是，充满未来感的2026年世界人工智能大会官方主题曲《共创未来》，并非出自人类音乐家之手，而是由国内新锐大模型公司自由量级自研的“音潮V3.5”全流程AI生成，实现了从词曲创作、编曲混音到人声演唱的“零人工”介入。

自由量级研发团队透露，此前受全球算力市场波动影响，团队曾面临GPU供应短缺、模型迭代放缓的困境。在迁移至壁仞科技壁砺™166L平台后，这一局面得到扭转。壁砺™166系列作为大算力训推一体芯片，不仅兼容原有基于海外GPU的开发环境，实现了平滑迁移，更凭借出色的性价比，支撑团队在有限预算内开展了更大规模的算法探索。

这是国产算力在垂直大模型领域的商业化落地的一个缩影。在此次展会上，各大企业纷纷展示应用成果。

清微智能展示了可重构算力已实现多场景落地。在航天领域，自研芯片通过15G重力极限压力测试，计划年底完成卫星在轨试验方案，可实现太空数据就地采集、就地运算、回传结果。

在产业赋能领域，依托国内算力枢纽节点布局的智算中心，落地AI智能探矿应用，将传统探矿的试错式作业升级为精准预判，探矿效率大幅提升。

而昆仑芯的产品则已广泛应用于互联网、大模型、运营商、金融、能源电力、智能终端、智能驾驶等关键领域，为众多行业客户提供稳定、高效的AI算力支撑，市场份额在国产AI加速卡中稳居前列。

昆仑芯通过真实客户案例与应用场景，围绕互联网、运营商、政企、终端及万卡集群等重点行业，集中展示了从核心技术突破到产业规模落地的实践成果。

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。

开放，成为这些厂商最频频提及的关键词。在云天励飞的规划中，IFWA软件栈并非一套封闭的软件体系，而是通过对主流模型、框架和开发工具的兼容，降低开发者的迁移和使用成本，缩短模型在DeepVerse平台上的部署周期，让国产算力更加便捷地进入实际应用。