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十大“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
。

　　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 。

　　目前，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。

　　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。

　　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
，综合成本最高节省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
。

　　“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咨询火爆 ，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，性能对标国际主流水平 ，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的训练损失曲线与国际持平 、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。