WAIC 2026揭示中国AI算力竞争的系统化转向

上海举行的WAIC 2026释放出一个比“谁的芯片峰值算力更高”更重要的信号：AI算力竞争正在向超节点和整机系统延伸。厂商展示的不再只是加速器本身，还包括Scale-up互连、内存访问方式、机架密度、液冷、网络可靠性以及软件栈。超节点的目标，是让数十、数百甚至上千个加速器更像一台协调运行的计算机，而不是一组彼此分离的服务器。744

不过，称WAIC 2026就是中国厂商“从芯片转向系统”的确切起点，仍然属于基于展品和发布信息的判断，而不是已经被独立测试证明的行业事实。

为什么超节点比单芯片峰值更重要

大模型训练和推理需要在加速器之间频繁交换参数、激活值、梯度和路由数据。互连带宽不足、延迟过高或通信拥塞，都会让计算芯片等待，导致理论算力无法转化为实际吞吐量。超节点因此试图同时解决几件事：

• 提高设备之间的带宽，降低通信延迟；
• 让集体通信更可预测，并处理拥塞与故障；
• 扩大可被模型共同使用的内存空间；
• 通过机架、散热和网络设计提升长期运行能力；
• 让编译器、运行时和调度系统能够管理更大规模的异构资源。

这也改变了客户真正关心的指标。采购方最终购买的是完成训练任务的能力，或持续输出的推理Token，而不是孤立的峰值FLOPS。加速器利用率、通信开销、功耗、散热、可靠性、软件迁移成本和运维复杂度，都会影响实际的“可用Token成本”。

壁仞科技：以NPO和BLink 2.0扩大物理Scale-up域

壁仞科技在WAIC 2026发布了采用近封装光学（NPO）和分布式解耦架构的超节点方案，单个超节点最多支持1,024张卡进行Scale-up扩展。1435

NPO的核心思路，是把光互连引擎放得更靠近计算封装，以缩短互连距离，并通过光纤连接相互分离的计算和网络节点。相关报道将这一设计定位为应对传统电连接在大规模扩展时面临的距离、功耗和信号完整性限制。46

壁仞还将BLink 2.0定义为超节点的互连协议，而不只是单纯的链路技术。公司公布的能力包括：

• 内存语义互连：目标是让最多1,024张GPU共享同一内存空间；
• 在网计算：将部分通信中的数学操作下沉到网络设备；
• 拥塞控制：减少大规模通信中的网络堵塞；
• 链路修复：从物理层到框架层提供多层故障防护。35

这些信息说明，壁仞的竞争重点已经从单卡性能扩展到“如何让大量卡协同工作”。但共享内存空间、可靠性和有效吞吐等内容在现有材料中主要属于厂商公布的架构目标，不能等同于经过独立、多工作负载验证的最终性能结果。

奕行智能：RISC-V、Epoch与电互连一体化路线

奕行智能展示了其称为业界首个RISC-V AI算力超节点的方案。该系统以Epoch云端AI加速器为基础，结合ELink高速互连、正交无背板结构、整机液冷和全栈软件。1923

Epoch采用RISC-V开放指令集，并支持分块量化FP8。公司披露的下一代产品计划扩展到EXFP4和MXFP4等低位宽精度格式，同时提升算力、存储容量和存储带宽。2223低精度格式有望在合适的训练或推理工作负载中改善计算和内存效率，但具体收益仍取决于模型、算子和软件实现，不能仅凭格式名称推导出统一的性能提升。

在系统结构上，奕行智能强调正交、无背板设计。公开材料中的厂商说法是，该设计可将互连硬件成本降低80%，并把延迟控制在数百纳秒量级。1331这两个数字应视为厂商宣称的设计指标，而非已经在不同规模和工作负载下独立验证的行业基准。

与壁仞以NPO光互连推动超大规模Scale-up不同，奕行智能公开呈现的路线更强调从RISC-V加速器、互连、液冷到软件的整体闭环。两者都在销售系统级能力，但技术侧重点不同：壁仞突出光互连和大规模统一内存语义，奕行智能突出开放指令集、芯片与整机协同以及精度演进。

昆仑芯：以高密度机架和交付能力切入

昆仑芯在大会相关报道中展示了集成32张或64张加速卡的超节点产品，并采用自研超高密度集成架构；相关资料称其规模可扩展至512张卡。71148

这条路线的重点并不是首先强调光学互连，而是把数十张加速卡压缩进可部署、可交付的机架级产品。媒体报道将其描述为中国较早实现量产和交付的国产超节点产品之一。1148

这体现了超节点竞争的另一面：技术上能够连接更多芯片，并不自动意味着客户可以大规模使用。机架密度、供电、散热、生产一致性、软件适配和交付能力，同样决定系统是否能从展台进入数据中心。

其他厂商：现有证据能确认什么

用户提供的材料还提到伊呦? CoreX、SingularMOL和无问芯穹等公司的不同系统路线，包括训练型芯片、第三代架构、Chiplet互连和虚拟超集群软件。但现有来源列表没有提供足够可靠、具体且可交叉核验的资料，来确认这些公司的超节点拓扑、内存一致性范围、互连类型、带宽、精度支持或实际交付情况。

因此，现阶段更稳妥的结论是：

• 对伊呦? CoreX的具体光、电互连和系统规模，证据不足；
• 对SingularMOL是否已公布可核验的Chiplet超节点结构、内存模型或带宽，证据不足；
• 对无问芯穹是否提供可跨厂商统一调度的虚拟超集群，以及其兼容性和性能，现有材料也不足以确认。

不能把发布会上的概念展示、二手报道或未给出技术细节的描述，直接写成已经量产、具备统一内存或实现特定性能的事实。

软件编排将成为多厂商算力的关键层

当客户不再只采购单一品牌的加速器，而是根据供应、成本和风险组合不同国产芯片时，软件层的重要性会随之上升。编译器、算子库、通信库、运行时、集群调度、监控和故障处理，需要尽可能隐藏不同硬件之间的差异。

这也是为什么“系统”不只意味着把更多卡装进一个机架。一个可用的超节点还必须回答几个运营问题：模型能否顺利切分，通信是否能被调度，故障是否会中断任务，资源能否被监控，以及开发者需要为不同加速器重写多少代码。

从这个角度看，物理超节点和软件定义的资源池是互补关系：前者让同一硬件域内的加速器更紧密地协同，后者则可能让不同集群和不同加速器更容易被统一使用。不过，关于无问芯穹等具体软件平台的兼容范围和性能，现有来源不足，不能进一步作出确定判断。

WAIC 2026的真正结论

WAIC 2026并没有证明中国AI系统已经在所有性能、软件成熟度或生态指标上追平全球领先平台。它更明确地展示了竞争评价标准正在改变：单芯片峰值仍然重要，但已经不足以说明大型模型系统的实际能力。

壁仞的1,024卡NPO方案、BLink 2.0和统一内存语义，代表了以光互连扩大Scale-up范围的路线；奕行智能的Epoch、RISC-V和ELink方案，代表了芯片、精度、互连、液冷与软件一体化的路线；昆仑芯则突出高密度机架和交付成熟度。41323

因此，更准确的表述不是“中国厂商在WAIC 2026彻底结束了单芯片竞争”，而是：大会表明中国AI算力厂商正越来越多地把产品定义为完整系统——加速器、互连、内存、散热、网络和软件共同决定最终价值。对采购方而言，下一阶段真正需要比较的，也将是有效吞吐、可用性、扩展成本和软件迁移难度，而不仅是宣传页上的理论算力。