WAIC 2026 揭示中國 AI 算力競爭的系統化轉向

上海舉行的 WAIC 2026，釋放出一個比「哪家晶片的峰值算力更高」更重要的訊號：AI 算力競爭正從單一加速器，延伸至超節點與整機系統。廠商展示的不再只是晶片本身，還包括 Scale-up 互連、記憶體存取方式、機櫃密度、液冷、網路可靠性與軟體堆疊。超節點的目標，是讓數十、數百甚至上千個加速器更像一台協同運作的電腦，而不是一組彼此分離的伺服器。744

不過，若要說 WAIC 2026 就是中國廠商「從晶片轉向系統」的確切起點，仍屬於根據展品與發布資訊作出的判斷，而不是已經獲得獨立測試證實的產業事實。

為什麼超節點比單晶片峰值更重要

大型模型的訓練與推理，需要在加速器之間頻繁交換參數、啟用值、梯度與路由資料。互連頻寬不足、延遲過高或通訊壅塞，都可能讓昂貴的計算晶片停等，令理論算力無法轉化為實際吞吐量。

因此，超節點試圖同時處理幾個問題：

• 提高裝置之間的頻寬，降低通訊延遲；
• 讓集體通訊更可預測，並處理壅塞與故障；
• 擴大模型可以共同使用的記憶體空間；
• 透過機櫃、散熱與網路設計，提升長時間運行能力；
• 讓編譯器、執行環境與排程系統管理更大規模的異質資源。

這也改變了客戶真正關心的指標。採購方最終購買的是完成訓練任務的能力，或持續輸出的推理 Token，而不是孤立的峰值 FLOPS。加速器利用率、通訊開銷、功耗、散熱、可靠性、軟體遷移成本與維運複雜度，都會影響實際的「可用 Token 成本」。

壁仞科技：以 NPO 與 BLink 2.0 擴大 Scale-up 範圍

壁仞科技在 WAIC 2026 發布採用近封裝光學（NPO）與分散式解耦架構的超節點方案，單一超節點最多支援 1,024 張卡進行 Scale-up 擴展。1435

NPO 的核心思路，是把光互連引擎放置在更接近計算封裝的位置，以縮短互連距離，並透過光纖連接彼此分離的計算與網路節點。相關報道將這項設計定位為應對傳統電互連在大規模擴展時所面臨的距離、功耗與訊號完整性限制。46

壁仞也將 BLink 2.0 定義為超節點互連協定，而不只是單純的鏈路技術。公司公布的能力包括：

• 記憶體語意互連：目標是讓最多 1,024 張 GPU 共享同一記憶體空間；
• 網路內運算：把通訊過程中的部分數學運算下沉至網路裝置；
• 壅塞控制：減少大規模通訊中的網路堵塞；
• 鏈路修復：從實體層到框架層提供多層故障防護。35

這些資訊顯示，壁仞的競爭重點已從單卡性能，擴展到「如何讓大量卡協同工作」。但共享記憶體空間、可靠性與有效吞吐量，在現有材料中主要仍是廠商公布的架構目標，不能等同於經過獨立、多種工作負載驗證的最終性能結果。

奕行智能：以 RISC-V、Epoch 與電互連打造整體方案

奕行智能展示了其稱為業界首個 RISC-V AI 算力超節點的方案。該系統以 Epoch 雲端 AI 加速器為基礎，結合 ELink 高速互連、正交無背板結構、整機液冷與全棧軟體。1923

Epoch 採用 RISC-V 開放指令集，並支援分塊量化 FP8。公司披露的下一代產品計劃，將擴展至 EXFP4 與 MXFP4 等低位寬精度格式，同時提升算力、儲存容量與儲存頻寬。2223低精度格式有望在合適的訓練或推理工作負載中改善計算與記憶體效率，但實際收益仍取決於模型、運算子與軟體實作，不能僅憑格式名稱推導出一致的性能提升。

在系統結構方面，奕行智能強調正交、無背板設計。公開材料中的廠商說法是，這項設計可將互連硬體成本降低 80%，並把延遲控制在數百納秒量級。1331這兩個數字應視為廠商宣稱的設計指標，而非已在不同規模與工作負載下獨立驗證的產業基準。

與壁仞以 NPO 光互連推動超大規模 Scale-up 不同，奕行智能公開呈現的路線更強調從 RISC-V 加速器、互連、液冷到軟體的整體閉環。兩者都在銷售系統級能力，但技術側重不同：壁仞突出光互連與大規模統一記憶體語意，奕行智能則突出開放指令集、晶片與整機協同，以及精度演進。

昆侖芯：以高密度機櫃與交付能力切入

昆侖芯在大會相關報道中展示了整合 32 張或 64 張加速卡的超節點產品，並採用自研超高密度整合架構；相關資料稱其規模可擴展至 512 張卡。71148

這條路線的重點，並不是首先強調光學互連，而是把數十張加速卡壓縮進可部署、可交付的機架級產品。媒體報道將其描述為中國較早實現量產與交付的國產超節點產品之一。1148

這反映了超節點競爭的另一面：技術上能夠連接更多晶片，不代表客戶就能大規模使用。機櫃密度、供電、散熱、生產一致性、軟體適配與交付能力，同樣決定一套系統能否從展台走進資料中心。

其他廠商：目前的證據能確認什麼

使用者提供的材料還提到 Iluvatar CoreX、SingularMOL 與無問芯穹等公司的不同系統路線，包括訓練型晶片、第三代架構、Chiplet 互連與虛擬超級叢集軟體。但現有來源列表沒有提供足夠可靠、具體且可交叉核驗的資料，來確認這些公司的超節點拓撲、記憶體一致性範圍、互連類型、頻寬、精度支援或實際交付情況。

因此，現階段較穩妥的結論是：

• 對 Iluvatar CoreX 的具體光互連、電互連與系統規模，證據不足；
• 對 SingularMOL 是否已公布可核驗的 Chiplet 超節點結構、記憶體模型或頻寬，證據不足；
• 對無問芯穹是否提供可跨廠商統一排程的虛擬超級叢集，以及其兼容性與性能，現有材料同樣不足以確認。

不能把發布會上的概念展示、二手報道或未提供技術細節的描述，直接寫成已經量產、具備統一記憶體或實現特定性能的事實。

軟體編排將成為多廠商算力的關鍵層

當客戶不再只採購單一品牌的加速器，而是根據供應、成本與風險組合不同的國產晶片，軟體層的重要性便會上升。編譯器、運算子庫、通訊庫、執行環境、叢集排程、監控與故障處理，需要盡可能隱藏不同硬體之間的差異。

這也是為什麼「系統」不只是把更多卡裝進同一個機櫃。一個可用的超節點還必須回答幾個營運問題：模型能否順利切分？通訊能否有效排程？故障會否中斷任務？資源能否被監控？開發者又需要為不同加速器重寫多少程式碼？

從這個角度看，實體超節點與軟體定義的資源池是互補關係：前者讓同一硬體域內的加速器更緊密地協同，後者則可能讓不同叢集與不同加速器更容易被統一使用。不過，關於無問芯穹等具體軟體平台的兼容範圍與性能，現有來源不足，不能進一步作出確定判斷。

WAIC 2026 的真正結論

WAIC 2026 並沒有證明中國 AI 系統已在所有性能、軟體成熟度或生態指標上追平全球領先平台。它更清楚展示的是：競爭的評價標準正在改變。單晶片峰值仍然重要，但已不足以說明大型模型系統的實際能力。

壁仞的 1,024 卡 NPO 方案、BLink 2.0 與統一記憶體語意，代表以光互連擴大 Scale-up 範圍的路線；奕行智能的 Epoch、RISC-V 與 ELink 方案，代表晶片、精度、互連、液冷與軟體一體化的路線；昆侖芯則突出高密度機櫃與交付成熟度。41323

因此，更準確的表述不是「中國廠商在 WAIC 2026 徹底結束了單晶片競爭」，而是：大會顯示中國 AI 算力廠商正越來越多地把產品定義為完整系統——加速器、互連、記憶體、散熱、網路與軟體共同決定最終價值。對採購方而言，下一階段真正需要比較的，也將是有效吞吐量、可用性、擴展成本與軟體遷移難度，而不只是宣傳頁上的理論算力。