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15303174000上海7月的体感温度逼近40度，但WAIC 2026的热度比天气还高。行至第二日，WAIC的人流越来越密集了，展馆内几乎人挨着人。
三年前ChatGPT刚火的时候，国内还在追赶的焦虑里打转。今年的展馆里，焦虑感消失了，取而代之的是一种务实甚至有点“卷”的氛围，模型参数不再是唯一比拼的基准，谁能落地、谁能赚钱、谁能把Token的成本打下来，慢慢的变成了中国AI赛道的集体武器。
Kimi K3最具杀伤力的不仅仅是性能，更是价格和姿态。K3的API定价，每百万token输入3美元、输出15美元。也是全球最大参数开源模型。
Anthropic网站显示，美国顶尖模型的定价正在持续走高。海外企业迁移到中国大模型后，推理成本降幅普遍在30%到95%之间。性能差距收窄到1%到4%，价格却便宜了60%到90%。
今年展馆最大的变化，是算力第一次有了独立展。张江科学会堂一万平米的“芯算融合馆”里，百余家芯片企业同台竞技，国产GPU主流厂商几乎全部到齐。
但最吸引人的早已不再是单款产品的突破，一个个黑色的机柜抢夺了C位。华为昇腾950超节点（Atlas 950 SuperPoD）首次以线张昇腾卡高速互联，提供1 EFLOPS FP8算力。去年发布的昇腾384超节点已累计商用750多套。华为现场的工作人员表示，“装在一个超节点里面，带宽会更大。现在大模型推理对带宽的要求非常高。”
燧原科技的云燧ESL64-O超节点、沐曦股份首发曦景S600超节点、摩尔线程的夸娥万卡级集群……整个展馆几乎被这些“大家伙”占领了，中兴通讯还联合曦智科技、壁仞科技、沐曦股份、燧原科技、天数智芯打造了国产Matrix超节点。百度昆仑芯的天池超节点也在现场展出，已完成文心、DeepSeek、GLM、Minimax等主流模型的适配，推理效率提升50%。阿里平头哥线 AI芯片搭配磐久AL128超节点服务器还入选了“镇馆之宝”。
超节点为什么突然火了？它不是新芯片，也不是新模型，而是一次算力组织方式的质变。过去算力竞争比的是谁造出的芯片更快；现在的问题是：如何让成百上千张芯片像一张芯片那样协同工作。华泰证券将2026年称为“国产超节点元年”，预计2028年市场规模有望达到3414亿元。
沐曦股份展台的工作人员向凤凰网科技表示，其超节点“单柜是64卡，可以横向扩展到万卡，最大的区别就是三零设计，没有线缆”。“没有线就是减少了中间铜线什么的传输损耗，传输效率会大幅度的提高。”
当被问及客户构成时，对方透露：“之前还是以智算中心为主，现在正在拓互联网。”不过，据另一位行业人士向凤凰网科技表述，“大厂现在还没有真正用起来，都还在做测试跑通。”
而燧原科技展台的工作人员则告诉凤凰网科技：“互联网（客户）多一些，腾讯、美图这样的公司。”“大家最后都会落在性价比这件事情上。”
今年4月，DeepSeek V4发布的同时就完成了对华为昇腾超节点全系列新产品的适配。另有报道，DeepSeek决定专对于华为芯片优化V4版本，标志着其在战略上从依赖美国半导体转向更多采用中国本土AI设备。DeepSeek的官方技术报告里，华为昇腾与英伟达被并列写入硬件验证清单。
紧接着，智谱GLM-5.2开源首日就完成了与华为昇腾、平头哥、摩尔线程、寒武纪、昆仑芯、沐曦、海光、壁仞八大国产算力平台的全适配。MiniMax M3同样实现了与华为昇腾、摩尔线程、沐曦、昆仑芯、海光等芯片平台的Day 0适配。
“Day 0适配”这个词今年被频繁提及——模型发布当天，芯片就已经能跑了。这在三年前几乎不可想象。当时国产大模型默认跑在英伟达上，国产芯片是备胎。现在，国产芯片成了首发阵容。
“算力集群提供商”基流科技相关负责人也对凤凰网科技表示，其主要客户就是头部大模型厂商。
清程极智是这股浪潮里最会玩的一家。这家清华系公司联合联泰集群等算力伙伴，在世博展馆打造了Token“前店后厂”双场景互动空间——“后厂”是算力集群，“前店”是Token商店。清程极智联合创始人师天麾告诉我们，这样做是为了“打破专业内容与大众之间的展示壁垒”，“让Token算力基础设施不再局限于专业圈层，真正走进大众视野”。
自研赤兔推理引擎是清程极智的核心产品之一，它是真正面向国产芯片原生优化的推理引擎，而非简单移植海外方案。清程极智联合创始人唐适之举例说，DeepSeek等新一代大模型原生采用FP4精度训练，但国内绝大多数国产芯片硬件层面不具备FP4/FP8原生计算单元。传统方案只能转成BF16（显存翻倍）或降级INT8（损失精度），赤兔通过自研软件浮点模拟计算架构解决了这样的一个问题。硬件成本上，传统开源推理框架部署DeepSeek满血版至少需要4台国产8卡服务器，搭载赤兔后仅需单台即可完整跑通
在清微智能展台，相关负责人也对凤凰网科技表示：“大家都来看了，也是在横向对比——我要买一个Token工厂，你的方案怎么样？”他给我们算了一笔账：客户选谁，看的是“建设成本、部署和互联成本、经营成本”三项叠加，“直接决定了百万Token的性价比”。
目前，清微智能的客户构成以三大运营商与区域性算力节点为主，“他们有比较强的国产化动力，你跟他讲国产自主可控的架构，他会比较buy in”。
提到当前的算力紧张问题，这位工作人员提到两个方向：一是模型侧优化降低Token消耗，二是算力侧“用国产替代英伟达”，“英伟达的建设成本是最高的”。
逛完整个展馆，一个感受越来越清晰：国产芯片的硬件参数在追，但真正难追的，是英伟达藏在硬件之下的那道护城河——CUDA软件生态。
“大量模型的训练还在CUDA上面，相当于在苹果iOS上训出来的模型，要放到你的安卓上去用，就得改。但你的安卓，用的人还不够多。”前述清微智能负责人告诉凤凰网科技。
清微智能透露，他们联合华为、寒武纪、摩尔线程、天数智芯、燧原科技等九家单位，与北京智源研究院一起做联合生态。“大家别再每家重复造轮子了，芯片公司把注意力放在芯片上，操作系统交给‘安卓’去干。”目标是今年在80%的层面上替代CUDA。
摩尔线程是这场“国芯国模”运动里走得最远的玩家之一。展台工作人员向记者展示了三大“AI工厂”——模型训练工厂、词元生产工厂、智能体生产工厂。其夸娥万卡级智算集群已成功落地，Dense模型训练算力利用率达60%，有效训练时长达90%。
摩尔线B基础模型从零开始的完整训练，以及全球首个5D世界模型“北大EvoPhys-World”的全栈原生训练。上半年预计营收16.5亿至17.5亿元，是去年同期的2.35至2.49倍。
上游，Kimi K3、DeepSeek V4、智谱GLM-5.2、MiniMax M3——国产大模型在性能上追到了全球前三，在价格上打到了海外同行的几分之一。
中游，这些模型发布当天就主动适配国产芯片——华为昇腾、摩尔线程、沐曦、燧原、寒武纪、昆仑芯——能上的全上。
下游，国产芯片厂商不再卷单卡参数，改卷超节点、卷系统效率、卷每Token的落地成本。
中间还有清程极智、清微智能、硅基流动这样的公司，用推理引擎把芯片算力和模型需求高效对接起来。
这不是某个环节的突破，而是一条完整产业链的协同发力。目标很明确——围剿英伟达的硬件垄断，挑战海外大模型的高价壁垒。
2025年初，DeepSeek刚刚爆火时，我们曾采访过一位算力赛道的资深人士，其曾经告诉我们，当时国内最强模型还跑在英伟达芯片之中，这是该让人担忧的事情。彼时，他们都以为性价比将会是国产生态的最大杀手锏。但他也提及，做生态远比做产品难的多，当时的国产芯片还不好用，但他相信，一切只是时间问题。
而现在，仅仅一年多过去，一切都变了。国产生态建立的速度比任何人料想的都要快，在WAIC，这种氛围尤其浓厚。
Kimi K3又一次在海外引发讨论，复刻去年的DeepSeek时刻，更多的是因为海外正慢慢的变多的看清自己的硬伤是成本——训练成本高、推理成本高、API定价高。中国这边的打法是用性能接近的产品，配上国产芯片的性价比，再把Token生产的每一个环节都压到极致。这可能是一次席卷式的扫荡。
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