从超节点到端侧：国产AI自主底座的加速构建，2026 世界人工智能大会观察

从超节点到端侧：国产AI自主底座的加速构建——2026世界人工智能大会观察

2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC2026）虽已落下帷幕，但产业脉动仍清晰可感。以“智能伙伴 共创未来”为主题的本届大会，展品总数达4486项，351款产品全球首发，现场观众超40万人次，预计达成意向采购金额约203.6亿元、同比增长约25%。热闹表象之下，两条主线愈发清晰：算力基础设施正从单芯片拼凑转向超节点协同，智能体则加速向端侧渗透——共同指向我国筑牢智能自主底座、探索超级终端的深层努力。

算芯一体，联合出动

20个机柜一字排开，两边是8个计算柜，中间是4个灵衢机柜……本次大会上，华为昇腾950超节点真机进行了首次线下展示——1024张NPU（神经网络处理器）高速互联、协同工作，可提供1EFLOPS FP8、2EFLOPS FP4的澎湃算力（EFLOPS即每秒百亿亿次浮点运算，FP8、FP4是不同精度下的算力口径）。

芯片不再“单打独斗”。正如鹏城实验室主任高文所言，超节点已成为AI基础设施建设的全新范式。把大量芯片在物理上紧密互联、逻辑上当成“一台计算机”来用，才能撑起大模型时代的算力胃口。

沐曦股份的新一代AI超节点产品曦景S600，平头哥自研的真武M890搭配阿里云磐久AL128超节点服务器组成的单柜128颗全国产超节点，中科曙光的十万卡AI超集群曙光8000（登峰），以及中兴通讯的OEX超节点等也在大会上集中亮相、同台竞逐。

行业实践不断出新，标准规范加速跟进。WAIC2026期间，由鹏城实验室和全球计算联盟联合牵头编制的《超节点定义与实践白皮书》正式发布。白皮书明确，跨物理节点的统一内存编址是超节点的核心架构特征，内存语义与统一内存编址、超低时延、超大带宽共同构成其三大技术特征。此前“各说各话”的超节点，有了统一标尺。

围绕国产芯片的更多创新探索也在积极进行。WAIC2026上，百余家智算芯片企业展出200余款前沿产品，其中67款为国内首发首秀。这个产业链上的关键领域，正涌现越来越多的亮点。

沐曦股份展示曦索X系列新品；东方算芯展出全球首颗基于国内成熟工艺的“软件定义+3D堆叠近存计算”AI芯片DF1000；燧原科技联合先封科技发布CoPoS（面板级先进封装）样品，探索玻璃基板在芯片封装中的迭代应用；清微智能亮出“可重构3.0”技术和新一代旗舰芯片TX82，推动三维存算融合芯片从概念走向现实；蓝芯算力完整呈现“RISC-V服务器整机—优化软件栈—模型实测”全套实景演示，旨在从芯片源头补齐国产算力基础设施的短板……

清微智能联合创始人、首席技术官欧阳鹏认为，算力自主不能只理解为用一颗国产芯片换一颗进口芯片，还要让中国企业真正拥有定义芯片、组织系统和建设生态的能力，从而真正筑牢国产算力基础设施的底座。

智能体向端侧渗透

算力向下扎根，智能体则加速向端侧渗透。本届大会，智能体入端的脚步明显提速：阶跃星辰发布号称全球首个大模型原生智能体手机STEPX Neo及智能体原生操作系统；阿里巴巴集团联合荣耀，基于千问大模型共创面向手机场景深度优化的方案，并已在荣耀Robot Phone落地；搭载豆包手机助手的努比亚手机也宣布进入量产……

中国信息通信研究院云计算与大数据研究所大数据与智能化部主任姜春宇介绍，端侧操作系统的演进可以分为三个阶段：第一阶段是“操作系统+AI”，即在传统操作系统中叠加AI功能，并未针对模型和智能体重构架构；第二阶段是“AI平台型操作系统”，针对大模型和芯片优化操作系统，但仍非原生设计；第三阶段是“AI原生操作系统”，从设计之初就思考如何支持NPU、GPU（图形处理器）等异构芯片，如何让小参数模型在终端高效运行，如何适配智能体的持续运转。

厂商齐齐发力，但用户是否买单仍是待解之题。阿里巴巴集团副总裁许主洪坦言，手机智能体火热的当下，最要紧的一步，是找到一个高频、有价值的真实场景，把“模型—工程—真实反馈”的闭环跑通，让模型真正被大量用户用起来。

要实现这一闭环，硬件底座同样关键。国内端侧芯片初创企业时空矩阵负责人高峰表示，端侧AI若要实现规模化落地，关键在于在成本与功耗的双重约束下实现推理效率提升。谈及技术路径，他认为，RISC-V等开放架构正为产业提供新的可能性，芯片设计得以从架构层面参与定义，从而更灵活地适配本土多元化的应用场景。他强调，中国拥有全球最完整的硬件供应链与最丰富的智能应用场景，这种产业纵深本身就是架构创新最坚实的基础。在英伟达等巨头以高算力产品锚定高端市场的同时，开放架构与本土供应链能力的结合，有望为端侧AI在更广泛消费级和行业级场景中的渗透，提供一条差异化且可持续的发展路径。

手机之外，具身机器人是AI落地的另一重点。面壁智能首席科学家刘知远认为，应把具身智能放进“端侧智能”的大范畴，模型需兼具感知、思考决策与行动三大能力。“目前语言模型成熟度最高，多模态感知成熟度在70%左右，行动模块成熟度可能不足40%。”刘知远说，具身智能的商业化落地与技术成熟度紧密贴合：具身智能在车载内外感知等场景已展现前景，而应用于复杂物理行动的具身智能仍相对较少。

终端多点开花，“Token的主人正在变换。”曦望公司董事长徐冰的观察颇为生动：过去三年，Token的消费主体都是人；而自今年起，Token的绝大多数流转将发生在人的视野之外——在智能体规划、调用工具、编写代码的过程中消耗。

这意味着算力需求的结构性转变。燧原科技创始人、董事长、首席执行官赵立东谈到，行业关注的重心从“算力规模”转向“Token价值”。Token正成为AI产业的价值载体与计价单位，客户不再单纯为硬件付费，而更看重Token的生成效率与交付质量。

在徐冰看来，我国拥有位居全球第一梯队的开放权重大模型、可大规模扩产的内存、价格低且供应充足的电力，三重优势叠加，国内Token量产成本极具竞争力。