【大河财立方记者司高妍王宇实习生苏慧珍】面对AI大模型加速迭代、Token需求爆发式增长的行业趋势，大规模、高密度、低时延、绿色高效的智算基础设施成为通用人工智能发展的重要支撑。
7月19日，2026世界人工智能大会进入第三天，大河财立方记者在现场观察到，不同于以往几年，大多数厂商不再单纯追求单颗芯片的峰值性能，而是转向强调系统级协同效率与场景化落地能力，展品重心也从单一芯片转向智算集群和超节点。
在摩尔线程展台，记者注意到其以“词元时代万物智能”为主题，系统展示了“模型训练工厂、词元生产工厂、智能体生产工厂”三大AI工厂，其中首次公开展出的MTTC256超节点，以及可支撑万卡规模、万亿参数大模型训练的“夸娥”智算底座，吸引了不少观众驻足。
据摩尔线程工作人员介绍，MTTC256超节点采用计算与交换一体化的高密设计，具备多个核心优势。在互联层面，它首次在一层Scale-up网络中实现256卡全互联，突破业界普遍的64卡限制，将卡间通信延迟压缩至亚微秒级并显著提升带宽利用率，为大模型并行策略优化开辟更大空间；在部署层面，仅需两个标准机柜即可完成256卡极速互联，大幅提升智算中心密度并节省机房空间；同时，其2U节点设计完美兼容现有智算软硬件生态，支持集群从万卡向十万卡级平滑扩展。
同样在超节点上发力的还有沐曦股份。该企业在现场首发了曦景S系列超节点与曦索X300系列科学智能GPU，同时携手开源社区与行业伙伴，集中亮相国产自主算力规模化、产业化、场景化落地的最新成果。
据该企业工作人员介绍，本次首发的曦景S系列超节点产品，具备高带宽、灵活扩展、稳定可靠等特性。其中曦景S600实现单机柜内64卡高密度部署，依托柜内全互连架构，大幅降低数据交互时延，有效提高大模型并行计算中的通信，并可灵活支持EP、TP等多维并行策略，全面覆盖大模型训推流程。
算力产业的成熟，离不开生态的繁荣共建。记者注意到，沐曦股份的“开源工坊”作为其计算生态成果汇集地，集结九源联合体、龙蜥、木兰开源社区、模力方舟、vLLM、SGLang、RedHat、CNCF、蜜瓜智能、PyTorch基金会等十大顶流开源社区，串联起覆盖操作系统、云原生、推理加速、模型服务、集群内核全层级软件栈的AIInfra开源协作链路。
走进华为展台，硕大的机房整齐排列成“一面墙”。
据了解，华为昇腾950超节点是目前业界规模最大的单超节点，整机群搭载了1024张算力卡，能提供1EFLOPSFP8、2EFLOPSFP4澎湃算力，拥有业界最大256TB内存统一编址空间，它让端到端延时能降低到3微秒，并能适配海量并发的AI场景。当“超大带宽、超低时延、统一内存编址”三大能力相互协同，就能满足十万亿级参数大模型高效训练与推理，实现让集群像一台计算机一样工作。
如果说上述企业产品代表了算力集群技术的前沿探索，那么中科曙光（603019）展示的则是超大规模集群落地的实践成果。
大会现场，获评大会“镇馆之宝”的中国首个全国产十万卡AI超集群——曙光8000(登峰)公布最新运行数据：正式上线首周即需求爆满，应用满载运行，目前日均处理作业数突破15万个，单日处理作业峰值超过50万个。
十万卡规模稳定运行，考验的不是单一性能，而是整个系统的协同能力。据中科曙光介绍，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部署；自研scaleFabric类IB原生RDMA高速互连技术，实现十万卡规模稳定互连。与此同时，IO500生产型双料第一的ParaStor分布式存储、全球领先的浸没式相变液冷等关键技术协同工作，共同保障海量数据（603138）高效流转、系统长期稳定运行，为高负载状态下持续输出有效算力提供支撑。
由此来看，2026世界人工智能大会正释放出一种新信号，AI产业的底层算力竞争，正从单颗芯片的性能参数，转向整个计算系统的组织效率。
责编:刘安琪|审校:牛尚|审核:李震|监审:古筝
诚利和提示：文章来自网络，不代表本站观点。
