A | 北京8月21日电 (记者 陈杭)2026世界机器人大会具身智能产融实践暨“投创之星”路演20日在北京举办，以“穿透技术迷雾，看见产业真相”为主线，串联起思想对话与产融对接两大板块。 中国电子学会副秘书长王天虹表示，当前，新一轮科技革命和产业变革深入发展，推动具身智能加快发展，既需要持续加强技术创新，也需要进一步促进创新链、产业链、资金链、人才链深度融合。 本文来源：时代周报 作者：朱成呈 今年WAIC，“超节点”在现场火了。 中国电子学会机器人分会主任委员，香港大学机器人与自动化讲座教授、数据与系统工程系主任、新兴技术研究所所长席宁与北京航空航天大学机器人研究所名誉所长、中关村智友研究院院长、智友·雅瑞科创平台发起人王田苗开展技术对话。 走进世博展览馆，华为、阿里巴巴、百度、中兴通讯、中科曙光、天数智芯、沐曦股份、摩尔线程等国产算力厂商，几乎都把各自最新的超节点产品摆在展台最显眼的位置。 针对处理物理世界的人工智能(AI)模型，席宁表示，这类模型是四维模型，不仅要处理逻辑关系，还需处理空间、时间与互动关系。
B | 作为一种新兴技术，其落地一定会从刚需、高附加值产业开始，再辐射到其他领域。 王田苗表示，未来中国诞生出世界具身智能头部企业是历史逻辑的必然，占有重要的一席之地。未来五到十年，具身智能不会赢者通吃，而将百花齐放。 一排排没有屏幕的黑色机柜，成为最引人关注的展品之一。
C | 犀准机器人董事长兼CEO许勇从精密制造的技术落地角度出发，鼓励具身智能企业不要害怕面对新的未知领域，要勇敢面对步入具身时代后的多重挑战，譬如团队核心能力的变化、不同类型人才团队的融合，要勇于走“难而正确的路”，从短期业务迈向长期业务。 路演现场，东土科技、奇迹智慧、天准星智等9家优质项目依次登台，清晰呈现技术壁垒、落地进展与商业规划。 真武M890×磐久AL128超节点 时代周报记者摄 时代周报记者注意到，中科曙光带来全国产十万卡AI超集群"曙光8000（登峰）"，阿里巴巴展示"真武M890×磐久AL128超节点"，中兴通讯推出OEX超节点，百度带来天池512超节点，沐曦股份展示曦景S600超节点，壁仞科技发布支持1024卡Scale-up扩展的下一代NPO光互连分布式解耦架构超节点，华为则首次线下展示1024卡昇腾950超节点真机。
D | 这些外观并不起眼的黑色机柜前，许多观众举着手机排队拍照，不少厂商甚至安排机器人在机柜旁互动，让原本冰冷的算力设备成为展会"打卡点"。
E | 这种变化并非偶然。过去几年，AI产业竞争更多集中在单颗芯片的算力、功耗和制程；而随着大模型训练和推理迈入万卡、十万卡时代，行业开始意识到，仅有高性能芯片已经不足以支撑模型持续扩张。如何将数百、数千甚至上万张AI卡高效连接，并通过网络、软件和调度系统充分释放集群性能，正成为新的竞争重点。 作为本届大会期间聚焦具身智能垂直赛道的核心专场，活动由中国电子学会主办、智友·雅瑞科创平台协办。 换句话说，AI产业竞争正逐渐从芯片本身，转向芯片之上的系统能力。 这一趋势同样体现在大会官方评选中。今年WAIC三项"镇馆之宝"均与超节点相关，分别为中科曙光AI超集群"曙光8000（登峰）"、阿里巴巴"真武M890×磐久AL128超节点"以及中兴通讯"OEX超节点"。 在业内人士看来，这不仅意味着几款产品获得认可，更意味着国产AI算力竞争正在进入新的阶段。
F | "随着大模型加快进入各类业务场景，算力需求正从训练进一步扩展至推理和边端计算。峰值性能仍是重要指标，但产品的实际表现，越来越取决于芯片、软件、集群和应用之间的协同效率。"天数智芯副总裁邹翾在WAIC期间表示。 “单卡时代”过去了？ 如果说过去AI产业竞争比拼的是发动机，那么如今比拼的更像是一整套动力系统。 随着模型参数规模持续增长，先进大模型训练往往需要数万张GPU协同运行。此时，真正影响训练效率的，不再只是单颗GPU性能，而是整个系统如何组织这些GPU完成高效协同计算。 曦景S600超节点 时代周报记者摄 业内通常将通过高速互连，将数百甚至上千张AI卡组织成统一计算资源池的系统称为"超节点"。
G | 例如，摩尔线程MTT C256 超节点，就是用一层scale-up网络把256张GPU变成一台数据中心级计算机。
H | 不过，超节点远非简单地将大量GPU堆叠在一起。一名摩尔线程现场工作人员向时代周报记者表示，“我们通过高效液冷散热、三盲插设计、完善的RAS机制和集群管理系统，来保障超节点在大规模部署下的稳定性和可维护性。这是基于真实万卡级训练经验沉淀下来的产品化能力，而非单纯的概念堆砌。” 不同厂商也在尝试不同的系统方案。天数智芯现场工作人员向时代周报记者称，天数超节点面向大模型训练与高并发推理场景，以国产通用GPU为核心，实现144芯高速全互联，通过高带宽互联、统一资源调度和软硬件协同优化，提供稳定、可靠、可扩展的高质量算力。 阿里云现场方面，一名工作人员则表示，磐久AL128超节点服务器是阿里云面向AI大模型时代打造的硬件基座，单柜集成128颗芯片，通过自研ALink互连架构，最大化GPU集群的协同计算效率。 在摩尔线程高级副总裁董龙飞看来，超节点要解决的是在一个大的系统里，如何把一个更大的模型，更大的上下文窗口放进来，还可以更快的推理出来。
I | 因为推理的速度慢了之后，调用工具就非常慢，超节点主要是为解决这个问题。
J | 业内人士呼吁算力产业开放 相比单颗芯片，超节点竞争涉及的环节更多，也更加依赖产业链协同。
K | 天数智芯副总裁宋煜认为，对通用GPU而言，实验室指标能够反映部分性能，但客户业务中的长期运行，更能检验产品在复杂负载和系统协同下的实际能力。算力能否转化为效率改善、成本下降和资源利用率提升，是衡量其产业价值的重要标准。 这意味着，行业评价标准也正在发生变化。 过去，人们关注TOPS、TFLOPS等芯片参数；如今，更关注训练吞吐率、网络时延、GPU利用率、集群稳定性以及整体拥有成本等系统指标。 由于一套成熟的超节点涉及芯片、交换网络、光互连、液冷、软件平台等多个环节，仅依靠一家企业已很难完成全部能力建设，开放生态因此成为国产算力发展的另一条主线。 中兴OEX超节点 时代周报记者摄 今年WAIC期间，中兴通讯联合壁仞科技、沐曦股份、燧原科技、天数智芯等合作伙伴，共同推出基于OEX+dOCS架构的国产高性能Matrix超节点，正是这一趋势的体现。 曦智科技创始人、董事长沈亦晨认为，当前最亟需补强的，是在庞大算力产业链中构建真正开放的产业生态，使计算、存储、交换、软件、应用等各环节的优秀企业最大化发挥各自优势，共同驱动中国算力基础设施的升级。
L | 如果说芯片时代，比拼的是单点技术突破，那么系统时代，比拼的则是整个产业链的协同能力。 而超节点，也只是更大规模AI基础设施的起点。 “超节点更多是一个高密度的计算单元，把大量AI加速卡通过高速互连组织在一起，相当于把一台‘超级服务器’做得更强。”一名中科曙光技术工程师向时代周报记者解释，而超集群是在超节点基础上，通过高速网络把成百上千个超节点连接起来，实现十万卡级资源统一调度和协同运行，是一个完整的AI基础设施系统。 该技术工程师进一步指出，真正的挑战不在节点内部，而在节点之间。随着集群规模从千卡、万卡走向十万卡，跨节点通信会成为影响训练效率和系统稳定性的关键因素。
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Published on:11:25:54
