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前言：去年，AI領域的投資焦點仍集中在算力軍備競賽上，大型模型公司與科技巨頭紛紛投入巨資購置硬件，以提升模型性能。然而今年，隨著產業向縱深發展，投資評估的核心指標已發生轉變，訂單增長率、毛利率、任務執行效率及投資回報率等商業價值維度成為更關鍵的衡量標準。這些成本敏感型制造巨頭的采購，標志著人形機器人正從展示型[奢侈品]轉變為解決實際需求的[消費品]，開始創造真實經濟價值。

作者 | 方文三

圖片來源 |  網 絡 

算力拐點：國產突圍與超節點效能突破 

隨著大模型訓練、智能交互、邊端側AI等應用在各行業的廣泛滲透，對不同層級算力的需求呈現持續增長態勢。

在邊緣AI領域，國產芯片正從提升單芯片性能著手突破。

如果說追求極限性能設定了算力競賽的上限，那么深刻洞察多樣應用場景則拓寬了這場競賽的邊界。

市場需求正快速演變，呈現兩大趨勢：

①企業出于數據安全考量，對大模型的私有化部署需求持續上升；

②訓練與推理場景逐漸分離，不同應用需要性價比各異的算力方案。

超節點架構已成為國產算力規模化突圍的核心路徑。

其興起表明，國產算力在單芯片技術上的差距可通過系統設計彌合，借助架構革新實現集群效能超越。

這種針對AI場景的適應性改進，是算力堆砌向實用能力躍遷的關鍵步驟。

算力產品：多維度創新成果集中亮相

本屆WAIC展會上，多家企業展示了最新算力產品，覆蓋芯片、顯卡、集群系統等全鏈條。

華為展出了Atlas900A3SuperPoD超節點集群。該集群基于超節點架構，包含12個計算柜和4個總線柜，整合了384顆昇騰910NPU和192顆鯤鵬920CPU，是當前業界最大規模的超節點系統。 

摩爾線程展示了全功能GPU芯片及系列應用產品，涵蓋MTTS80游戲顯卡和MTTS3000/4000智算中心顯卡。

其產品線實現從芯片到顯卡再到集群的完整布局，支持AI計算加速、3D圖形渲染、超高清視頻編解碼及科學計算等復合工作負載。

沐曦的展陳采用立體化方式，展品范圍從單顆芯片延伸至大型高密度算力機柜及散熱系統。

其最新發布的曦云C600GPU芯片基于國產供應鏈設計制造，于今年7月完成回片。

該芯片采用自研GPGPU架構與指令集，兼具通用計算與智能計算能力，自主化程度高。

現場展示的高密度算力POD融合了AI能源管理、GPU算效優化、冷板式液冷散熱及彈性配電方案，支持8至128臺算力設備的靈活擴展。

燧原科技帶來了S60AI推理加速卡及DeepSeek一體機樣機。

S60面向數據中心大規模部署，已應用于美圖公司AI換裝功能及慶陽智算中心推理集群。

測試顯示，在BF16精度下，S60推理延時與海外同級產品持平且具備顯著性價比優勢。

慶陽萬卡S60集群自2025年1月起已對外開放推理算力服務。

墨芯AI展出了支持32倍稀疏率的高性能可編程芯片Antoum，該芯片兼容CNN、RNN、Transformer等主流模型及多種數據類型，在視覺應用中實現編解碼性能的突破性提升。

云天勵飛推出了完全自主研發的深界DeepEdge10系列芯片，基于國產工藝首創[算力積木]結構；

后摩智能發布的端邊大模型AI芯片后摩漫界M50，能在高效能下運行1.5B到70B參數的本地模型；

此芯科技的此芯P1芯片也取得重大進展，提供45TOPS端側算力，為邊緣AI提供強大支撐。

針對大型AI基礎設施，產業正從芯片堆疊轉向系統構建，采用[超節點]來擴展效能邊界。

超節點通過整合多臺服務器和多張算力卡，形成更大規模的算力單元，突破傳統部署限制。

這種聚合并非簡單疊加硬件，而是優化節點內互聯和液冷散熱等技術，提升集群能效、通信帶寬和空間利用率，專門應對復雜的大模型AI任務。

中興通訊推出光躍LightSphereX解決方案，作為全球首個分布式光互連光交換GPU超節點。

它基于曦智科技的分布式光交換技術，結合硅光芯片、壁仞科技的大算力GPU液冷模組，并搭載中興AI服務器和儀電智算云軟件，構建高帶寬、低延遲、可擴展的自主智算集群。

神州數碼旗下神州鯤泰在大會上推出業界首款基于鯤鵬技術的大模型訓練推理一體服務器KunTaiR624K2及推理服務器KunTaiR622K2。

KunTaiR624K2最高支持10張主流AI加速卡，計算性能較前代提升一倍；而KunTaiR622K2則在2U空間內達到行業最高算力密度。

大模型落地：從參數競賽到產業深水區

2023年，超過20款機器人首次亮相；2024年，18臺人形機器人進行了矩陣展示；今年，參展的智能機器人數量增至60余款，人形機器人總數達到150余臺。

今年WAIC通過深度剖析大模型技術路徑和探索AI法治體系，以多線并進的方式，全面釋放AI時代的關鍵信號。

大語言模型理解語言的方式如同多維樂高積木，每個詞都代表多維度特征集合。

這種認知深化正推動全球AI產業從單純參數競賽轉向更注重實際價值創造的新階段。

在WAIC2025上，各廠商紛紛推出AI新品以展示戰略方向，這些動態不限于技術層面的常規迭代，更揭示了AI正從輔助工具向產業核心要素的根本轉變。

從具身智能的實際應用落地，到AI智能體功能的深度拓展，再到算力與模型創新的大步跨越，AI全方位滲透各行業的底層架構，重塑產業運作邏輯與發展路徑。

模型廠商正集體從云端轉向實際產業，告別純粹的參數競爭與技術展示，深入產業核心地帶，發掘應用場景，構建生態系統，開啟技術商業化的探索之旅。

模型與產業場景的深度融合至關重要，因為唯有在真實環境中，AI才能獲取新穎、高質量且蘊含物理規律的數據，推動更高維度的進化。

產業已邁入回歸客戶需求、扎根實際應用場景的新階段。

從市場進展觀察，大模型的終極形態尚需漫長路程，隨著開源模型與封閉模型性能趨近，僅憑模型在國內難以實現顯著差異化；因此，找準自身產業生態位變得尤為關鍵。

WAIC2025釋放三大產業趨勢 

WAIC2025釋放出明確信號：AI正突破符號指令的局限，通過具身化載體深度融入細分場景。展會熱度背后，三大AI產業趨勢逐漸清晰：

①模型研發轉向追求極致[推理效率]：參數規模競爭讓位于效能優化，ScalingLaw邊際收益遞減推動行業聚焦[低成本、高并發]推理方案。

阿里開源三款新模型：Qwen3推理模型性能比肩Gemini2.5Pro；Qwen3-Coder登頂HuggingFace總榜，帶動API調用量三日突破千億Tokens。

商湯科技發布日日新V6.5多模態大模型，原生集成感知導航能力，推理吞吐量提升35%+，多模態性能超越GPT-4o與Gemini2.5Flash，實現5倍性價比躍升。

階躍星辰推出Step3系列模型，在國產芯片推理效率達DeepSeek-R1的300%。

②算力升級演進為系統級[超級工廠]：MoE架構、混合精度、量化剪枝與實時擴展（Test-TimeScaling）等技術組合，推動模型實現[邊推理邊計算]，以更低算力獲取更高精度。

③應用場景延伸至物理世界[自主執行]：未來兩年市場競爭核心在于，同等算力預算內，誰能交付更優性能，誰將掌握產業主動權。

結尾：

從WAIC2025的諸多動態中不難看出，AI產業正經歷從技術狂熱到理性落地的關鍵轉折。

算力競賽不再是單純的性能堆砌，而是通過超節點架構、國產芯片突圍與場景化方案設計，在效能、成本與安全間找到精準平衡；

大模型也告別了[參數為王]的時代，轉而深耕產業場景，以推理效率提升、生態位構建與實際價值創造為核心目標。

部分資料參考：

鏡相工作室：《在WAIC，比起看機器人打拳，人們更想知道怎么用AI賺錢》

頭部科技：《國產AI算力逆風起飛，多種技術路徑大突圍》

經濟觀察報：《WAIC2025觀察：算力競賽升維，模型尋路落地》

財聯社：《WAIC2025閉幕：參觀人數預超35萬次，投資額超150億》

物聯網智庫：《WAIC2025:從技術破局到場景應用深入,AI實踐開始跨越三大拐點》

       原文標題 : AI芯天下丨產業丨從WAIC2025看：算力競逐升維戰，模型落地攻堅時