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凤凰网科技出品
作者｜赵子坤 、董雨晴
编辑｜董雨晴
上海7月的体感温度逼近40度，但WAIC2026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 ，已经成为中国AI赛道的集体武器 。
就在WAIC前夜 ，月之暗面Kimi甩出了一颗重磅炸弹 。KimiK3，2.8万亿参数 ，全球首个开源的3万亿级模型。在ArtificialAnalysis的智能指数上 ，K3得分仅次于ClaudeFable5和GPT-5.6Sol，稳居全球第三 。
FrontendCodeArena上 ，它以1679分直接压过了Fable5的1631和GPT-5.6Sol的1618 ，登顶第一 。马斯克在评论区再度打出了“令人印象深刻”。
KimiK3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%。
这是一场从国模到国芯的合力围剿 。
性价比之王 ，超节点火了
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（Atlas950SuperPoD）首次以真机亮相，1024张昇腾卡高速互联 ，提供1EFLOPSFP8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%。阿里平头哥真武M890AI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 ，传输效率会大幅提升。”
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。 ”
比大厂更先拥抱国产算力的是国产大模型先锋们 。
今年4月 ，DeepSeekV4发布的同时就完成了对华为昇腾超节点全系列产品的适配 。另有报道，DeepSeek决定专门针对华为芯片优化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 。MiniMaxM3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Day0适配。
“Day0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 。
遍地的Token工厂 ，谁能真正干翻英伟达？
“Token工厂 ”是今年展馆里被提及频率最高的词 ，没有之一。
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 、运营成本 ”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和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buyin” 。
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 。“大家不要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%。
摩尔线程完成了MoE-236B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 。
一场集体狙击战
把整条链串起来看，逻辑就很清楚了 。
上游 ，KimiK3 、DeepSeekV4、智谱GLM-5.2 、MiniMaxM3——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 ，他们认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 。
KimiK3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越来越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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