上周在WAIC 2026现场，某大厂算力基建负责人老李盯着曙光8000和昇腾950的真机看了足足半小时。他跟我吐槽，以前参加展会净看PPT上的算力峰值，现在厂商直接把千卡级别的铁疙瘩搬来了。这次入选大会镇馆之宝的曙光8000确实硬核，单个计算单元算力密度直接拉升20倍，自研的scaleFabric互连技术硬是撑起了十万卡规模的稳定互连。 隔壁展台的昇腾950超节点同样没藏着掖着。基于灵衢互联协议，这台Atlas 950 SuperPoD直接拉满到1024卡规模，甩出1 EFLOPS FP8和256TB全局统一内存编址空间。更关键的是那个3μs超低RTT时延，懂行的都知道，以前搞万卡集群，算力往往不是瓶颈，卡间通信的延迟才是要命的木桶短板。现在昇腾384超节点已经落地了750多套，跑通了互联网、金融等核心业务，也是国内唯一训练出SOTA模型的超节点。这说明国产算力早就跨过了能用就行的凑合阶段。 从750套384的规模化商用，到950和曙光8000的超节点同台竞技，国产AI算力基建的底层逻辑变了。以前大家盯着单卡参数死磕，现在拼的是超节点规模商用与软硬协同的系统级交付。大模型和具身智能的真实场景落地，需要的不是实验室里跑出来的漂亮数据，而是能在机房里全天候稳定吐算力的工业级底座。别再迷信单点突破了，把万卡集群的交付门槛打下来，才是拿到下半场牌桌门票的唯一方式。 750套昇腾384超节点能实打实落地，靠的绝不是PPT上画的大饼。万亿参数模型训练进入深水区，卡脖子的早就不只是单卡算力，而是内存墙和通信墙。以前搞大模型，几千张卡凑在一起，算力峰值看着吓人，一跑起来全在等数据，集群利用率惨不忍睹。 这次昇腾950直接把底牌亮了。1024卡规模，砸出256TB全局统一内存编址空间，配上TB级NPU互联超大带宽。这组数据意味着模型参数再膨胀，内存也装得下，卡间数据搬运再频繁，带宽也扛得住。加上3μs超低RTT时延，硬生生把通信延迟压到了极致。 顺应产业导向，国产算力基建跨过可用阶段，拼的就是这种砸碎内存与带宽瓶颈的系统级交付。这也是为什么昇腾384能在互联网、金融等核心业务铺开750多套，甚至成了国内唯一训练出SOTA模型的超节点。别再拿单卡跑分说事了，把底层互联和内存编址的突围战打赢，才是全面支撑大模型与具身智能在真实场景落地的硬通货。 底层算力底座刚夯实，具身智能这把火就烧到了物理交互的深水区。近期拿下红杉中国、高瓴创投及智元机器人数千万元天使轮融资的模感科技，直接把底牌亮在了WAIC现场。其推出的MoSkin全身柔性多模态触觉系统，瞄准的正是机器人进厂打工的最大绊脚石。 以前搞机器人触觉，厂商都盯着灵巧手和夹爪指尖做文章。真到了复杂场景，机器人身体其他部位全是个瞎子，根本没法形成完整的物理交互。这直接导致仿真环境里练得再好的世界模型，一部署到真机就抓瞎，物理交互状态无法真实映射。 现在他们把机器人手部、四肢到足底全包裹起来，靠电磁超构力学技术将刚性边界转化为连续的六维力场感知。但这套方案要真正跑通，极其考验底层算力。高频多维的触觉数据要实时喂给世界动作触觉预测模型，通过多模态隐空间融合门控机制去修正低频决策。没有昇腾950那种TB级互联带宽和超低时延兜底，这种毫秒级的高频修正根本跑不起来。 算力反哺具身智能，绝不仅是给机器人换个更聪明的脑子，而是给它铺满感知物理世界的神经。当全身触觉反馈与超节点算力真正咬合，具身智能才算跨过了实验室的温室，拿到在真实工业场景里干脏活累活的入场券。 华为昇腾950超节点真机首次公开亮相 具身智能在真实场景里摸爬滚打，背后全靠Agentic推理在疯狂输出。但现实很骨感，大量企业的机房根本不具备液冷条件。难道为了跑个智能体推理，还得把机房拆了重装？ 华为这次把Atlas 850E风冷超节点搬到了现场，算是把部署门槛直接踩碎了。依托升级的VCE散热技术，普通风冷机房即可享受超节点技术。这意味着企业不用去死磕昂贵的液冷改造，在现有基础设施上就能拿到高吞吐、低时延的推理体验。对Agentic应用来说，时延就是命，能在普通机房里把延迟压下来，才是真正让智能体走向规模化商用的底气。 硬件把机房门槛抹平了，软件就得把开发者的坑填上。昇腾AI基础软件这次主打开源开放，深度兼容第三方训练加速库、推理引擎与编程语言。以前搞国产算力，开发者最怕的就是生态封闭和适配折磨。现在官方明确要从功能好用迈向操作易用，持续优化开发者体验。这不仅是改改接口的事，而是把主流大模型训练与推理效率实打实地提上去。 顺应产业导向，国产AI算力基建跨过可用阶段后，拼的就是这种软硬协同的系统级交付。把Agentic推理的综合门槛打到地板价，让企业在普通风冷机房里低成本跑通业务，这才是全面支撑大模型与具身智能真实场景落地的硬道理。 机器人全身触觉系统填补物理交互鸿沟 以前搞算力，圈子习惯盯着PPT上的峰值参数自嗨，单卡跑分刷得飞起，一上集群就拉胯。现在风向彻底变了，从展台上直接搬来的真机铁疙瘩，到750多套超节点在金融、互联网核心业务里连轴转，国产AI基建早就跨过了“能用就行”的凑合阶段。 这背后的核心逻辑，是从拼参数转向拼交付。深水区里游得稳不稳，全看超节点规模商用和软硬协同的功底。硬件端砸碎内存与通信墙，软件端开源开放填平生态鸿沟，部署端连普通风冷机房都能跑超节点。这套组合拳打下来，不是为了让展台上的数据更好看，而是为了全面支撑大模型与具身智能在真实场景里落地。 顺应产业导向，算力底座必须经得起真实业务的毒打。大模型训练和Agentic推理需要的不是温室里的盆景，而是能全天候稳定吐算力的工业级基础设施。别再迷信实验室里跑出来的漂亮数据了，把万卡集群的交付门槛彻底打下来，让算力像水电一样在机房里稳定输出，才是国产AI基建拿到下半场牌桌门票的硬道理。