業內首款超算+智算的大規模計算底座，在WAIC上我們找到了

允中 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

這幾天，全網被WAIC“霸屏”，從具身智能到國產算力，這場一年一度的AI盛典，同樣吸引了科技圈所有目光。

今年WAIC堪稱是國產芯片和算力企業的斗秀舞臺，108款芯片、超200款智算產品齊聚上海。除了全員大集合外，我們還看的一個明顯的變化：

過去各家比的是”我這顆芯片算力多少”，單卡性能多么牛；而今年，提到最多的是“系統創新”與“高效協同”。換言之，單卡比拼的時代已落下帷幕，大規模計算系統性能的較量即將開啟。

算力芯片群星閃耀，我們也發現了一顆“不走尋常路”的新星（芯）。

浦東張江，太初（杭州）集成電路有限公司（“太初元碁”）展位里外圍滿了人，拋開展位處于主通道上的地理位置不談，更吸引目光的，是一臺大型超節點集群，號稱“超智融合”的計算系統，旁邊剛揭幕的自研芯片——標簽寫著：異構眾核，雙模設計。

先拼架構，再談單卡

“算力產業已從單卡性能比拼進入系統級競爭階段。”太初元碁CEO楊晉喆如是說。

這話不是場面話。模型參數突破萬億級，Agent和AI4S對CPU-GPU協同的要求越來越高，單純堆算力的邊際收益正在遞減。降低單位算力成本，才是當下真正的核心命題。

這個判斷與整個行業的演進方向一致。今年WAIC上，華為展出了Atlas 950 SuperPoD超節點，沐曦發布“曦景”S系列超節點，阿里平頭哥也拿出了真武M890×磐久AL128超節點。

國盛證券在近期研報中直接點明：國產超節點迎來量產元年，算力競爭范式正從單點峰值性能全面轉向系統級全棧效率的比拼。

太初元碁給出的技術答案是HCU異構融合計算架構。核心思路是把CPU和AI算力核放在同一條高速總線上，支持M:N可重構配比——CPU負責Agent調度和數據預處理，XPA算力陣列專注大模型推理計算，再配合共享分級存儲，實現冷熱數據動態調度。

翻譯成大白話：一塊芯片里塞了兩類“大腦”，一個管調度協調，一個管高強度計算，兩者還能按需調配比例。這種設計的好處在于，面對不同負載時不用“大炮打蚊子”，也不用“小馬拉大車”，算力分配可以動態匹配。

為什么異構眾核成了必選項？

這得從Agentic AI時代的算力需求變化說起。

傳統AI訓練和推理集群通常采用“單路CPU搭配4至8顆GPU”的固定配置，CPU長期充當算力宿主，僅負責任務下發、數據調度與GPU資源托管。

進入Agentic AI智能體時代，智能體需要自主完成任務拆解、工作流編排、外部工具調用、長期記憶管理全閉環運行，CPU在規劃、決策、交互類通用計算中的算力權重與負載占比出現結構性顯著提升。

AMD CEO蘇姿豐在2026年Q1財報電話會上透露，單個計算節點中CPU與GPU的數量正從過去的一對多，逐步趨近一比一，未來甚至可能出現CPU數量多于GPU的情況。

阿里云的判斷也類似：Agent“有狀態調度+無狀態執行”的混合模式，對資源精細化管控提出了更高要求，算力系統的優化重心正全面由單卡峰值性能轉向CPU-GPU的高效協同。

太初元碁的HCU架構，本質上是在芯片層面提前響應了這個趨勢。把CPU和AI核放在同一條高速總線上，相比傳統“CPU+獨立加速卡”的分離架構，I/O損耗更低，協同效率更高。

一顆芯片可打兩份工

基于HCU架構，太初元碁發布了新一代國產AI自研芯片T2 Ultra。最值得看的正是它的雙模式設計。

T2 Ultra有兩種工作模式：自主計算模式下，芯片可以獨立承擔完整計算任務；加速模式下，則配合主機協同工作。

這意味著同一顆芯片，既能作為獨立算力節點部署在邊緣或中小規模場景，也能作為加速卡插進大型集群里當”算力引擎”。

具體再看T2 Ultra的性能參數，HPC算力（FP64）為38 TFLOPS，可滿足科學計算需求；FP4算力則高達4800 TFLOPS（稀疏算力），FP16算力1200 TFLOPS（稀疏算力）應對各種AI訓推場景，原生支持FP64至FP4、實現全精度覆蓋。

對于客戶來說，這種靈活性的實際價值在于：不用為不同場景采購不同硬件，一套芯片體系覆蓋多種部署需求，采購和運維成本都能壓下來。

在國產AI芯片普遍面臨“量產難、落地更難”的當下，能不能讓客戶用得起來、用得起，比紙面參數重要得多。

不只是跑大模型

如果說T2 Ultra是“心臟”，那元碁HyperIntelliX超智融合計算系統就是整個“身體”，定位為面向 AI+AI4S 的全國產智算+超算融合計算平臺。

值得注意的是，HyperIntelliX不只是跑大模型，同樣也能在AI4S領域發揮價值。針對AI4S領域，太初元碁同步披露了相關落地成果：

全球氣象預測可視化系統、TecoQSim量子經典模擬器、大規模虛擬藥物篩選——覆蓋氣象、量子計算、生物醫藥三個方向。

多數國產AI芯片目前還停留在“跑通大模型推理”的階段，能同時支撐AI和AI4S雙線任務的平臺并不多見。

這個定位有其行業背景。AI4S（AI for Science）對算力的需求與純AI推理不同：科學計算通常需要高并發、大吞吐、長時任務，且對雙精度計算能力有硬性要求。

太初元碁團隊有三次獲得高性能計算領域國際最高獎項“戈登·貝爾獎”的積淀，在超算領域的經驗為其切入AI4S提供了技術底氣。

生態遷移：國產芯片真正的硬骨頭

俗話說“是騾子是馬，拉出來遛一遛”，硬件再強，也得有人用，才能談得上“可用”，進而朝“好用”轉變。

太初元碁WAIC期間發布了兩款生態產品，直指國產芯片最頭疼的“遷移成本”問題。

人工智能開發者社區2.0完成了對Megatron-LM、DeepSpeed、飛槳PaddleHelix、PyTorch、vLLM等主流訓練與推理框架的適配，提供從模型分析、遷移、算子開發到性能優化、精度調試的全流程工具鏈。

新一代國產AI4S計算平臺，針對科學計算高并發、大吞吐、長時任務的特點做了專項優化。

這個自主研發的一站式科研創新平臺，面向氣象預測、生物醫藥、量子力學、化學材料、流體力學等前沿科學領域，全面兼容龍芯、申威、飛騰、x86等國內外主流CPU，提供自研編程模型和涵蓋通用算子與科學計算專用加速庫。

同時深度適配 PyTorch、JAX、飛槳、MindSpore 等主流框架，并配套 DevKit 開發套件，支持算子生成、編譯優化與性能分析，有效降低算子開發門檻與性能調優難度。

依托平臺軟硬協同的全棧能力，太初元碁與清華大學、湖南大學、山東大學、百度、東潤等高校和行業伙伴展開深度合作，在氣象預報、量子模擬、基因分析、材料仿真、流體計算等領域打造一系列高效、精準的科研解決方案，助力科研與產業級科學計算高效落地，實現以中國芯，解科學題。

太初元碁的邏輯很清楚：芯片是入場券，生態才是護城河。

這個判斷切中了國產芯片的共性痛點。當前主流框架和算子庫深度綁定CUDA生態，模型向國產算力遷移流程復雜、開發成本高、周期長。行業調研顯示，完整適配周期約需3-6個月，其中約60%的工作量集中在性能調優階段。

國產芯片生態建設目前分為兩大路線：一條是主打GPGPU路線，追求與英偉達的CUDA兼容，如寒武紀通過自研Bangware軟件棧實現CUDA兼容，遷移成本降低約70%；另一條是以華為MindSpore為代表的自主生態，試圖在英偉達生態圈外建立獨立生態圈。

太初元碁的路線更接近前者，通過多元化開發范式支持PyTorch、vLLM等主流框架快速遷移，滿足80%-90%主流場景適配需求。

進一步深挖其長期以來在國產化生態搭建方面的嘗試，我們發現，不管是公開信息顯示的累計超40款AI大模型的即發即適配，還是太初元碁聯合百余所高校、科研機構、企業等推動算力落地——

例如與清華大學研發Teco-QSim量子經典模擬器；攜手量旋科技，打造“量子-超算-智算”超智融合平臺；率先完成清醒異RiverONE模型適配及龍芯平臺驗證；為清華大學智能產業研究院AtomWorld 原子世界模型提供512節點全液冷架構的硬件基礎；與百度螺旋槳、神威數智團隊成功復現AlphaFold3模型；聯合湖南大學發布首個顯式建模DNA雙鏈動態交互的基因組語言模型CrossDNA；與山東大學高性能計算團隊完成分子對接方法優化，構建大規模藥物篩選全流程方案；聯合百度飛槳為百家企業提供 AI for Science端到端方案；聯合百度科學計算團隊打造國產氣象一體機，支持逐時動態推演與臺風路徑軌跡精準識別；與東潤環能達成戰略合作，實現訓練吞吐與推理QPS的雙提升；深度適配上海人工智能實驗室的書生Intern-S1 AI4S多模態大模型，并聯合開展AI4S生態賽事等等。

都直接指向一個核心問題：生態不斷加碼擴容。

聊完技術底層講安全

由河南空港智算中心、瑞萊智慧、太初元碁、安勢信息、清源智契、典樞科技、數安信七家單位聯合打造的全域大模型安全系統，同步在WAIC發布。

瑞萊智慧CTO徐世真現場拆解了整套框架：底層是國產可信算力底座，核心是一體化大模型安全評測治理平臺，上層構建大模型安全測評、數據合規、數據安全、軟件供應鏈安全等多種安全系統，頂層配套獨立AI安全教育實訓中心。

這看起來像是“補丁式”的安全附件，但在當前的行業語境下，它可能是整場發布會中最務實的一環。大模型正在加速進入政務、金融、醫療等敏感領域，安全問題不是“要不要做”的問題，而是“不做就沒法落地”的硬門檻。

看似斗秀 實為國產算力的一次大考

WAIC 2026與其說是一次國產算力“百花斗艷”舞臺，不如將其看成面向國產算力的一次大考。而當我們把太初元碁的發布放在整個國產芯片版圖里看，會更清晰一些。

華為昇騰950PR已經量產，FP4精度算力達1.56PFLOPS，2026年出貨目標上調至150-200萬顆；寒武紀思元590在DeepSeek推理場景中效率已超越H20，2025年全年營收64.97億元，同比增長453%；沐曦股份登陸科創板，市值一度突破2800億元；海光信息深算DCU已與365款主流大模型適配。

太初元碁的差異化在于：它想做的不是某一顆芯片的替代者，而是一整套AI基礎設施的構建者。

從底層HCU架構支撐的T2 Ultra芯片與HyperIntelliX系統，到中層開發者社區2.0與AI4S計算平臺，再到上層七家聯合的全域大模型安全體系——三層之間不是簡單疊加，而是相互支撐的體系。

但挑戰同樣明顯。國產AI芯片市場正從“政策驅動”向“市場驅動”深層轉型，頭部3-5家占據80%+份額的洗牌窗口即將開啟。

對于太初元碁而言，能否在萬卡集群、十萬卡集群的規模化部署中證明系統穩定性，能否在生態遷移成本上持續降低開發者門檻，將是決定其能否從“可用”走向“好用”的關鍵。

國產算力走到今天，早已過了靠單點參數刷存在感的階段。真正的較量，是體系化能力與生態協同效率的綜合比拼。

WAIC 2026的展臺已經說明：大家比的不再是“我有多強”，而是“我的系統有多完整”、“我能不能落地更多場景”。畢竟，只有真正走完產業閉環落地，未來才能接著“活下去”。