文｜蘇揚
編輯｜徐青陽
今年的WAIC（世界人工智能大會）有“三大熱”：氣氛熱、話題熱，天氣也熱。
“168元一張的門票早早就賣完了，899元的進階會員通票也沒了。”展前，朋友圈裏都在喊一票難求。
規模上，WAIC26是歷屆裏面最大的一次，包含世博、徐匯、張江三大片區四個場館，總面積超過10萬平方米， 張江展區 還 單獨爲“中國芯片”開了小竈 ：覆蓋了華爲、沐曦、摩爾線程、天數等40多家國產算力相關企業。
在世博展區，今年總共設有4個展館，覆蓋了模型、算力、具身和應用等不同類型企業。基本每個館看下來，觀衆大體能夠對人工智能產業鏈形成相對完整的認知。
模型層面，Kimi在展前發佈了3T級參數的Kimi K3，性能猛追海外前沿模型，可以說狠吸了一波人氣；算力層面，幾乎所有的國產算力都在曬“超節點”機櫃，並且打出了“鎮館之寶”的概念；階躍星辰也把展前發佈的“AI手機”STEPX Neo帶上了展臺；宇樹則是把自己的“變形金剛”GD01，安排在了展館入口最搶眼的位置。
可以說，過去半年你能看到的 所有國產模型、Agent、算力 產品，都 集中 到 WAIC上“路演” 了。
不過今年的氣氛組與2025年略微不同，由於首日未開放售票，所以現場人流裏面也少了“寶寶觀衆”這種特殊人羣。去年的大會現場，可以看到衆多寶爸、寶媽們推着嬰兒車，來感受最前沿的科技成果，這羣“氣氛組”也構成了WAIC最有意思的風景線。
國產超節點貼上了“鎮館之寶”標籤
01
中國模型呼喚性價比
“世博中心和世博展覽館可以說是‘含AI量’拉滿。”主辦方預熱時說。
據瞭解，今年大會總共涉及108款芯片、261款大模型、208款具身智能終端、超300臺真機。
沐曦曦雲C600 GPU
在模型層面，討論度最高的是3T級參數的Kimi K3，幾乎在現場碰到人都會聊起這款模型，它憑藉2.8T的參數，與自研的Kimi Delta Attention（KDA）和Attention Residuals（AttnRes）架構等一系列創新，帶動這款模型在基準測試上對海外前沿模型瘋狂追分。
一直在關注中國人工智能的馬斯克，再次在評論區發出了“令人印象深刻”的感嘆。
馬斯克點贊Kimi K3
Kimi K3超高的討論度，一方面來自基準測試反饋出來的性能，另一方面則來自於有限的算力下，月之暗面在“降本增效”上的探索，尤其是搭配Stable LatentMoE框架，用組合式的解決方案來壓低API定價，這其實才是國產模型真正閃光的地方。
頭部開源模型在努力的追分，WAIC的展館裏卻又是另一番景象。
開展前一週我們從主辦方那裏拿到了展館圖，可以說半數企業名字都不熟悉，這些分佈在醫療健康、生命科學、文旅教育等等細分領域的企業，反而沒有像頭部模型一樣追參數、拼基準，反而是在各自領域探索垂直模型，探索利用AI和Agent來重塑生產鏈路與工作流。
在北電數智展臺，一位現場的工作人員告訴我們，現在隨着AI融入家庭醫生產品，1名在線人員就能支持5000-8000名居民的日常健康諮詢管理；大模型六小虎之一的百川，也在現場展出了Baichuan-M4模型在腫瘤、兒科等專科場景下的落地成果。
聽講解的時候我就在想，這些 垂直細分領域裏面的企業都必須要標配Fable 5、GPT-5.6這樣的模型嗎？我想答案是否定的。
Fable 5這種前沿模型的確是生產力的代表，但它不讓你接入，也不提供先進算力讓你有機會在算力上追趕前沿模型，更重要的是它的擁有成本決定了只有一小部分用戶用得起。那麼，中國的人工智能產業就會停下來嗎？也沒有啊。
相比性能頂尖的模型， 更多的用戶在意的還是性價比。這一點其實在海外模型生態裏也已經有所體現——包括SpaceX的Grok 4.5、Meta的Muse Spark 1.1，無不例外都在強調“性價比”。
02
國產算力支棱起來了
“沒有一套超節點，都不好意思來WAIC擺攤。”一位從業者在朋友圈中寫道。
華爲昇騰Altas 950超節點
超節點機櫃是今年國產算力最標誌性的展品之一 ，華爲、中興、沐曦、壁仞、天數、摩爾線程，都拿出了相關的解決方案，一些品牌更是打出了“鎮館之寶”的口號。
除了相對傳統的GPU和ASIC超節點，清微智能、東方算芯還都拿出了可重構、可編程芯片和對應的超節點服務器，這些產品最大的特點是通過控制電路來重構計算單元，提高算力利用率，在不依賴先進製程的情況下，藉助3D封裝技術，來追趕算力和性能。
清微智能可重構超節點
即便先進晶圓工藝發展受限，今年依舊能感受到國產算力的進化速度。視覺上，去年WAIC展出的CloudMatrix 384超節點，機櫃背面滿是粗壯高速銅纜；今年亮相的新一代Atlas 950超節點，全面普及800G光模塊與高密度光纖，大幅減少傳統粗銅纜的使用。數量上，去年是384卡互聯，今年飆升至1024卡互聯，超節點規模也在隨時間同步擴展。
Atlas 950超節點機櫃背面實拍，機櫃內大規模部署光纖光互聯
和很多國產算力的工作人員聊到一個非常直觀的感受：去年很多企業還在籌備上市， 到了今年相當一部分已經闖進資本市場 ，或者正在闖關的路上。
國產GPU第一股摩爾線程
在交流的時候，很明顯能夠感受到大家的自信和喜悅，這與國產算力現在不愁賣高度相關。
時間倒回去年WAIC，當時很多公司可能還對英偉達的“特供”抱以期待，國產算力則因爲生態、體驗問題被拒之門外。但自今年開始，在英偉達無法供貨，海外巨頭們近萬億美元資本開支的背景下，國產算力被推上了供給的牌桌， 在不得不選的情況下，在所有人都在爭搶國產算力的時候，生態問題也就不再是個問題了。
一位國產算力從業者告訴我們：隨着各類兼容適配方案的成熟，主流大模型的基礎算子不再頻繁大幅迭代、新型算子變體減少， 生態適配門檻正被時間一點點“瓦解”。
也正是這個原因，一些國產模型發佈之後，國產算力很快就官宣完成了Day0級別適配。
DeepSeek V4系列剛剛上線的時候，當時就發出了對國產算力的暗示。美團6月底發佈的1.6T模型基於全國產算力訓練的消息官宣，則是直接對國產算力打出明牌。
所以說， 現在唯一能拖慢國產算力腳步的，也只有晶圓廠的產能和HBM的供給 。尤其是，國產可重構算力解決方案，正在逐步繞過這一物理限制。
03
哪裏都離不開機器人
這兩年全球的科技展會，都離不開機器人的身影，今年的展會，宇樹則是把自己的“變形金剛”GD01，放置在了入口處最顯眼的位置。這背後，其實是具身智能產業的進化。
宇樹GD01機器人
過去在相當長一段時間，人形機器人給外界的觀感還是跳舞、打拳。我在年初《我們不需要100萬臺“跳舞機器人”》裏面引述過一位投資人的激進的觀點，他說：“2026年的人形機器人，還是跳舞耍寶，那結局只能死路一條。”
所以， 今天的場館裏越來越多的人在討論：機器人什麼時候進廠“打螺絲”？
5月份，我去參加天津“智博會”，當時最大的感受就是：到了現場才發現，連中石油、中石化這樣的傳統能源企業都已經在佈局機器人賽道了。只是與大衆想象不太一樣的地方是：工業領域機器人，它們可能是一隻改裝過的機器狗，一個機械臂，乃至一輛運載拖車，有些甚至可能無法準確地描述出它們的樣子。它們都在共同說明的一件事：整合了大模型的機器人，已經在悄然與傳統產業融合。
還有一個重要的變化，但在場館裏表現得不明顯： 越來越多的具身企業，將目光對準了數據與模型。
“過去行業一直很關注中國在硬件、在零部件供應鏈上面的優勢，可是其實從今年開始，我們的數據供應鏈上的優勢也會凸顯出來。數據工程鏈的優勢疊加上我們整機供應鏈的優勢，會決定在未來兩到三年的時間裏面，中國的整個具身基礎模型的能力會超過美國，拿到世界第一的位置。”星海圖CEO高繼揚此前在公開演講中說。
前一段時間，香港大學羅平教授團隊發起的RoboDojo基準評測（42個仿真任務和18個真實機器人任務）。真機評測榜單的前10名中，除了Physical Intelligence的Pi_05以外，剩下9個全部來自中國團隊。
這在某種程度上反映了中國具身模型的進化速度。
中國具身基模霸榜，源自於投資人瘋狂“發紅包”，其中尤以今年春節後最爲典型。今年一季度，包括星海圖、自變量、北京人形機器人創新中心、銀河通用、逐際動力等在內的企業，先後完成了累計近百億元的融資。而在過去的一個月，至少有5傢俱身產業的公司完成融資。
也就是說， 投資人和產業正在用真金白銀，催化國產具身智能產業 。
04
生命力
WAIC上“寶爸寶媽帶娃”氣氛組是一種生命力，他們是中國人工智能產業最終面臨的用戶的一個縮影；國產模型和算力的不斷進化也是一種生命力。而展會“從展到消”，則是不斷催化這種生命力的關鍵。
根據此前WAIC官方的預測， 通過展會的連接， 今年累計沉澱超200億元AI採購需求 。
在現場，一位國產算力從業者對展會的連接價值提出了另一番看法。她說：“以前我們來的時候，很多人不瞭解我們，只是當成一家遊戲顯卡廠商；之後很多人才開始知道我們也有AI算力。現在，才慢慢有很多人知道，我們也有超節點產品。”
比起展會，WAIC今年的各種論壇，代表的是中國在全球人工智能產業的安全、治理方面的探索和責任感，這其實也是一種生命力的表現。
作爲 大會論壇最重要看點之一——“圖靈獎”含量最高的一屆 ，包括“深度學習之父”約書亞·本吉奧、“強化學習之父”理查德·薩頓等在內的9位“圖靈獎”得主將相繼出現在不同論壇上。
一直提示AI風險，呼籲強監管的約書亞·本吉奧，在科學前沿論壇上說：“AI既降低了作惡的門檻，又抬高了危害的上限。”他不斷強調，當前的安全措施，已經追不上AI能力狂飆的速度。
衆多前沿科學家齊聚上海，討論跳出了模型技術本身，聚焦人類在安全、治理上的對齊， 以及中國人工智能產業在這一領域的思考和方案，這種討論恰好建立在美國不斷收縮先進人工智能技術、底層算力出口的背景下。
這讓我想起了數字經濟學者劉典在解讀美國智庫蘭德《中國科技產業戰略》報告時的總結，他說：“我們真正該做的是借對手的眼睛，照自己的鏡子， 能被對手研究說明我們已站到了舞臺中央，但站到中央之後怎麼走，這道題得我們自己答 。”
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