聚焦 2026 上海世界人工智能大会，国内 AI 算力竞争已从单芯片规格比拼，全面转向 SuperPod 集群调度与系统利用率层面。
一、产业主线：从单芯片迭代转向系统级 Scale-up
对比两届 WAIC，2025 年核心看点是单芯片发布与推理需求释放，2026 年重磅芯片减少，几乎所有国内 AI 加速厂商均展出 64 卡 / 128 卡规模的 Scale-up 系统，依托自研互联技术搭建。
国内 AI 芯片制程端存在约束，但光互联、机架设计等系统级能力具备相对优势，行业竞争维度已从芯片参数转向互联性能、内存共享与系统可靠性。
当前国内 AI 服务器生态模块化特征明确：加速器厂商提供芯片与软件栈，ODM 厂商整合服务器、互联、散热供电形成集群方案。行业差异化将更多取决于互联性能、软件优化与容错能力，而非单纯的芯片数量。
机架互联主流采用无中板正交设计，降低高多层背板制造难度；当前 GPU 与 CPU 配比集中在 4:1 至 8:1，后续智能体负载扩张可能推高 CPU 需求占比。
二、头部 SuperPod 方案核心参数
华为 Atlas 950 SuperPod 为本次最大规模方案，搭载 1024 颗昇腾 950DT NPU，整集群 FP8 性能约 1 EFLOPS，通过内存池化实现最高 256TB 可寻址内存。
核心升级为 UnifiedBus 2.0 架构，实现跨刀片、跨机柜的统一寻址与内存语义；采用柜内铜缆 + 柜间光互联的混合方案，搭配光路保护机制，保障大集群容错能力。
其余主流方案均为厂商与 ODM 联合开发：沐曦 MTT C256 支持 128-256 颗 GPU；燧原、沐曦分别与中兴合作推出 64 卡机架级方案，均采用无中板正交架构。
三、推理技术：P/D 分离落地，优化资源效率
大模型推理的预填充（计算密集）与解码（带宽敏感）特性差异显著，同池部署易造成资源失衡。P/D 分离架构将两类负载拆分至独立加速器池，可独立调度并支持异构配置。
现场披露的异构配置数据显示，90% 国产算力配预填充、10% 海外算力配解码，可实现吞吐量提升 54%，P90 首 token 时延下降 64%。更细分的 Attention/FFN 分离仍处于技术探索阶段，尚未量产落地。
天数智芯发布天垓 300 全阶段推理芯片，搭载 144GB HBM3E 显存，带宽约 4TB/s，厂商自测推理性能高于 H100。厂商今年预计出货约 10 万张卡，明年出货量不低于今年，优先推进推理场景规模化部署。
四、制程替代路线：3D 堆叠破解工艺约束
东方计算展出 DF1000 3D 堆叠 AI 芯片，采用国产 14nm 级工艺，通过晶圆级混合键合堆叠 DRAM 与逻辑裸片，突破内存墙瓶颈。
芯片带宽 6.4TB/s，BF16 性能 520TFLOPS，128 卡集群已完成稳定性验证，属于架构与封装弥补制程差距的典型路径。
五、产业链核心进展
晶圆制造：华虹 8 英寸厂利用率约 110%，代工价格累计上涨 10%-15%；9A 厂三季度将达 8.3 万片 / 月产能，9B 厂年底形成 1-2 万片 / 月产能。
半导体设备：中微公司判断存储设备未来三年需求能见度最强，先进逻辑设备国产化率已超 10%，部分产品进度落后全球龙头约 6 个月。
先进封装：长电科技投资 78 亿元扩产 AI 封测产能，今年资本开支 100 亿元，明年预计进一步提升。
图像传感器：豪威集团手机 CIS 需求疲软，增长动力转向汽车、机器视觉、医疗影像领域，光模块模拟芯片进入上量阶段。
六、行业梳理
AI 加速芯片：华为昇腾、寒武纪、天数智芯、海光信息、沐曦、燧原科技
晶圆制造：中芯国际、华虹半导体
半导体设备：北方华创、中微公司、盛美上海
先进封装：长电科技
图像传感器：豪威集团
风险提示：技术落地不及预期，行业需求存在波动。
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