导语：沐曦股份呈现从芯片、软件到生态的全栈式竞争演进路径
刚刚闭幕的2026世界人工智能大会，释放出一个更为明确的产业信号：人工智能底层基础设施的竞争正迈入全新阶段。
业内共识日益凝聚：算力比拼已不再局限于单卡性能参数，而是全面升级为涵盖硬件架构、互联设计、软件适配与系统调度等维度的综合能力较量。华为、中兴通讯、壁仞科技、摩尔线程等领军企业集中发布超节点方案，标志着国产算力正式跨入“集群化”新纪元。正如沐曦股份联合创始人、CTO杨建在WAIC期间所指出：“本届大会最显著的变化在于产业链成熟度的跃升。过去以硬件为核心，如今从芯片到上层应用，整条技术链路已实现贯通。”
与此同时，客户关注点的悄然迁移，进一步印证了评估体系的根本性转变：问题从“你们部署了多少张卡”，转变为“每Token成本几何？推理延迟多少？系统能否7×24小时稳定运行？”算力基础设施的价值衡量标准，正由理论峰值性能，转向真实业务场景下的端到端效率与可靠性。
在此背景下，沐曦股份于WAIC2026展出的系列成果，展现出国产GPU厂商由单一芯片供应商向全栈式AI算力服务商转型的战略路径。
超节点成为主战场：国产GPU迈入系统工程竞争新周期
本届WAIC，超节点成为国产算力角逐的核心舞台，行业整体进入以集群效能为核心的竞争新阶段。
沐曦推出的曦景S600超节点，是其面向大模型训练与推理、智算中心建设打造的系统级算力平台。该方案采用单机柜集成64颗GPU并实现高速全互连，并支持横向扩展至万卡规模集群。其技术逻辑并非简单堆叠卡数，而是针对大规模AI计算负载重构整套系统架构。其中，OEX正交无背板互连架构依托正交连接器与两级交换拓扑，显著降低GPU间通信时延、提升带宽吞吐。
尤为值得关注的是其“三零布线”设计理念——计算节点内部零线缆、交换节点内部零线缆、计算与交换节点之间零线缆，旨在从根本上缓解传统数据中心因密集布线引发的信号衰减、运维困难及稳定性风险。
沐曦研发副总裁黄向军表示，将64卡设定为标准超节点单元，源于对大模型演进趋势的深度研判。随着参数量持续攀升，超节点将在训练加速与高并发推理中发挥关键作用。沐曦联合创始人、CTO杨建补充指出，预计至2027年，中国主流大模型参数规模将突破3000亿量级，超节点形态在超大模型推理任务中的单位算力性价比优势将愈发突出。
但需清醒认识到，超节点之争远不止于硬件规模。
伴随AI基础设施复杂度指数级上升，厂商必须同步攻克芯片能效、互联带宽、驱动兼容、集群调度、散热管理及现场交付等多重挑战。未来超节点市场的胜负手，或将取决于企业在系统工程层面的整体协同能力。
正因如此，沐曦将软件栈建设视为系统能力构筑的关键支柱。
依托自研GPU芯片与MXMACA软件栈，沐曦构建起覆盖底层驱动、集群管控、资源编排、AI开发框架及工具链的软硬一体化体系。本次WAIC期间，沐曦携手中兴通讯等合作伙伴共同申报的“基于OEX+dOCS架构的国产高性能Matrix超节点关键技术与应用”项目，荣膺WAIC2026 SAIL之星奖。
从芯片到生态：软件能力已成为国产GPU可持续竞争的核心支点
如果说超节点代表国产算力向系统级纵深演进，那么软件生态则决定了这种能力能否真正落地生根。
在AI基础设施赛道中，硬件性能仅是入场券。当模型体量不断膨胀、应用场景日趋多元，开发者迁移门槛、框架兼容性、工具链成熟度及社区活跃度，正迅速成为GPU厂商差异化竞争的关键变量。
WAIC2026现场，沐曦将开源生态作为重点展示方向，联合十家主流开源组织，完整呈现从GPU指令集支持、操作系统内核调度、AI框架编译优化、推理引擎加速，到云原生资源调度的全栈适配路径。
据沐曦相关负责人介绍，此次联合十大开源社区，意在打通国际与国内双轨生态：一方面深度融入全球主流开源社区，主动提交适配补丁与优化代码，确保国际前沿AI模型发布后，沐曦GPU可在第一时间获得原生支持；另一方面持续完善本土开源体系，推动国内社区完成适配整合。双线并进，加速构建兼具开放性与自主性的下一代AI软件生态。
这一布局折射出国产GPU产业正步入新阶段：竞争重心已从芯片设计能力，延伸至开发者生态培育与软件基础设施构建能力。
其中，沐曦自主研发的MXMACA软件栈，正是该生态体系的技术中枢。自2025年2月开源以来，沐曦持续推进开发者赋能与应用迁移工作，MXMACA目前已吸引超50万名注册开发者，API调用量累计突破5591万次。对国产GPU厂商而言，打造开放、易用、可扩展的软件生态，是降低产业接入门槛、扩大规模化商用基础的战略支点。
此外，沐曦亦积极推进产学研深度融合。
展会期间，沐曦股份与香港科技大学共建“香港科技大学—沐曦产业创新实践中心”，聚焦气候变化与可持续发展议题，探索GPU+AI技术在航空航运调度、智慧港口运营等垂直场景的落地转化。同时，联合飞捷科思等32家首批成员单位发起成立“物理智能创新联合体”，并参与“天问计划生态联盟”等跨领域协作，通过生态协同持续拓展AI算力的应用疆界。
从行业视角看，国产GPU未来的决胜关键，不仅在于是否掌握自主可控的芯片技术，更在于能否构建起连接开发者、集成商、行业用户与应用场景的立体化生态网络。
从参数指标走向业务实效：GPU竞争驶入产业深水区
算力价值最终须经产业一线检验。
随着AI应用由实验室验证迈向规模化部署，客户对GPU的需求也发生本质变化：不再只盯着FP16算力值或显存带宽，转而聚焦单位Token成本、服务响应SLA、系统可用率及业务流程匹配度。
顺应这一趋势，沐曦提出“1+6+X”产业生态战略：以全自研GPU算力底座为根基，重点深耕金融、医疗健康、能源、教科研、交通、大文娱六大垂直领域，并前瞻性布局具身智能、空天计算等前沿方向。
在沐曦展台，多个行业的规模化商用案例清晰可见。例如，在金融领域，沐曦围绕智能风控建模、量化投研分析、个性化营销推荐等高频场景，提供高并发、高可用、高安全等级的AI算力支撑；在医疗健康方向，已完成医学影像识别、数字病理分析、医疗垂类大模型训练等关键环节的国产GPU适配；能源领域方面，覆盖电力生产预测、智能调度决策、输变电设备状态感知与智能运维的全链条解决方案，已嵌入多家电网企业的实际业务流。
在教科研领域，沐曦联合清华大学发布“磁性材料·AI原子基座模型”，整体性能达国际领先水平；与鸿之微、深度原理等伙伴合作，在新能源电池材料仿真、工业冷却液分子结构筛选等科研场景中形成实质性成果。
值得一提的是，沐曦与上海电影学院共建的“影视行业数字渲染国产技术示范中心”，是国产GPU从单点工具替代迈向全流程重构的标志性实践。从剧本智能解析、AI内容生成，到实时渲染、虚拟制片与后期合成，AI正在重塑影视工业链，而国产算力正通过这些具体落点，持续验证自身技术价值与商业可行性。
对整个国产GPU产业而言，商业化落地能力，已成为继芯片流片成功之后的下一关核心考验。
从技术参与者到生态规则共建者：行业标准正成为新型竞争维度
除产品与生态布局外，WAIC2026期间，沐曦联合广东电力人工智能试研院、中兴通讯等机构共同发布《数字员工研究报告》，亦是其深度参与产业生态治理的重要体现。
该报告系国内首份面向企业高层管理者发布的数字员工系统性研究白皮书，首次构建涵盖概念界定、能力图谱、企业级五层架构（感知层—认知层—决策层—执行层—治理层）、可信AI治理体系及ROI量化评估模型的完整方法论体系。随着Agent智能体与大模型应用加速渗透至企业核心业务，企业关注焦点正从“要不要上AI”，转向“如何安全、可控、高效、规模化地用好AI”。
从产业发展阶段判断，当AI技术逐步嵌入企业核心价值链，行业标准制定、治理机制建设与最佳实践沉淀的重要性正快速上升。
对算力厂商而言，竞争边界正持续外延：从芯片设计，到软件生态，再到标准共建与治理输出，系统性影响力已成为衡量企业长期竞争力的核心标尺。
WAIC之后，国产算力步入长期能力筑基期
回望WAIC2026，最大变革或许并非某款新品亮相，而是产业竞争范式正在发生根本性迁移。
以往，国产GPU产业首要任务是回答“能不能做出来”；而进入大模型驱动的新阶段，产业焦点已转向“能不能大规模用起来”。
超节点的规模化出现，意味着算力竞争正从单点性能竞赛，升级为系统级工程能力比拼；软件生态的繁荣程度，决定技术能否被开发者广泛接纳；产业应用的深度，则直接检验算力投入能否切实转化为生产力提升。
沐曦此次展出的S600超节点系统、MXMACA开源软件生态、多行业落地实践以及数字员工治理研究，展现了一家国产GPU企业在系统级竞争时代的阶段性战略选择。
当然，国产算力生态建设仍处于长期演进过程中。芯片能效比、软件栈成熟度、开发者社区规模、供应链韧性以及万卡级集群部署经验，都将成为后续竞争的关键要素。
随着AI基础设施迈入新发展周期，国产GPU企业的竞争逻辑，也正从单点技术突破，全面转向体系化能力建设。
WAIC2026落幕之后，一个愈发清晰的趋势已然浮现：未来的算力之争，早已超越芯片本身的较量，而是一场围绕系统架构、软件生态与产业价值的持久战。
