作者｜Joya
今年世界人工智慧大會(WAIC 2026) 的現場感受可以用三幅畫面形容：圍觀的人類，上崗的機器，灼熱的天氣。
WAIC 2026的規模是往屆之最，上海世博、徐匯、張江「三地四館」，總面積超過10萬平方米，108款晶片、261款大模型、208款具身智能
終端、超過300台真機扎堆展出。
熱度甚至溢到了場外。展會當天，同事告訴我：「在路邊看到有人抓住保安問，為什麼不能買票。」
攝於世博館，忙碌的機器與忙碌的人類
與熱度和溫度呼應的，是一個個數字。1024張卡、十萬卡集群、1M上下文、百納秒時延、數千萬次下載等等等等，各家公司試圖用一個足夠大的數字，讓觀眾在幾秒內記住自己。
而當你走完一圈會發現，這些看起來各自為政的數字，其實正在悄悄接成幾條主線：
更大的算力集群在「造」 Token，更低的時延在「運」 Token，更長的上下文讓模型能「消化」更複雜的任務，更多的智能體把Token「變成」工作流程、實驗結果，終端設備或機器人再把計算結果「轉成」真實動作，最後落到我們的工作、生活、生產環節里。
行業關心「誰的模型更強」，但更關心「怎樣把它變成一套真正可以運行的生產系統」。
超節點，是一套系統工程
在算力展區，最醒目的是一排排超節點，亮著「鎮館之寶」的名號。
華為展台的C位是由1024張昇騰卡組成的Atlas 950 SuperPoD，而它最高可擴展至8192張，並進一步組成50萬卡規模的Atlas 950 SuperCluster，秀出的是異構算力的橫向擴展能力，以及國產軟硬體生態全棧協同的交付能力。可見，決定一套算力系統的上限，是成千上萬張卡能否長期協同工作。
中科曙光「曙光8000（登峰）」號稱首個全國產十萬卡AI超集群，已接入國家超算網際網路，專門面向科學計算、大模型訓練與推理、工業仿真等任務。
然而卡越多，通信、故障和調度問題也越棘手，所以這些算力產品，既追求成為一套系統工程，也在避免系統工程帶來的不確定性。
摩爾線程MTT C256用一層Scale-Up網路連接兩櫃256張GPU，試圖攻克傳統多層網路的頻寬損耗與高延遲痛點，在2U空間內釋放極限的單位面積算力。
燧原科技的新一代超節點為了減少高速線纜和連接器帶來的損耗，採用正交互聯與零線纜設計。中興通訊的OEX架構乾脆取消傳統背板，以零線纜方式提高機櫃密度。
當然你還會看到，晶片廠商開始出現不同路徑。
崑崙芯P800 OAM模組遵循OCP-OAM開放標準，重點是降低進入通用智算機櫃的工程門檻。
天數智芯天垓300覆蓋大模型訓練、Agent推理、長序列編程和影片生成等任務，強調從單機到萬卡集群的部署適配。
東方算芯DF1000選擇另一條路徑，通過軟體定義晶片和3D近存計算，把計算靠近儲存，減少數據來回搬運。工作人員告訴我們，它的晶片設計、製造和封測等環節都採用國產供應鏈。
沐曦的曦索X206、X301和X302則進入科學智能賽道，處理氣象海洋預報、計算流體力學、分子動力學和材料模擬等任務。
思朗科技的嘗試更加特殊。它與上海儀電、上海數據港共建超智量融合算力集群，把超算、智算和量子計算放進同一套基礎設施；它的「天穹」3D科學電腦採用MaPU架構與全3D互聯，瞄準傳統通用架構效率不高的三維仿真和微觀科學問題。
國產晶片市場由此出現兩種方向。一種繼續擴大集群規模，超節點層出不窮；另一種不死磕規模，而是專注架構創新，近存計算、專用晶片等。當然，兩者也有交叉。
電和光，走到了算力展台中央
就在伺服器區域旁邊，電網、光纖和網路設備企業開始大量出現。
當一個機櫃裝入越來越多的GPU，算力首先遇到的未必是計算極限，而可能是供電、散熱和通信極限。AI產業過去習慣把這些環節當作後台設施，如今它們正在變成AI系統設計的一部分。
南方電網展示的「大瓦特·雲睿」配電網規劃智能體和電碳算協同運營系統，會根據算力任務、電價和綠電供應情況，尋找更合適的計算路徑。簡單說，一項任務應該在哪裡運行，不再只看哪裡的伺服器空閒，也要看當地電夠不夠、貴不貴、綠不綠。
這相當於給算力增加了一張實時電力地圖。對電網而言，智算中心這個「用電大戶」，是一個需要被預測和調度的新型負載。
通信也面臨類似的問題。
中興通訊聯合曦智科技、壁仞科技、沐曦股份、燧原科技、天數智芯一起做了個OEX+dOCS架構的國產高性能Matrix超節點，OEX負責高密度正交互聯，dOCS通過光交換動態調整節點之間的連接關係。這套系統的意義在於，把光晶片、AI晶片、伺服器、交換設備和集群工程放進同一個開放生態，讓不同國產晶片有機會使用共同的系統底座。
曦智科技進一步把「光」引入計算晶片內部，展示集成光計算晶片、CPU、內存和散熱系統的「天樞·光立方」，將光電混合計算做成可以部署的邊緣計算盒；長飛光纖則帶來空芯光纖、多芯光纖、G.654.E光纖和OM4、OM5多模光纖，覆蓋從跨地域算力調度到機櫃內部短距離連接的不同環節。
過去，光纖主要負責把數據從一個地方傳到另一個地方。現在，它開始進入晶片、伺服器和超節點內部。
中國電信人工智慧研究院(TeleAI)自主研發的「智傳網(AI Flow)」又把通信網路向前推進了一步，不只負責傳輸原始數據，還在嘗試傳輸經過模型提煉的語義、特徵和Token，再在接收端重建資訊。中國電信的TeleAI隱私攝影機和TeleSwarm搜救系統，分別演示了模型接力與群體智能。
中國聯通則是依託5G-A、eSIM、衛星通信等技術，為AI終端提供全時空智能連接。現場還發布AI+eSIM中國方案合作計劃，面向手機、平板、智能眼鏡等全品類終端開放聯通eSIM平台，提供產品研發、標準對接、算力、安全、營銷等端到端技術與政策支持。
這也是今年WAIC展台上一個很鮮明的變化：電網公司開始講算力，通信公司開始講Token，光纖公司開始進入晶片與機櫃內部。
AI正在迫使原本分開的產業重新坐到一張桌上。
模型被放上「貨架」
當算力生產出來之後，模型怎樣被調度和消費，正在成為一門新的生意。
說到模型廠商，月之暗面在WAIC一天前發布最新產品Kimi K3吸引了一波關注。Kimi K3是一款2.8萬億參數、原生多模態、支持百萬Token上下文的旗艦模型，主要面向長程編程、知識工作和深度推理。模型採用Stable LatentMoE框架，在896個專家中高效激活16個，提升MoE稀疏架構效率；搭配全新架構優化與訓練、數據方案，相比前代K2，整體擴展效率提升約2.5倍。月之暗面稱其為「迄今能力最強的模型」。
MiniMax帶來的M3，同樣把百萬Token上下文、原生多模態、編程和智能體能力放在一起。長上下文，是為了支撐一條更長的任務鏈：模型要持續讀取代碼、文檔、圖片和影片，還要在多輪工具調用中保持對目標的理解。MiniMax把重點放在一個模型能否承擔更複雜、更長時間的工作。
面壁智能MiniCPM強調小參數和本地部署，把多模態模型裝進手機、汽車和PC。在雲端模型繼續追求能力上限時，它更關心有限算力、斷網環境和隱私要求下，模型能不能留在設備里運行。
階躍星辰則把重點放在終端系統，前幾天剛出爐的STEPX Neo智能體手機也被擺了出來，作為一款原生的智能體手機，它內置了智能體作業系統Step AOS和個人智能體Amoo。前者依託既有的雲和服務生態，把模型向算力與終端兩端延伸；後者試圖從作業系統入手，重新定義手機和汽車如何調用智能體。
模型之間當然仍有差異，但企業真正關心的問題也更具體，哪個模型適合財務，哪個適合代碼，哪個成本更低，哪個可以私有化部署，出了問題能不能快速切換。
也正是在這裡，運營商的位置開始變得有意思。
現場，中國移動MoMA匯聚300餘款模型，可以根據需求匹配相應能力。中國電信的星辰TokenHub覆蓋100多款主流模型，AI Store則進一步把算力、模型、應用和Skill放進同一個服務門戶。
背後的邏輯是，傳統通信網路上，運營商把不同網路接起來，再對流量進行計量、調度和保障。到了AI時代，它們試圖把同樣的能力遷移到模型調用上，過去調度的是數據包，現在增加了模型、算力和Token。中國電信甚至把Token經營明確為一種業務方向，中國移動則把MoMA稱為「詞元超市」。簡言之，運營商的策略，正在從「賣流量」轉向「賣Token」。
智能體開始接管工作流程
今年展台上數量最多的產品之一，是智能體。
但與過去不同，已經很少有企業只演示「幫我寫一封郵件」或者「幫我總結一份文檔」，新的演示通常從一個更長的任務開始。
騰訊WorkBuddy可以把自然語言指令拆解成多個步驟，再調用不同智能體完成整套辦公流程。
百度搭子DuMate強調跨應用、跨文件執行，並在持續協作中學習用戶習慣。
金山辦公則把WPS Comate嵌入WPS 365，試圖把文檔、會議、郵箱、組織知識和業務流程連起來。
這三類產品都在爭奪同一個位置：企業工作流的入口。
以前，AI是軟體里的一個按鈕，員工打開文檔後，再決定是否調用它。現在的智能體試圖反過來理解用戶目標，然後決定打開哪些軟體、調用什麼數據、執行哪些步驟。
這是一種權力關係的變化。
AI一旦開始執行任務，它就需要獲得更多權限，功能越強，企業越需要知道它做了什麼，為什麼這樣做，結果能否追溯。
網易有道的有道龍蝦把這種矛盾放到了桌面端。它採用本地沙箱運行，強調數據不離開設備，同時以開源方式適配國內辦公環境。
WPS Comate強調過程可管控和結果可追溯，並不是一句普通的企業宣傳語，而是智能體真正進入組織必須解決的問題。
商湯Seko則把智能體用於影片生產。用戶輸入劇本或創意後，Seko可以繼續完成角色、場景、道具、分鏡和影片素材的組織。「無限畫布」把多劇集資產、生成工具和工作流放到同一界面，試圖把AI影片從一次生成變成連續生產。
影眸科技的Hyper3D Rodin把生成對象從文字、圖片和影片進一步推向3D資產。工作人員說，Rodin Gen-2.5可以在4秒內生成百萬面級模型，並支持12K PBR貼圖及通過文字編輯3D模型，它的客戶包括網易、Unity和拓竹，應用覆蓋遊戲、影視、電商、3D列印、工業設計、XR和具身智能。
還有一部分智能體，開始連接實驗設備和機器人。
天鶩科技的MatwingsVenus「曉鶩」是一套對話式蛋白質設計平台。研究人員可以用自然語言提出蛋白質功能需求，由AI生成候選序列，再把任務發送至自動化實驗室，讓機器人完成樣品製備、蛋白純化和功能檢測。實驗數據隨後返回模型，進入下一輪設計。
記者從現場得知，這套系統已完成40多個改造項目，另有50多個項目在研，並有10多個項目進入產能落地階段。公司定了個目標，將過去2至5年的研發周期壓縮至2至6個月，並把單項目實驗量從上萬個降到約百個量級。
AI4S之所以在這屆WAIC占據大量空間，一方面因為科學研究需要更多算力，另一方面因為科學實驗天然適合形成閉環。
模型提出假設，機器人完成實驗，數據重新訓練模型。只要循環能夠穩定運行，AI就可能改變科研工作的時間尺度。
工廠、醫院的AI，首先要學會「懂行」
在工業展區，智能體面對的是另一種複雜性。
西門子的Eigen Engineering Agent面向工業自動化工程，利用工業知識生成PLC代碼並輔助處理工程任務。中控技術的AOP系統使用時間序列大模型TPT，讓AI理解工藝和設備狀態，預測趨勢並參與決策。施耐德電氣的EcoStruxure EEO平台則內置Power GPT，對配電系統進行分析，把設備維護從故障發生後的維修，前移到故障之前的預警。
工業系統容錯率低，模型無法像聊天軟體一樣答錯後重新生成，一次錯誤操作，可能導致停產、設備損壞甚至安全事故。這些產品無一例外，專注的是行業知識、設備數據和具體流程。
微億製造的多臂協同機器人把AI用於大型複雜部件檢測，多台機械臂需要在同一空間協同作業並動態避障，操作人員通過圖形界面生成檢測軌跡，減少傳統逐點示教。梅卡曼德的「眼腦手」系統則把視覺識別、任務規劃和機器人控制連接起來，讓機器人完成從發現目標到規划動作，再到抓取執行的閉環。
在漕河涇開發區展台，這種變化被放進了一個園區樣本里。展台一半集中展示人形機器人孵化器里的代表企業，工作人員介紹，目前孵化器已經聚集70多家企業；另一半則在展示園區怎樣提供空間感知、場景測試和協同運行能力。WAIC期間，漕河涇又分別落下機器人長期訓練與對抗、物質科學乾濕閉環兩類平台，它提供的，是一塊可以讓模型和機器人不斷試錯、積累數據、驗證產品的真實現場。
奇岱松進一步展示了，這個「現場」怎樣被機器讀懂。奇岱松搭了個具身組織後台Artemis，工作人員介紹，它把物理空間視作一台可以計算和調度的設備，通過邊緣側的空間智能機，持續識別人、設備、車輛、任務和事件，再把資訊沉澱到時空系統中。某台設備為什麼故障、誰曾經處理、下一步該派誰，或者不同機器人在窄路上誰先通過，都可以進入同一套運行邏輯。機器人有了本體和「大腦」之後，仍然需要這樣一個理解現場、安排任務的「總調度室」。
這些展項擺在一起，可以看到具身智能走向產業的真實路徑，對真實環境的理解足夠深，進廠打螺絲和進家庭幹家務才能更快實現。
而在醫療場景。螞蟻集團的阿福沒有把展台做成一個單獨的問診機器人，而是還原了一座「未來社區醫院」。用戶端覆蓋體檢、減重、皮膚管理和外籍人士就醫等需求；醫生端為家庭醫生提供貫穿診前、診中和診後的AI助手；政府端則連接社區醫院、家庭醫生和城市醫療服務。記者在展區了解到，阿福相關服務已與超過15個省市衛健部門開展合作，並在上海黃浦、深圳龍崗、河北和新疆等地落地，累計簽約服務170.5萬名居民。
眼鏡、手機和雲電腦，在爭奪AI入口
越往終端展區走，展品的體積越來越小，但它們希望控制的系統邊界反而越來越大。
阿里的算力產品也應放在這條線上看。真武M890與磐久超節點伺服器面向大模型訓練和大規模推理，向上再連接千問模型、應用和終端。阿里千問AI眼鏡S1把模型與高德導航、淘寶閃購和飛豬等服務連接起來，直接接入阿里的生活服務體系。阿里所展示的，是從底層計算到用戶入口的完整鏈路。
螞蟻智能眼鏡更關注作業系統，它試圖開發一套由Agent驅動、面向AI眼鏡的系統，並計劃向生態夥伴開放，已經展示的服務包括掃碼支付、停車繳費、共享單車解鎖、景區導覽、藥品識別以及阿福健康服務。
Rokid樂奇AI眼鏡接入導航、翻譯、支付和多種模型，提供拍攝、題詞、89種語言翻譯、導航、AI問答、支付和會議紀要等功能，海外版本還接入Google Gemini。科大訊飛將語音轉寫、實景識別和第一視角拍攝放入眼鏡。
網易有道的AI答疑筆則把有道子曰教育大模型與DeepSeek-R1結合，嘗試通過生成式影片進行答疑。
中興通訊的AI雲電腦走的是「終端輕、雲端重」的路線，大螢幕自由屏、中屏雲PAD和小螢幕雲筆電構成不同尺寸的設備矩陣，再通過5G終端和雲端算力支持家庭娛樂、移動辦公與戶外直播。
如果只看公司名，這屆WAIC仍然是一張張熟悉的面孔。但沿著展台走下來，會發現許多產品已經越過了原來的邊界。
歸根結底，是因為AI要開始長期幹活了。
