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五星酒店潜规则

WAIC上演超节点混战：观众扎堆拍照，业内呼吁算力产业生态真正开放_我的网站

美女与野兽

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　一键部署OpenClaw 今天，千问办公悄然开启内测。没有发布会，没有媒体通稿，但这个产品的低调上线，可能是 2026 年国内 AI 应用领域最值得关注的信号之一。本文来源：时代周报作者：朱成呈今年WAIC，“超节点”在现场火了。

阿里 Agent 线的“三合一” 千问办公并非从零起步。走进世博展览馆，华为、阿里巴巴、百度、中兴通讯、中科曙光、天数智芯、沐曦股份、摩尔线程等国产算力厂商，几乎都把各自最新的超节点产品摆在展台最显眼的位置。一排排没有屏幕的黑色机柜，成为最引人关注的展品之一。真武M890×磐久AL128超节点时代周报记者摄时代周报记者注意到，中科曙光带来全国产十万卡AI超集群"曙光8000（登峰）"，阿里巴巴展示"真武M890×磐久AL128超节点"，中兴通讯推出OEX超节点，百度带来天池512超节点，沐曦股份展示曦景S600超节点，壁仞科技发布支持1024卡Scale-up扩展的下一代NPO光互连分布式解耦架构超节点，华为则首次线下展示1024卡昇腾950超节点真机。这些外观并不起眼的黑色机柜前，许多观众举着手机排队拍照，不少厂商甚至安排机器人在机柜旁互动，让原本冰冷的算力设备成为展会"打卡点"。

B | 此前阿里内部并行着三条 Agent 产品线——QoderWork、悟空、MuleRun，如今全部收拢整合为“千问办公”一个产品，由钉钉新任 CEO 陈宇森牵头主导。这种变化并非偶然。

C | 三线合一的信号很明确：阿里对办公 Agent 赛道的判断不是试水，而是决战。

D | 第三代办公产品的范式迁移理解千问办公的分量，需要回到办公产品的演进逻辑。第一代 Office，本地装软件，活自己干。过去几年，AI产业竞争更多集中在单颗芯片的算力、功耗和制程；而随着大模型训练和推理迈入万卡、十万卡时代，行业开始意识到，仅有高性能芯片已经不足以支撑模型持续扩张。

E | 如何将数百、数千甚至上万张AI卡高效连接，并通过网络、软件和调度系统充分释放集群性能，正成为新的竞争重点。换句话说，AI产业竞争正逐渐从芯片本身，转向芯片之上的系统能力。第二代云协同，以钉钉为代表，多人一起干，但活还是你的。前两代商业逻辑一致——做好固定产品，所有人用同一套东西，靠规模效应盈利。

F | 这一趋势同样体现在大会官方评选中。今年WAIC三项"镇馆之宝"均与超节点相关，分别为中科曙光AI超集群"曙光8000（登峰）"、阿里巴巴"真武M890×磐久AL128超节点"以及中兴通讯"OEX超节点"。第三代完全不同。在业内人士看来，这不仅意味着几款产品获得认可，更意味着国产AI算力竞争正在进入新的阶段。 "随着大模型加快进入各类业务场景，算力需求正从训练进一步扩展至推理和边端计算。以前卖的是固定产品，现在卖的是一种智能。这种智能帮你造最适合自己场景的工具，天然为你定做，不存在功能用不上，也不存在缺了你想要的。

G | 这个逻辑的颠覆性在于：国内 SaaS 市场一直被诟病“碎得一塌糊涂”，需求长尾、不标准、无法规模化。过去这是行业痛点，现在反倒成了通用 Agent 的机会——一个能自己造工具的东西，最擅长处理的就是长尾和不标准。四要素齐全，为什么是阿里 Work Agent 最终拼的是四件事：模型决定智力，业务广度决定能力，企业数据决定它可否可用，组织身份和权限决定安全下限。峰值性能仍是重要指标，但产品的实际表现，越来越取决于芯片、软件、集群和应用之间的协同效率。阿里恰好是国内少数能同时凑齐这些要素的公司。"天数智芯副总裁邹翾在WAIC期间表示。上有 Qwen 模型，中有阿里云、百炼等基础设施，下有钉钉沉淀多年的组织关系、消息、文档、流程和权限。别人需要从零拼接的东西，阿里天然就长在一起。

H | “单卡时代”过去了？如果说过去AI产业竞争比拼的是发动机，那么如今比拼的更像是一整套动力系统。随着模型参数规模持续增长，先进大模型训练往往需要数万张GPU协同运行。此时，真正影响训练效率的，不再只是单颗GPU性能，而是整个系统如何组织这些GPU完成高效协同计算。这也是陈宇森来牵头的原因——钉钉的组织关系和数据沉淀，是千问办公区别于纯模型产品的核心壁垒。曦景S600超节点时代周报记者摄业内通常将通过高速互连，将数百甚至上千张AI卡组织成统一计算资源池的系统称为"超节点"。目前客户端和钉钉版本已上线，未来还有网页版，三端一致。钉钉侧栏可直接处理群聊、日程、待办和各种企业工作。还有一个值得关注的细节：千问办公可以生成 HTML，连域名、数据库和托管都一并做好，一站式打通了从生成到部署的最后一公里。典铭云赛五周年庆，团队 140 多企业数字化专家合影真正的门槛在“用起来” 千问办公的产品力毋庸置疑，但行业经验反复证明同一件事：强工具到手，不等于企业能用起来。

I | 某制造业 CIO 告诉记者，去年团队满怀期待采购了一套 AI 协作工具，三个月后后台活跃率不到 10%。

J | “工具确实强，但没人知道怎么跟自己的业务结合，没人教怎么改 Agent 的指令，没人能回答我这个行业到底能用它做什么。

K | 例如，摩尔线程MTT C256 超节点，就是用一层scale-up网络把256张GPU变成一台数据中心级计算机。” 这不是个例。不过，超节点远非简单地将大量GPU堆叠在一起。

L | 一名摩尔线程现场工作人员向时代周报记者表示，“我们通过高效液冷散热、三盲插设计、完善的RAS机制和集群管理系统，来保障超节点在大规模部署下的稳定性和可维护性。

M | 这是基于真实万卡级训练经验沉淀下来的产品化能力，而非单纯的概念堆砌。

N | AI 工具的落地，从来不是买完就完事。模型再强，Agent 再智能，如果没有人帮企业把业务需求翻译成 Agent 语言，没有人帮团队建立使用习惯，那它就只是一个昂贵的摆设。这个 gap，正在催生一个新的服务市场。

o | ” 不同厂商也在尝试不同的系统方案。天数智芯现场工作人员向时代周报记者称，天数超节点面向大模型训练与高并发推理场景，以国产通用GPU为核心，实现144芯高速全互联，通过高带宽互联、统一资源调度和软硬件协同优化，提供稳定、可靠、可扩展的高质量算力。典铭云赛前沿部署工程师团队（FDE）在客户现场深度陪跑 FDE 模式：把工程师派到业务现场在千问办公的生态中，一批服务商正在承接“最后一公里”的落地工作。其中，典铭云赛作为阿里云旗舰级头部伙伴、钉钉六星级钻石头部服务商，提供的是一种名为 FDE（Forward Deployed Engineer，前沿部署工程师）的服务模式。阿里云现场方面，一名工作人员则表示，磐久AL128超节点服务器是阿里云面向AI大模型时代打造的硬件基座，单柜集成128颗芯片，通过自研ALink互连架构，最大化GPU集群的协同计算效率。在摩尔线程高级副总裁董龙飞看来，超节点要解决的是在一个大的系统里，如何把一个更大的模型，更大的上下文窗口放进来，还可以更快的推理出来。因为推理的速度慢了之后，调用工具就非常慢，超节点主要是为解决这个问题。 FDE 不是传统售后支持。业内人士呼吁算力产业开放相比单颗芯片，超节点竞争涉及的环节更多，也更加依赖产业链协同。天数智芯副总裁宋煜认为，对通用GPU而言，实验室指标能够反映部分性能，但客户业务中的长期运行，更能检验产品在复杂负载和系统协同下的实际能力。

p | 算力能否转化为效率改善、成本下降和资源利用率提升，是衡量其产业价值的重要标准。

q | 它的核心区别在于：工程师不是在远程等工单，而是直接深入企业业务现场，跟团队一起工作、一起发现和解决问题。这意味着，行业评价标准也正在发生变化。过去，人们关注TOPS、TFLOPS等芯片参数；如今，更关注训练吞吐率、网络时延、GPU利用率、集群稳定性以及整体拥有成本等系统指标。由于一套成熟的超节点涉及芯片、交换网络、光互连、液冷、软件平台等多个环节，仅依靠一家企业已很难完成全部能力建设，开放生态因此成为国产算力发展的另一条主线。典铭云赛将这一模式拆解为六个环节——需求调研、方案定制、Agent 定制开发、全员培训、交付落地、全程陪跑，覆盖从第一天到最后一天的全生命周期。中兴OEX超节点时代周报记者摄今年WAIC期间，中兴通讯联合壁仞科技、沐曦股份、燧原科技、天数智芯等合作伙伴，共同推出基于OEX+dOCS架构的国产高性能Matrix超节点，正是这一趋势的体现。曦智科技创始人、董事长沈亦晨认为，当前最亟需补强的，是在庞大算力产业链中构建真正开放的产业生态，使计算、存储、交换、软件、应用等各环节的优秀企业最大化发挥各自优势，共同驱动中国算力基础设施的升级。如果说芯片时代，比拼的是单点技术突破，那么系统时代，比拼的则是整个产业链的协同能力。

r | 而超节点，也只是更大规模AI基础设施的起点。 “超节点更多是一个高密度的计算单元，把大量AI加速卡通过高速互连组织在一起，相当于把一台‘超级服务器’做得更强。值得注意的是，FDE 模式并非典铭云赛首创。”一名中科曙光技术工程师向时代周报记者解释，而超集群是在超节点基础上，通过高速网络把成百上千个超节点连接起来，实现十万卡级资源统一调度和协同运行，是一个完整的AI基础设施系统。

s | 该技术工程师进一步指出，真正的挑战不在节点内部，而在节点之间。硅谷大数据公司 Palantir 正是靠前沿部署工程师模式拿下了政府和企业大客户。

t | 随着集群规模从千卡、万卡走向十万卡，跨节点通信会成为影响训练效率和系统稳定性的关键因素。其核心逻辑是：通用产品解决 80%的问题，剩下 20%的定制化需求，靠驻场工程师跟客户一起解决。

u | 而在国内 AI 办公市场，这种模式正在被快速验证。

图为：典铭云赛前沿部署工程师团队（FDE）在客户现场调研落地样本：四家制造企业的 AI 实践记者了解到，典铭云赛的 FDE 服务已在多家制造业企业落地。虽然各家场景不同，但共同特征是：每一家都不是靠标准产品解决的，而是靠 FDE 团队深入业务现场、反复打磨出来的。某通用动力机械头部企业——产品线覆盖发电机、水泵、清洗机等品类，业务链条长、SKU 复杂。典铭云赛团队深入其生产、供应链和销售环节，通过定制化 Agent 打通了从订单到交付的关键数据链路，让业务人员能用自然语言直接查询和分析数据，大幅降低跨系统协作的沟通成本。

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图为：典铭云赛前沿部署工程师团队（FDE）在给客户做AI工具的使用培训图为：典铭云赛前沿部署工程师团队（FDE）在给客户做 AI 工具的使用培训某医药制造企业——医药行业对合规和追溯要求极严。典铭云赛为其定制了贴合 GMP 规范的业务流程 Agent，将质量审批、文档管理和生产记录搬上智能协作平台。FDE 工程师长期驻场跟线，深入车间和实验室理解真实场景，确保系统不是“合规摆设”，而是被一线人员日常使用的工作平台。某通用机械制造龙头——年营收过百亿，组织架构复杂、数据分散在多个异构系统中。典铭云赛从需求调研入手，在一线跟不同部门对话，梳理出十几条高优先级 AI 可发力场景，然后分批次交付落地，每一步都跟业务团队一起验证效果、调整方向。

w | 某摩托车制造企业——面对终端市场竞争加剧，典铭云赛帮助其搭建了从市场洞察到产品反馈的数据分析 Agent，让营销和产品团队能实时获取终端动态和竞品动向。同时通过全员培训，让销售、市场、产品三大部门核心人员都能独立使用，实现从“靠经验决策”到“靠数据决策”的升级。一位接近上述某制造企业数字化项目的人士评价：“工具是通的，方法论是通的，但落地的最后一公里，必须有人在现场。

x | ”

典铭云赛前沿部署工程师团队（FDE）为神驰机电数智先锋训练营提供全程陪跑服务，图为训练营结营仪式。服务商正在成为 AI 落地的关键变量千问办公的上线，标志着一个认知转折的开始：每个人打开电脑的第一个念头，会慢慢从“我要用什么工具”变成“我要让谁帮我干这件事”。这个趋势不可逆。但趋势的红利，只属于真正行动并行动对的人。

典铭云赛前沿部署工程师团队（FDE）为希尔安药业AI创新大赛提供全程陪跑服务，图为大赛总决赛现场。典铭云赛前沿部署工程师团队（FDE）为希尔安药业 AI 创新大赛提供全程陪跑服务，图为大赛总决赛现场。当产品能力趋于同质化，真正拉开企业AI落地差距的，不再是工具本身，而是有没有人帮你把工具用起来、用对、用深。典铭云赛这类服务商的存在，恰好填上了这个缺口——既懂千问办公的产品内核，又懂企业真实的业务痛点，用FDE模式把两者焊接在一起。对于正在评估千问办公的企业来说，选产品只是第一步。选谁来陪你落地，可能才是决定成败的关键。