直擊WAIC 2025丨AI智能體元年，究竟需要怎樣的算力？超節點、高性價比推理芯片還是全棧協同

站在AI（人工智能）發展的長河中，2025年可能是非常重要的節點。

2025年，被認爲是AI走向大規模應用的開始，是AI智能體的元年。隨着AI應用爆發，算力芯片的需求邏輯也被重塑。推理而不是訓練，將成爲未來算力需求的核心增長點。

此外，人形機器人的發展也將助推對算力芯片的需求。人形機器人分爲大腦、小腦和本體，而算力芯片正是人形機器人大腦的計算核心。

在WAIC 2025上，各大廠商帶來了它們的解決方案。比如華爲昇騰的384超節點，摩爾線程“AI工廠”理念，施耐德電氣“算電協同”三層架構等。

AI算力爭奇鬥豔

本屆WAIC，是華爲昇騰384超節點的首次亮相。這款獲得WAIC 2025鎮館之寶之稱的產品，到底是什麼呢？

所謂的384超節點，就是擁有384個算力卡的算力集羣，該產品通過總線技術實現384個NPU（神經網絡處理器）之間的大帶寬、低時延互聯，解決集羣內計算、存儲等各資源之間的通信瓶頸。通過系統工程的優化，實現資源的高效調度，讓超節點像一臺計算機一樣工作。

AI算力能否有效發揮，也需要AI基礎設施廠商的輔助。作爲華爲計算唯一戰略級夥伴，華鯤振宇首次參加WAIC。據瞭解，其爲成都本土培育成長的國資控股混合所有制高新技術企業，自2020年成立以來，以“鯤鵬+昇騰”雙引擎爲核心構建全棧自主計算產品體系，爲千行萬業數字化轉型提供自主創新、安全可靠的超強算力支撐。

華鯤振宇副總裁宋璇表示：“AI產業中，我們定位爲‘國產算力生態的技術轉化者’與場景落地者，華鯤振宇不僅要發展積累AI產品能力，更要堅定地投入到國產AI生態建設中，我們深耕鯤鵬+昇騰生態，通過與華爲在服務器領域深度協同，將生態技術紅利精準輸送到千行百業。目前我們已實現整機出貨量第一，在金融、運營商、政府等領域積累了深厚實踐經驗。”

除了華爲昇騰這類NPU，在當下火熱的GPGPU（通用圖形處理器）賽道，國產廠商也帶來了各自的產品。其中摩爾線程以全功能GPU爲核心的“雲邊端”全棧AI產品和解決方案精彩亮相，並首次提出“AI工廠”理念，旨在爲AGI時代打造生產先進模型的“超級工廠”。

除了人們熟知的大模型訓練、推理外，摩爾線程也聯合合作伙伴推出的具身智能高性能算力擴展模塊，兼容主流生態，可以與各主流具身智能設備無縫對接。該模塊採用低功耗、高性能的AI SoC（系統級）芯片，爲機器人提供算力支撐。

從單點突破到系統級方案

可以看出，不管是華爲昇騰的超節點，還是摩爾線程“雲邊端”全棧解決方案，各大廠商當下並不尋求AI算力的單卡突破，而是通過系統級方案解決問題。

在Scaling Law（規模化法則）持續生效之下，對於大規模雲端算力的需求仍然持續。而隨着大模型應用的推廣和深化，對AI推理算力的需求與日俱增。若未來探索出具有大規模需求的應用場景，邊緣側、終端推理算力也將爆發。

值得一提的是，隨着訓練、推理芯片的大爆發，智能中心的功耗也將指數型增長。

在沐曦展臺，記者發現GPU機櫃並沒有接通電源，公司工作人員告訴記者：“如果接通電源，整個展臺的電都不夠它用的。”

作爲AI算力的核心基礎設施，數據中心電力消耗持續攀升，能源挑戰日益凸顯。據預測，2030年我國數據中心在用電量高情景下或突破7000億千瓦時，佔全國總用電量5.3%。

因此，加快推進算力與電力兩大系統的協同優化，已成爲數據中心行業可持續發展的當務之急。

在此背景下，《財富》全球500強廠商施耐德電氣在此次WAIC上創新性提出“算電協同”三層架構及系統化解決方案。其由底層“電力供給基礎設施”、中層“算力負荷”和上層“算電系統機制”組成，通過三層架構“算電協同”，充分挖掘算力需求側的負載靈活性，通過預測算力需求及功耗，挖掘IT（信息技術）負載靈活性、並對非IT負載開展節能優化，使算力資源高效利用，且主動參與電力供需平衡。

不管是大模型訓練還是推理，亦或是具身智能“大腦”，都對算力有着較高需求。在海量算力需求下，中國NPU、GPGPU行業或將迎來大發展。而擁有系統級解決方案，很大程度上將在這場競爭中搶佔戰略制高點。