AI硬件行业日报

超节点站上算力C位，谷歌Frozen v2豪赌定制芯片

2026年7月21日 · AI硬件行业每日深度解读

一、WAIC 2026超节点集体亮相：国产算力进入系统级竞争时代

2026世界人工智能大会（7月17-20日，上海）上，"超节点"成为最受关注的算力基础设施。华为首次公开展出昇腾950超节点（Atlas 950 SuperPoD）真机，现场展示1024张NPU卡高速互联，系统级算力达8 EFLOPS FP8，集群可扩展至50万卡规模，号称全世界最强算力集群。

壁仞科技推出下一代NPO光互连、分布式解耦架构超节点方案，支持单超节点1024卡Scale-up扩展。其首创的Chiplet架构BR2xx系列GPU配合自研BLink2.0超节点互连协议，将GPU节点与交换机节点物理分离、光纤灵活互连，"像搭乐高一样灵活扩展"。奕行智能发布业界首个RISC-V AI算力超节点，基于Epoch芯片和ELink高速互联架构，单机柜支持64-128颗芯片全对等互联，集群可平滑扩容至十万卡规模，锚定三年400倍性能跃升目标。

此外，中科曙光展示全国产十万卡AI超集群"曙光8000（登峰）"，摩尔线程展出MTT C256超节点（256卡全互联），百度智能云亮出"天池"超节点（单节点支撑万亿参数模型训练），沐曦股份首发"曦景"S600超节点。多家券商将2026年称为"国产超节点方案量产元年"，华泰证券测算2028年国产超节点市场空间有望达3414亿元，2026-2028年CAGR高达194%。

二、《超节点定义与实践白皮书》发布，为智算基建划下标准线

WAIC 2026期间，鹏城实验室和全球计算联盟牵头编制的《超节点定义与实践白皮书》正式发布。这是业界首次完整厘清超节点核心定义、架构特征与核心技术体系。

白皮书明确超节点三大技术特征为"内存语义和统一内存编址""超低时延""超大带宽"，同时梳理出十大核心价值场景，汇集全产业链标杆落地案例。值得注意的是，白皮书指出超节点正在从电互连向光互连演进——现有铜缆电信号在3米内严重衰减，而光信号传输可达数百米，NPO（近封装光学）正成为产业链协同攻关的核心方向，预计2028年可能实现规模化部署。CPO（共封装光学）被视为更长远的技术路线。

标准先行意味着超节点正从概念走向产业化落地，对国产算力基础设施投资具有明确的指导价值。

三、谷歌秘密研发Frozen v2定制AI芯片，Gemini能效提升6至10倍

据科技媒体The Information报道，谷歌正在开发代号"Frozen v2"的新型服务器AI芯片，专为Gemini大模型定制。这款芯片采用极具颠覆性的设计——直接将Gemini模型底层运算架构固化至硬件电路中，省去通用芯片适配各类模型产生的多余功耗损耗。供应链消息显示，其单位功耗处理词元数量达到谷歌当前自研AI芯片的6至10倍。

谷歌加速落地这款专用芯片的核心驱动力是算力短缺。谷歌云甚至被迫拒绝了部分外部客户的算力合作订单。但这一极致定制化路线也引发广泛争议：芯片硬件架构一旦流片无法修改，而大模型技术仍在高速迭代。若Gemini底层架构发生重大调整，高度绑定的Frozen v2芯片将面临"硬件报废"风险。最快2028年部署，这是一场押注Gemini发展路线的"豪赌未来"。

这一动向折射出AI芯片赛道的深层分化：英伟达坚持通用化路线，以兼容性适配全行业需求；谷歌选择软硬件深度绑定的垂直定制路线，牺牲通用性换取单一场景极致性能。两种路线的博弈将持续重塑算力市场格局。

四、联发科击败高通三星，拿下Pixel 11全系列基带订单

谷歌Pixel 11系列确认将于8月12日在纽约发布，全系列四款机型均搭载联发科M90调制解调器，终结了三星Exynos基带在Pixel系列的长期供应地位。联发科在谷歌评估中击败高通和三星，进一步巩固其在美国市场的扩张势头。

Pixel 11系列全球首发台积电2nm工艺的Tensor G6芯片，CPU采用1+4+2七核心架构，超大核频率4.11GHz，理论单核性能提升40%，AI算力大幅提升。基带更换是用户最关注的升级点——此前Pixel系列因三星基带信号问题饱受吐槽，联发科M90有望在信号稳定性、功耗和发热方面带来实质性改善。

这一胜利对联发科意义重大：继2025年进入Apple Watch供应链后，拿下Pixel基带订单打开了智能手机、PC、车载和AI眼镜等更广阔的供应机会。不过苹果自研连接芯片的策略可能限制联发科未来在苹果生态的增长空间。

五、炬芯科技第二代存内计算NPU芯片今年流片，端侧AI营收占比超25%

炬芯科技（688049）7月21日发布自愿性披露公告：公司搭载存内计算NPU的端侧AI芯片已落地应用于AI音频、智能穿戴AI交互、AI智能办公等场景，今年上半年相关产品营业收入占比超过25%。

第二代存内计算技术取得重大进展，相较第一代大幅提升算力，支持更大模型规模，在能效比、利用率和量化精度全方位优化。搭载第二代存内计算NPU的SoC芯片将于今年正式流片，预计明年实现多品牌、多品类规模化导入。公司同时大力投入AI开发工具平台，助力客户高效完成AI模型适配。

炬芯科技的进展是端侧AI芯片加速落地的缩影。从AI音频、智能穿戴到AI办公，端侧AI芯片正从技术概念走向真实消费市场。存内计算作为突破"存储墙"的关键技术路径，正在获得越来越多厂商的验证和采用。

六、国科微定增50亿押注AI芯片，记者出身实控人的突围之战

国科微7月17日发布公告，拟向不超过35名特定投资者募资不超过50.61亿元，投向新一代AI视觉处理芯片（6.59亿元）、媒体交互AI芯片（16.4亿元）、端侧AI芯片（14.63亿元）三大项目，并补充13亿元流动资金。

国科微近年来面临"主业停滞、副业出彩"的困境：2025年营收仅为巅峰期约四成，扣非净利润亏损超2.7亿元，业绩高度依赖政府补助和投资理财收益。此次定增加码AI芯片，是实控人向平试图带领公司突破传统业务瓶颈的战略转型之举。公告后首日股价高开近4%后收跌11.84%，市场对这一转型持谨慎态度。

国科微的案例折射出传统芯片设计公司向AI转型的普遍困境：技术积累不足、市场竞争激烈、回报周期漫长。50亿定增能否真正转化为AI芯片产品力和市场份额，仍有待观察。

七、聆思科技端侧大模型推理芯片Nebula年底流片

在WAIC 2026期间，聆思科技市场副总裁韩超阳透露，公司端侧大模型推理芯片Nebula将于年底进行流片，明年上半年正式推出样片。Nebula单芯片支持3B至13B参数规模的LLM、VLM和VLA模型，在7B模型推理场景下目标实现Decode每秒100个Token，典型平均功耗5W至15W。

为缓解内存带宽瓶颈，Nebula采用3D WoW近存计算技术，通过3D DRAM堆叠将内存带宽提升至1TB/s。聆思设定的算力利用率目标超过70%，认为端侧80T至200T是较为合理的算力范围——"算力很重要，但不是唯一指标"。目前聆思已与联想、面壁智能、海尔等合作伙伴围绕终端形态开展联合预研，此前累计出货量超1.5亿颗。

聆思的判断值得关注：端侧大模型芯片不能只比较TOPS，算力利用率、内存带宽、功耗约束缺一不可。AIPC及AI办公硬件可能最快形成规模需求，智能座舱和具身智能机器人紧随其后。

八、太空算力产业提速：千帆星座常态化发射，2800颗计算卫星组网计划出炉

我国太空算力产业进入黄金起步期。千帆星座等低轨宽带星座开启常态化发射，新一代卫星普遍预留算力载荷空间，"通导遥一体化"初步实现。国星宇航发布"星算计划"，规划发射2800颗计算卫星组网。

太空算力关键共性技术攻关榜单发布十大重点攻关项目，蓝箭航天、银河航天、中兴通讯等十余家龙头企业揭榜。清微智能与东方星链联合宣布，基于国产可重构芯片的全球首台太空AI智能体已完成研制，将于2026年底入轨。

太空算力代表了AI硬件的一个全新维度——在极端功耗、体积和辐射约束下实现AI推理能力。随着低轨星座规模化部署和卫星算力载荷标准化，太空AI算力有望成为天地一体化算力网络的重要组成部分。

趋势总结

纵观今日AI硬件全局，三条主线清晰浮现：

第一，算力竞争从"单卡突围"升级为"系统级战争"。 WAIC 2026上超节点的集体亮相标志着行业共识已经形成——当单颗芯片的工艺提升遇到物理瓶颈，系统级的互联架构和集群协同效率成为新的竞争高地。华为1024卡超节点、壁仞NPO光互连1024卡方案、奕行智能RISC-V超节点、中科曙光十万卡集群——从电互连到光互连，从千卡到十万卡，国产算力正以架构创新弥补制程差距。《超节点定义与实践白皮书》的发布，更意味着这一赛道已进入标准化、产业化快车道。

第二，定制化AI芯片从"概念"走向"豪赌"。 谷歌Frozen v2将模型架构固化到硬件中，以6-10倍能效提升为赌注，押上的是2028年后Gemini架构可能颠覆性调整的风险。这与英伟达的通用化路线形成鲜明对立——算力市场的分化正在加深：通用GPU适配全行业需求，定制专用芯片追求极致场景效率。端侧同样如此，炬芯存内计算、聆思Nebula近存计算、国科微50亿转型——各家都在寻找端侧AI芯片的技术最优解和商业化路径。

第三，AI硬件版图持续扩张，从地面到太空。 联发科拿下Pixel 11基带，标志着手机端AI硬件供应链格局持续重塑；太空算力产业从概念走向组网实施，2800颗计算卫星计划、太空AI智能体即将入轨——AI硬件的应用边界正在从数据中心和终端设备，向更广阔的物理空间延伸。

AI硬件行业的竞争，已从芯片性能的单点比拼，全面升级为制程、架构、互联、软件生态和场景落地的全栈战争。