引言

2026年7月，WAIC 2026在上海落下帷幕。展会传递出最核心的变革信号：持续三年的大模型参数军备竞赛彻底落幕，AI产业正式告别概念炒作，迈入智能体工业化落地全新周期。

展馆内，各类参数对比展板全面消失，取而代之的是可自主执行任务的AI智能体、量产人形机器人、全栈国产算力集群与各行业标准化落地方案。AI Agent成为本届WAIC的绝对主角，行业完成了从“问答聊天”到“自主规划、跨设备执行、全流程交付”的能力跃迁。

本文将从智能体系统架构、国产算力基础设施、模型融合与协作三个维度，盘点2026年大模型领域最值得关注的技术进展。

一、智能体系统：从“能聊”到“能干”的架构跃迁

1.1 Agent对基础设施提出全新要求

大模型推理阶段，AI基础设施只需要支撑一次输入、一次输出。进入Agent阶段，基础设施要支撑的是任务拆解、工具调用、多轮协作和持续运行，这对算力提出了完全不同的要求。

一个Agent应用要先把任务拆开，再一步步调用工具、来回协作，背后同时运转的可能是一整群Sub-Agent。部署到企业之后，Agent的数量可能高达成千上万。怎么让这么大规模的Agent群体稳定协同地跑起来，成了一个绕不开的新问题。

基础设施的第一个变化，是CPU变得更重要。以前的问答模式下，大模型推理更多依靠GPU运行。但Agent要做任务拆解、调用工具、多轮协作、汇总结果，这些整型运算和逻辑推理运行在CPU之上。AI Infra行业里，算力配比正在从过去以GPU为中心，走向多元算力系统协同。

1.2 浪潮信息：单柜运行4万+Agent

浪潮信息在2026开放计算大会上发布了业界首款CPU原生液冷整机柜服务器，单柜最大可支持384颗基于OCM架构的CPU处理器，兼容x86和ARM，可以支撑4万+个Agent协同运行。这个规模是其今年4月方案的40倍。

该机柜采用的OCM架构能够兼容不同代际、不同架构的处理器，不用为每一代新芯片重新设计整套系统。同时，浪潮信息提出了“原生液冷”的全新散热理念，完全颠覆传统风液混合的散热逻辑。

浪潮信息副总经理赵帅介绍，国内的AI机柜功率今年内就要冲到300千瓦，全球部分机柜已经进入兆瓦级。传统风冷单机柜散热40到50千瓦的上限早已撑不住，液冷方案成了必选项。

1.3 智能体操作系统的兴起

随着智能体从概念走向规模化部署，智能体操作系统（Agent OS） 正在成为新的基础设施层。

智象未来在WAIC发布了自研HD-AgentOS智能体操作系统，依托资源层、系统层、能力层三层耦合架构，构筑起智能体产业落地的完整支撑体系。资源层提供智能体可调用的基础能力和原子资源；系统层负责全流程运维、风控与安全治理；能力层则将模型、工具、知识和流程封装为可复用的领域技能。

业内人士认为，智能体浪潮将推动新系统、新载体、新网络三大结构性变革。在系统层面，Agentic OS通过连接模型与数据、工具、接口和设备，决定智能体能够“走多远”。在网络层面，A2A网络将连接人与智能体，智能体将拥有自身的身份、能力与信用，并自主寻找伙伴、组织协作和完成交易。

二、国产算力：从单点追赶走向系统创新

2.1 超节点：算力竞争的新范式

算力是智能体大规模部署的基础。本届WAIC算力赛道竞争逻辑彻底转变：从单颗芯片性能比拼，升级为万卡级超节点、高速互联、液冷散热一体化全栈交付能力比拼。

超节点的价值在于重构芯片协同逻辑，让不同芯片高效协同，专门解决超大模型与海量智能体并发计算的数据“堵塞”难题。相比传统算力集群只是将芯片堆在一起，超节点可在尽量不降低性能的情况下，把芯片串联成庞大的算力集群。

相比去年WAIC超节点还是少数厂商谈论的新颖概念，今年在WAIC展馆走了不到20分钟，就能看到至少8个展商的超节点产品。国产AI芯片“四小龙”——沐曦股份、摩尔线程、燧原科技、壁仞科技——纷纷亮出各自的超节点方案。

2.2 曙光8000：首个全国产10万卡超集群

7月10日，中国首个全国产十万卡AI超集群——曙光8000（登峰）正式落成，并同步接入国家超算互联网。曙光8000投用首周已实现满载运行，日均处理作业数突破15万个，单日处理作业峰值超过50万个。在WAIC 2026上，曙光8000被列入本届大会十大“镇馆之宝”。

曙光8000采用 “超智融合”技术路线，将高精度科学计算与低精度智能计算能力统一到同一系统中。一个芯片既需要具备对科学工程计算、数字计算仿真的支撑能力，也需要具备对神经网络类算法的支撑能力。系统覆盖双精度64位到32位、16位、8位甚至更低精度，可满足科学计算、大模型训练、人工智能推理、工业仿真等计算需求。

这一“超级工程”的背后是30亿颗电子元器件的精密协同，互联线缆总长超1600公里，系统总重1500吨，全部被压缩在不足0.05毫米的结构组装精度之内。系统从芯片、计算、存储、网络、散热到应用、服务，实现全链路全自研全国产化。

2.3 国产超节点的百花齐放

国产超节点正在形成差异化竞争格局：

• 昇腾950超节点：基于灵衢互联协议，以单柜64卡为基本单元，实现业界最大1024卡规模，提供1 EFLOPS FP8、2 EFLOPS FP4算力，拥有256TB全局统一内存编址空间，计划2026年Q4上市。

• 摩尔线程MTT C256超节点：采用计算与交换一体化的高密设计，首次在一层Scale-up网络中实现256卡全互联，仅通过两个标准机柜即可实现极速互联。

• 壁仞科技：基于BR2xx和BLink2.0，构建三级超节点产品矩阵：16卡标准服务器超节点（电互连）、128卡高密整机柜超节点（电互连）、1024卡分布式解耦架构超节点（NPO光互连）。

据测算，2028年国产超节点市场空间有望达到3414亿元，2026年至2028年复合年均增长率高达194%。

三、模型融合与协作：从“单打独斗”到“组队作战”

3.1 多模型集成协作：国产模型的“组队”突围

现实任务越来越复杂，很难指望一个模型什么都会。有的模型擅长逻辑推理，有的擅长写文本——这种能力上的偏科没法靠堆参数量解决。

开源AI Agent项目OpenSquilla在7月发布0.5.0 Preview 1，核心更新是 “多模型集成协作” ：在Harness层把DeepSeek-v4、GLM-5.2、Kimi K2.7、Qwen3.7四个国产模型组织成协作队伍，再由一个模型聚合输出最终结果。

其背后机制是 “多样性采样+共识聚合” ：多个模型独立完成搜索与推理、互相补位，弥补单一模型漏信息源、算错数值、顾不全约束的固有短板。不是换一个更强的模型，而是换一种更好的组织方式。

最新公布的DRACO深度研究榜单显示，OpenSquilla的集成方案在两组均列第一。这说明：国产基础模型单拎出来与海外旗舰仍有差距，但在Harness层组织得当的前提下，混用国产模型已能在真实任务上跑出更高、更稳的分数。

3.2 MOA：让多个模型同时答题再合并

MOA（Mixture of Agents） 是Together AI联合斯坦福、芝加哥大学、杜克大学于2024年提出的多模型协作推理架构。核心思路是：同时让多个参考模型独立回答问题，把它们的输出匿名后交给一个聚合模型合并提炼，最终得到超越任何单一模型的答案。

这一思路在2026年得到了更广泛的验证。多个模型独立完成搜索与推理、互相补位，可以在成本只有零头的情况下咬住甚至反超最新一代旗舰模型。“提升单位成本的Agent智能” 正在成为新的竞争维度。

3.3 模型融合：从“后期拼接”到“原生融合”

2026年1月，百度正式发布文心大模型5.0正式版，以2.4万亿参数规模与统一原生全模态建模技术的创新，标志着大模型产业从“模态拼接”向“原生融合”的关键跨越。

不同于传统多模态模型通过后期整合单模态模块实现跨类型信息处理，文心5.0摒弃了行业主流的“单模态训练+后期融合”方案。

在学术层面，ACL 2026上发表的PRIME研究提出了超低秩主残差模型合并方法。模型合并已成为将多个任务专用微调模型集成为一个统一模型的有效方法，无需额外数据密集型训练。

腾讯混元则在组织架构层面推动融合——合并大语言模型和多模态团队，成立基础模型部，统一由腾讯首席AI科学家姚顺雨管理，以探索全模态模型的智能上限。

写在最后

2026年的大模型技术图景，核心关键词是 “工程化”与“系统化” 。

智能体系统正在定义新的基础设施范式——从以GPU为中心走向多元算力系统协同，从单次推理走向持续运行的分布式智能体集群。浪潮信息单柜4万Agent的实践表明，规模化的Agent协同正在成为下一阶段的核心挑战。

国产算力正在从单点追赶走向系统创新——曙光8000的10万卡全国产超集群、昇腾950的1024卡超节点、摩尔线程的256卡全互联，标志着算力竞争已从芯片性能比拼升级为全栈系统能力的较量。

模型融合与协作正在开辟一条不同于“堆参数”的新路——OpenSquilla用四个国产模型的组队协作在真实任务上跑赢旗舰模型，MOA让多个模型同时答题再合并超越单一模型。不是换一个更强的模型，而是换一种更好的组织方式。

当模型能力趋于收敛，谁能把系统组织得更高效、把算力利用得更充分、把模型协作得更默契，谁就能赢得下一阶段的竞争。这不是参数的战争，这是工程化与系统化的战争。