WAIC风向突变：从算力军备竞赛到具身智能商业落地实录

当30万人涌入上海世博展览馆，当38℃的高温与同样炽热的AI话题交织，2025世界人工智能大会（WAIC）不再仅仅是一场科技展会的狂欢，而是中国人工智能产业从“技术验证”迈向“商业闭环”的分水岭。展览面积突破10万平方米，三地四馆联动，1100余家企业参展，这些数字背后，是一场关于算力效率、模型下沉与具身智能落地的深刻产业重构。

与往年聚焦大模型参数量、榜单排名不同，今年的WAIC呈现出明显的“去泡沫化”趋势。观众不再只为炫技式的代码和参数驻足，而是关注谁能提供稳定的算力集群、谁能在真实场景中跑通产品、谁能让机器人真正“干活”。这种从“秀肌肉”到“秀肌肉里的力气”的转变，标志着AI产业进入了深耕期。

算力新坐标：从单卡性能到超节点的系统协同

在H2展馆，国产算力的崛起不再依赖于某一颗芯片的单点突破，而是体现为集团军式的体系化成熟。这里不再是单一GPU的比拼场，而是超节点（Super Node）和万卡集群的阅兵式。

华为展出的昇腾“950超节点”以16个计算柜、1024张昇腾卡组成单系统算力达到1EFLOPS（FP8）的巨兽，直接拿下了大会最高荣誉“SAIL大奖”。这不仅是算力的展示，更是系统级能力的宣示。同样备受瞩目的中科曙光“曙光8000”，依托“ScaleX超智融合架构”，实现了算力密度较常规超节点20倍的提升。其与海光信息深度绑定的“芯片+整机系统”协同模式，证明了国产算力正在摆脱对单一硬件参数的依赖，转向整体系统效率的竞争。

技术路线的创新同样令人瞩目。沐曦股份发布的“曦景S600”采用了创新的OEX（正交无背板互联交换）架构，通过“0”线缆设计解决了高密度机柜内的通信瓶颈，专为MoE稀疏模型和万亿参数大训练优化。中兴通讯则展示了开放派策略，将OEX与dOCS（分布式光交换）结合，兼容多元GPU生态，试图打破封闭生态的壁垒。

然而，超节点的竞赛也伴随着巨大的门槛。单机售价高达2000万元的现实，意味着这一赛道已从创业公司的游戏转变为互联网大厂和央国企的竞技场。能源消耗、散热成本（如液冷技术带来的pPUE降低）以及初始投入，成为衡量算力集群商业化可行性的关键指标。算力不再只是“跑得快”，更要“跑得省”、“跑得稳”。

模型下沉：从云端API到终端智能体

如果说算力是底座，那么大模型正在经历一场从“云端大模型”向“终端智能体”的深刻迁徙。在H1展馆，除了月之暗面Kimi发布的全球首个开源3万亿参数模型K3引发的热议，更多企业展示的是模型如何嵌入具体产品，解决实际问题。

“模型是发动机，但决定这辆车能否跑起来的是数据、系统和成本。”金山办公CEO章庆元的观点道出了当前AI落地的核心痛点。通用大模型拥有海量世界知识，却缺乏企业私有数据的上下文。因此，以金山办公WPS Comate、腾讯WorkBuddy为代表的办公智能体，通过打通企业内部数据流，实现了从“聊天助手”到“工作伙伴”的升级。腾讯强调，企业需要灵活搭配不同模型以控制Token成本：模糊意图用Agent探索，确定任务用工作流执行，这种精细化运营将成为企业AI部署的标准动作。

更具颠覆性的是AI智能体硬件的爆发。中兴发布的全球首款AI智能体手机努比亚NaviX Ultra，搭载豆包手机助手，标志着AI从手机APP进化为手机OS层面的原生能力。荣耀发布的Robot Phone将四自由度云台系统作为智能体的执行器，凯文·凯利甚至预言创新将从数字屏幕走向物理世界。阶跃星辰的STEPX Neo则直接推出“模型、软件、硬件”三位一体的Step AOS操作系统。

这些产品共同指向一个趋势：大模型正在“沉”入终端。Token成本的下降使得在端侧运行复杂Agent成为可能，而硬件形态的创新则为智能体提供了交互和执行的物理接口。AI不再仅仅是云端的一个服务，而是成为了用户触手可及的智能伙伴。

具身智能：告别表演，拥抱“It Works”

在人气最旺的H3展馆，具身智能（Embodied AI）的叙事逻辑发生了根本性转变。去年，我们惊叹于机器人的舞蹈和特技；今年，观众更关心机器人能否稳定地递送一杯水、完成一次工业巡检或组装一个复杂的机械部件。

“会干活的”机器人取代“会跳舞的”成为新宠。宇树科技的GD01载人变形机甲虽是视觉焦点，但其背后展示的G1人形机器人、As2四足机器人在工业巡检、负重攀爬等真实场景中的应用，才是行业关注的重点。云深处更是以2025年全球第一的四足机器人行业应用收入证明了其商用实力，其DR02人形机器人已通过变电站作业实测并正式商用。

具身智能的核心突破在于数据与模型的协同。原力灵机用6台机器人连续15小时搭建长城模型，其背后依赖的不是单一模型的参数堆砌，而是通用基础模型DM0.5与世界模型DW0.5的合力。世界模型（World Model）成为了下一代数据的争夺焦点，极佳视界的GigaBrain具身大脑通过复刻居家环境，让机器人在复杂场景中自主完成取餐、备餐等连贯动作，并拿下了国内首个家庭场景百台商用订单。

数据要素在具身智能中的地位日益凸显。京东开源的行业最大第一视角数据集EgoLive，将零售货架整理、商品拿取的现场数据转化为可学习样本，为具身模型提供了宝贵的“经验”来源。这表明，具身智能的竞争已从算法本身延伸到数据采集、标注和仿真环境构建的全产业链。

结语：在理性中深耕长期价值

纵观本届WAIC，AI产业的发展曲线正在从陡峭的上升期过渡到稳健的成熟期。资本的热度虽未消退，但资金流向更加理性，从泛化的应用层撒钱转向聚焦灵巧手、核心算法、世界模型等产业链关键短板。

2026年的AI产业关键词不再是“颠覆”，而是“融合”与“交付”。算力集群的体系化成熟为AI提供了坚实的底座，模型向智能体和操作系统的下沉拓展了应用的深度，而具身智能从展厅走向车间、仓库和家庭，则打开了物理世界的增量空间。

对于从业者而言，喧嚣褪去后的深耕期才是真正的竞技场。无论是构建高效能的超节点，还是打磨能解决实际问题的Agent，亦或是让机器人拥有理解物理世界的世界模型，唯有那些能持续输出稳定价值、打通数据与业务闭环的企业，才能在下一阶段的产业浪潮中立于不败之地。AI的商业化大考，才刚刚开始。