算力硬件赛道多元化！ASIC 定制芯片快速崛起，与通用 GPU 形成互补格局
全球 AI 服务器需求持续超出机构预期，多家国际调研机构同步上调全年出货预测，算力硬件赛道维持高景气运行。报告指出，过去由通用 GPU 主导算力市场的格局正在快速变革，面向自动驾驶、垂类行业大模型、云端推理场景的 ASIC 专用定制芯片市场占比稳步提升。对比通用 GPU 产品，ASIC 芯片算力密度更高、运行功耗更低、单位算力综合成本优势显著。
技术
AI智能体算力需求爆发！单Agent算力消耗是传统大模型5倍以上
7月行业最新算力结构统计显示，随着企业级AI智能体大规模落地，Agent模式算力消耗呈现指数级增长，单智能体全周期算力消耗量，达到传统单次问答大模型的5倍以上，成为算力市场最新核心增量。
北大联合中科院推出存算一体芯片，运算速度较主流 GPU 提升 50 倍
7 月上旬北京大学联合中科院上海微系统所发布全新 40nm 相变存储存算一体芯片，打破传统 “存储 - 计算分离” 架构带来的数据搬运功耗、延迟瓶颈，单轮矩阵乘法运算仅需 2.12 毫秒，同等任务处理速度较主流中端 GPU 提升近 50 倍。传统算力硬件计算单元与存储单元物理分离，大模型推理、三维重建、工业仿真过程中大量算力、电力消耗在数据传输环节；存算一体芯片可在存储阵列内部直接完成乘加运算，大
英伟达发布 Vera CPU 架构，专为 AI 智能体高并发调度场景定制优化
7 月 6 日英伟达正式发布全新 Vera 专用 CPU 架构，核心面向 AI 智能体时代算力需求设计，解决传统通用多核 CPU 在智能体多轮调度、工具高频调用场景下延迟高、资源利用率不足的行业痛点。传统算力架构仅侧重 GPU 并行计算性能，AI 智能体自主规划、多工具交互、长记忆推理等任务高度依赖单线程 CPU 性能，长期存在算力瓶颈；Vera 架构大幅提升单线程运算速度，原生适配英伟达 DSX
国内十万卡全国产 AI 超集群郑州落成，曙光登峰集群接入国家超算互联网
7 月 10 日中科曙光正式官宣国内首座十万卡全自主 AI 超集群「曙光 8000 登峰」于郑州智算基地建成投运，整套集群芯片、高速互联、液冷散热、调度系统全部国产自研，同步接入全国一体化超算互联网调度体系
AMD 发布 Helios 机架级全液冷 AI 平台，正式切入微软 Azure 全球公有云体系
7 月下旬 AMD Advancing AI 年度大会正式发布 Helios 全新机架级全液冷 AI 算力平台，整套系统搭载 MI455X 高端 AI GPU、第六代 Venice 架构 EPYC CPU 与高速智能网卡，实现计算、网络、散热一体化集成，是当前行业标准化最高的整机液冷算力方案。
月之暗面 Kimi K3 开源模型官宣 64 卡超节点标配，超节点成大模型部署硬性门槛
7 月 27 日月之暗面正式完全开源 Kimi K3 大模型权重，这款 2.8 万亿参数、896 专家规模的顶级 MoE 开源模型，在官方部署手册中首次明确：企业稳定落地商用必须搭载64 卡及以上超节点集群，标志超节点正式成为超大模型落地标配。
WAIC 发布超节点统一标准，算力竞争正式进入系统级生态比拼时代
2026 世界人工智能大会正式发布《超节点定义与实践白皮书》，推出国内首套超节点技术、部署、测评统一行业标准，终结行业长期以来超节点定义模糊、规格杂乱、良莠不齐的乱象。新标准明确，超节点不再是简单多卡叠加，而是集高端加速芯片、自研高速互联、一体化散热、智能算力调度、故障自愈于一体的系统化算力基础设施，重点考核集群通信效率、算力利用率、稳定性、能效比四大核心指标。
HBM 扩产不及预期，高端存储紧缺延续，国产替代窗口期全面打开
7 月产业链调研数据显示，全球 SK 海力士、三星两大存储巨头 HBM 高端产能扩产进度不及市场预期，先进制程良率爬坡缓慢，新增产能优先锁定北美头部云厂商长协订单，国内算力企业难以拿到稳定现货资源。
Token 计费模式全面普及，算力行业彻底告别传统机柜卡时租赁时代
2026 年下半年以来，国内主流算力服务商全面推进 Token 标准化计费模式，统一 API 接口适配全品类大模型调用，逐步替代传统按机柜、按卡时租赁的老旧商业模式，行业商业化逻辑完成根本性升级。传统算力租赁模式存在资源浪费严重、计费模糊、适配性差等问题，中小 AI 企业无需全天占用显卡资源，仅在模型推理、内容生成、智能体运行时消耗算力。
