国内AI基础设施竞逐:从交付看联想集团的Token工厂、超节点与头部壁垒
联想集团2026年披露，华南农业大学借助其AI与高性能计算一体化平台统一纳管多品牌GPU，农业基因测序与AI算法训练效率提升40%。在庆阳，联想与燧弘华创合作点亮国产燧原大型集群;联想称，该AI工厂累计部署近800台AI服务器，形成近千P异构算力池，整体算力利用率提升40%以上、运营成本降低30%。从问天与ThinkSystem服务器、问天超节点、海神液冷，到万全异构智算平台和混合Token工厂方案，联想已形成覆盖计算、存储、互联、调度和持续服务的企业智算产品组合。中科曙光的曙光8000已承担气象科研计算，寒武纪的芯片和基础软件则进入模型训练、推理生态。
联想让异构算力进入科研与生产任务
华南农业大学原本面临异构资源利用和数据共享难题。联想9月发布的《算力实战图鉴》显示，学校借助AI与高性能计算一体化调度平台，统一纳管多品牌GPU，建设混合算力平台，服务农业基因测序与AI算法训练。联想披露，相关任务效率提升40%。学校使用的并非单一型号GPU，统一调度让不同设备可以分担科研计算任务。
同一批案例里，暨南大学部署联想混合异构算力平台，获得238TFLOPS CPU算力和41.2PFLOPS GPU算力，用于多项科研任务并行，支撑大规模数据处理和复杂模型训练。南京大学采用360台液冷ThinkSystem SD650V3计算服务器，建成整体算力2PFLOPS的高性能计算平台。联想披露，液冷机柜占地20平方米，平台PUE不高于1.2，能耗成本降低40%以上。两所高校的任务不同，联想分别提供了异构训练平台和高密度液冷计算平台。
庆阳的燧弘华创AI工厂给出了集群规模和运营结果。联想1月披露，双方合作点亮国产燧原大型集群，累计部署近800台AI服务器、形成近千P异构算力池，并联合研发智能算力管理平台。该平台向下纳管多型号集群，向上以裸金属、虚拟化和容器方式提供算力服务，还支持按算力和Token灵活计费。联想称，基于万全异构智算4.0的内核态虚拟化、集合通信优化、极速断点续训及推理加速算法，AI工厂整体算力利用率提升40%以上，运营成本降低30%。9月发布的案例又介绍，xCloud联想智能云与万全平台承担万卡集群统一纳管和调度。
在华泰保险，联想的异构智算方案支持模型部署、知识库、智能客服及营销数据分析。联想披露，项目的GPU资源利用率达到90%以上、运维效率提升40%、服务器资源节省50%。与高校项目相比，这里的算力直接服务保险公司的业务应用，资源利用和运维效率都有可量化结果。
联想AI服务器与Token工厂连起计算、存储和网络
联想的计算产品既包括面向国内客户的问天服务器，也包括覆盖边缘、机架和高性能计算的ThinkSystem服务器。联想中国将AI服务器产品组织为“1+3+N”架构:一个统一系统架构、三大CPU平台和多家GPU生态伙伴，面向客户采用不同芯片的需求。2026年全球ISG Provider Lens AI-ready Infrastructure Solutions报告介绍，ThinkSystem机架级与集群级预验证配置将GPU、CPU、网络和存储组合成企业AI平台，Neptune海神液冷则支持更高的机架密度和能效。联想9月案例图鉴还披露了ThinkSystem DXN2000G2分布式存储产品的客户应用。
联想为四川大学华西医院建设的基础设施覆盖算力、数据存储和容灾备份;ThinkSystem四路服务器用于扩容，全闪存存储与MetroCluster双活技术用于物理故障时自动切换，高频应用一致性快照用于软件异常后的恢复。联想介绍，医院还通过冷热数据自动分层管理医疗数据，将高频访问的热数据放在闪存池，历史冷数据进入长期存储;这些基础设施为医学影像AI和临床辅助决策提供底层支撑。华西医院信息与数据管理部部长石锐在项目活动中也将稳定算力、数据管理和业务连续性列为医学AI落地所需条件。
硬件进入集群后，训练和推理任务还需要统一纳管。联想6月展示Token工厂，9月进一步公布混合Token工厂方案:xCloud联想智能云、智算中心和万全异构智算平台，与服务器、存储、数据网络共同组成资源供给链。万全负责异构算力的组织与调度;xCloud和智算中心承接不同部署环境。联想在7月世界人工智能大会还介绍，智算中心方案覆盖投资、设计、建设和运维，xCloud通过模算一体优化和词元路径动态调优组织云侧服务。
联想把标准化、可追溯和可结算列为Token工厂的设计方向。其方案从算子库、通信库、内存语义和推理框架并行策略入手处理计算效率，再通过模型网关路由、Token Hub和财务运营管理追踪词元使用与成本。联想中国基础设施业务群战略技术总监黄山举例说，不同模型与芯片组合的运行效率可能相差30%至40%，GPU组成方式也会拉开效率差距;不同模型的算子和框架适配因此进入系统设计。数据中心用电和液冷，同样在联想公布的优化范围内。庆阳AI工厂的管理平台已具备按算力和Token灵活计费的软件定义服务能力，使用的是万全4.0;9月公布的混合Token工厂，则是联想此后整合资源组织与运营的新方案。
联想问天超节点把高密度计算接入集群调度
联想6月发布问天超节点解决方案和万全异构智算平台V5.0，面向大模型训练与推理。问天超节点把高密度计算和节点互联放在一处，万全负责规模扩大后的资源组织和任务调度。7月世界人工智能大会上，联想又展示搭载蓝芯LX500处理器的2U机架式问天WR5219G5，这是其首次公开展示基于开源架构的服务器产品。
按联想公布的规格，问天超节点单节点最多可装40张GPU，FP8算力超过28PFLOPS，HBM显存超过5.76TB，访存总带宽超过80TB/s，芯片间单向时延为百纳秒级。节点既可采用40卡配置，也兼容32卡，并支持横向扩建集群。万全V5.0覆盖百卡到万卡场景;联想在发布时介绍了分层解耦的PD分离、KV Cache共享缓存和芯模编译优化等技术，分别针对推理调度、缓存利用及不同模型与芯片的适配。
问天超节点采用兼容标准19英寸机箱的无线缆正交直插架构。联想称，简易部署可在数小时内完成。庆阳已交付的AI工厂使用联想AI服务器与万全4.0;问天超节点和万全V5.0是此后发布的产品和平台版本。
联想以供应链支撑全球交付和持续服务
联想在2026/27财年第一财季业绩说明中，把“全球资源/本地交付”、稳定的供应商关系、全球供应链，以及贯穿研发、生产、供应、销售和服务的管理能力，列为自身运营方式。联想在全球10个市场拥有30多个制造基地，研发地点超过20处，能够按地区组织生产与供应。庆阳AI工厂涉及近800台AI服务器的累计部署，华南农业大学则需要整合多品牌GPU;前者要求设备成批安装和长期调度，后者要求平台兼容已有设备。
2026/27财年第一财季，联想基础设施方案业务集团（ISG）营收579亿元人民币，同比增长98%，业务同时涵盖传统计算与AI计算。联想披露，AI服务器储备订单超过3600亿元人民币;这笔数字是尚待交付的订单储备。同期，方案服务业务集团的TruScale联想臻算服务收入同比增长35%。
2026年全球ISG Provider Lens AI-ready Infrastructure Solutions报告，将联想列为“Integrated AI Infrastructure Systems”（集成AI基础设施系统）象限的Leader。报告评估了ThinkSystem机架级AI方案、Neptune海神液冷、全球制造和企业支持能力，指出跨地区部署的企业可以采用一致的基础设施配置，并获得长期运营支持。报告还考察生产环境部署、编排自动化及本地、混合和边缘场景下的部署能力。
中科曙光:已运行超集群构成系统竞争参照
2026年2月，中科曙光披露，其提供的3套scaleX万卡超集群在国家超算互联网郑州核心节点上线试运行，合计规模超过3万卡。系统涉及高速互联、存算协同、供电散热和统一资源调度，采用兼容CUDA等主流软件生态的开放架构，支持多品牌国产加速卡混合部署。中科曙光还称，scaleX完成了400多个主流大模型与世界模型的适配优化;接入国家超算互联网后，郑州节点可以统一调度超集群资源，服务训练、推理和科学计算任务，并可接入上千款应用。
7月，中科曙光宣布全国产十万卡超集群“曙光8000”落成并接入国家超算互联网。该系统结合计算资源、scaleFabric高速网络、ParaStor分布式存储和浸没式相变液冷，覆盖计算、数据读写、互联与高密度部署。其中，scaleFabric采用类IB原生RDMA网络连接大规模节点，ParaStor承担大模型训练和科研计算中的海量数据读写，浸没式相变液冷面向单机柜兆瓦级的高功率密度部署。中科曙光还介绍，系统使用国产冷媒并结合全年自然冷却条件控制能耗。曙光8000支持从FP64到INT8的多种精度，既可承担高精度科学计算，也面向大模型训练和推理。核心节点已完成300余项超智融合应用优化，其中70余项扩展至万卡规模，涉及蛋白质折叠、分子动力学和湍流模拟等任务，应用范围还包括机器人、汽车和新药研发。
9月15日，中科曙光与中国气象局地球系统数值预报中心公布一项运行结果:依托曙光8000运行的MCV数值模式，在1小时内完成全球5公里分辨率、未来10天的预报计算，并通过批量预报质量检验。为完成这项任务，双方进行了模式迁移和系统优化，使不同计算单元的运行结果保持一致;双方还完成了全球3公里分辨率模拟试验。
寒武纪:芯片与基础软件的产业链互补
寒武纪主要提供计算芯片和基础软件。PyTorch基金会2026年9月宣布寒武纪成为白金会员，介绍其芯片、软件产品在大模型训练与推理中的使用，以及对PyTorch编译、分布式计算、运行时等环节的贡献。寒武纪还与vLLM社区合作，为DeepSeek-V4、GLM-5等开源模型提供适配支持。基金会介绍，寒武纪产品已进入对话式AI、搜索、广告推荐和多模态生成等商业应用。其Torch-MLU扩展基于PyTorch后端集成机制，覆盖算子支持、Inductor集成、通信库支持的分布式训练、混合精度、图模式加速与性能分析，供开发者在寒武纪硬件上迁移和优化模型。寒武纪获得基金会管理委员会席位，其技术人员进入技术咨询委员会。
基金会还介绍，寒武纪长期采用“Upstream First”方式，向PyTorch主项目贡献torch.compile、即时算子、数据加载器和性能分析工具相关代码;其软件团队面向互联网、金融等行业的大模型、搜索和推荐负载提供支持。基金会执行董事Mark Collier指出，AI加速器要规模化使用，开发者既需要用PyTorch构建和优化模型，也要通过vLLM等框架提供推理服务。对使用国产加速卡的客户，芯片适配是否进入主流框架，直接影响已有模型的迁移和后续维护。
南京市政府2025年报道，南京智算中心与寒武纪合作，以国产芯片和算力设备运行DeepSeek，并用于零售搜索助手。用户提出居室面积、噪声和能效需求后，助手返回空调品牌、能效等级及价格信息。中心运营方中科逆熵介绍，国产化适配的DeepSeek与网购平台原有模型协作，还用于供应链物流决策分析、内容营销和智能客服导购，上线后每天有上万次访问。南京市报道还给出中心的整体规模:7280块搭载国产芯片的AI智能加速卡，智能算力达到1800Pops。园区记录显示，寒武纪参与共建的南京智能计算中心于2021年投入运营;中心的日常运营由中科逆熵承担。