北京
过去两年间，做 AI 的人见面聊得可能最多的一件事就是卡不够用，模型参数从百亿涨到了万亿，上下文从几千 token 拉到了百万 token，推理请求从一天几次变成了一秒几次，算力供给缺始终落在需求后面。
这个矛盾可能迎来了一个新答案，今天阿里巴巴旗下平头哥发布了“最强国产”新一代 AI 芯片真武 V900，单芯片算力达到该公司上一代真武 M890 的 3 倍，基于它构建的单一集群能够扩展到 50 万卡。
真武 M890 目前已经具备支撑 2 万亿参数大模型推理的能力，这个能力在 2026 年三季度已经规模化上架阿里云数据中心，真武 V900 在此基础上把算力再拉高了 3 倍，这意味着一套集群能同时服务的模型规模、上下文长度和智能体数量都往上走了一个台阶，50 万卡的集群规模放在行业里来看的话并不小，因为主流讨论还停留在万卡级别，这个数字算是跳了一个量级。
在算力往上走的同时，芯片的出货节奏也在变化。据了解，随着平头哥芯片产品线逐渐成熟和应用，该公司预计未来几年年出货量将大幅提升，这个信号比单芯片算力更加值得关注，它代表着真武系列芯片进入了生产系统的交付阶段。目前，M890 超节点已经在阿里云对外界提供服务，万亿参数级别的模型可以在上面稳定运行。
AI 模型侧的需求也在推着芯片往前走，千问系列 AI 模型参数规模从 72B 起步，到千问 3.8 已经扩展到了 2.4T，未来千问 4.5 和千问 5 计划迈向 5 到 10T 的规模。
这是因为 Agent 时代模型要从单轮问答走向多轮交互、长时间运行、持续调用工具，token 消耗量会呈现出指数级增长，这些需求最终都要落到芯片和集群的供给能力之上。
芯片侧的产品线也在进行补齐，平头哥在数据中心芯片上做了更多布局，比如真武系列负责 GPU 计算，倚天系列则负责 CPU 通用计算，盘脉是一个智能网卡，ICN 互联芯片和 ICN Switch 芯片负责超大规模集群的互相联接，这几颗芯片放在一起之后，覆盖了计算、存储、网络等三个维度。概括来说，超节点的意义在于让多颗芯片在系统语义上像一颗芯片一样地工作，上层软件不需要去感知数据在哪台服务器上。
软件生态则是另一个维度，2026 年 7 月平头哥开源了真武 AI 芯片的底层软件站，核心组件已经完成了开源开放，这个软件站覆盖率超过 96%。主流推理框架来从上游开源新版本到完成适配平均不超过一周时间，目前已经支撑了 260 多个训练和推理框架，开发者使用时不用改代码、不用等适配、不用绑框架。
平头哥对倚天 CPU 做了一次新的定义，那就是 Agentic 时代 CPU 从配角回到关键路径，Agent 执行任务的时候要搜索、读文档、跑代码验证、汇总报告。
AI 模型推理只是其中一部分，每一次工具调用、每一个代码沙箱启动、每一个中间状态保存以及多路结果汇总都落在 CPU 上，面向延迟敏感场景的倚天 730 追求的是单核性能，面向吞吐并发场景的倚天 720 追求的是每核成本，两条产品线分头努力地做到满级。
竞争维度也在发生变化，从单芯片之间的竞争走向了算存网协同效率的竞争，从硬件竞争走向了芯片、系统、软件、生态的综合竞争，超节点的关键其实不在于连了多少卡，实际上在于能不能消除节点的物理边界。
具体来说，ICN Link 协议和 ICN Switch 芯片构建的全带宽互联、原生内存语义统一编址以及一套代码覆盖不同规模系统，这些能力决定了 50 万卡集群到底能不能真正跑出有效算力。
据了解，阿里云的目标是到 2032 年全球数据中心规模超过 20GW，这个数字对应的是机器智能时代对于 token 需求的持续增长。
吴泳铭把 token 比作 AI 时代的电，而芯片就是发电机，电的需求是没有上限的，那么发电机就要不断进化，真武 V900 则是这个进化路径上的一步，从单点能力验证走向了大规模系统交付，可以说国产 AI 芯片正在跨过一道门槛。
算力军备竞赛已经升级，芯片强不强最终还是要看千行百业能不能用得起、用得上，从 50 万卡集群到工厂车间里的质检系统，从万亿参数 AI 模型到手机端的本地部署，这一条路才刚刚开始。
运营/排版：何晨龙
注：封面/首图由 AI 辅助生成
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