📋 全文总结 本次会议主要围绕2026年互联网大厂在AI算力方面的资本开支规划、芯片采购策略、技术架构演进及业务落地节奏进行了深入探讨。核心要点如下： 1. Agent爆发重塑算力需求，多核CPU成为新瓶颈 AI交互逻辑从“人机对话”转向“Agent多智能体协同”，形成“推理-执行-反思”循环。这导致传
- 英伟达：H200受制于政策，预留10万颗（190-200亿）预算，视下半年中美谈判而定，是最大变量。
- 自研芯片（平头哥）：N+1/N+2版本共40万颗（约200亿），4月起按月交付。
- 昇腾：910B/C共15万颗（约120亿），6月下旬开始下单。
- 海光：借调价契机（降至4-5万），采购10万颗（约40亿），5月下首批大单。
- 寒武：590/690共2-3万颗（约30亿），需待bug修复后6月下订单。
- 性能：昇腾最强（约H100的65%），海光深算三号次之（45%），平头哥居中（35%，介于A100与H20间），寒武等稍弱。
- 生态与稳定性：昇腾生态成熟度80分，万卡集群无故障35天；海光兼容性好，无故障25天；寒武迁移代价高，无故障20天。整体均在向CUDA靠拢，大集群通信稳定性是主要攻关方向。
- 超节点：定位高端训练与核心推理，成本与功耗极高（单机柜350千瓦），目前占推理集群15%左右，阿里在手订单500-600台，不会全面替代普通8卡/16卡服务器。自研超节点可使内部token成本下降45%。
- 一云多芯调度：通过飞天系统将异构算力池化，按类CUDA与非类CUDA分区，模型提前适配，动态调度提升利用率至65%-70%。
- 算力提价：4月18日起阿里云提价5%-35%，通过“老客老价、新客新价”平滑过渡，预计为IaaS层带来2.5个百分点增速，PaaS层带来8-9个百分点增速。