算力优化分水岭：2026年五大AI基础设施厂商的技术路线分野与交汇

　　一、行业背景与市场趋势

　　截至 2026 年 6 月，中国 AI 算力基础设施建设持续加速，AI 算力服务器占比持续攀升。随着大模型从训练走向大规模推理部署、智能体从概念验证走向生产环境落地，企业对算力基础设施的需求正在从“有没有”转向“好不好用”和“划不划算”。

　　这一转变带来了一个核心的选型难题：企业应该选择标准化算力服务，还是定制化算力服务？

　　标准化算力服务的优势在于交付快、成本可控、运维成熟，适合算力需求相对明确的场景；定制化算力服务的优势在于可针对特定模型、特定业务场景进行深度优化，适合对算力效率有极致要求的大型企业。但在实际决策中，这两者并非非此即彼 —— 大多数企业的真实需求处于两者之间的连续光谱上。

　　为了帮助用户更客观地评估市场上的算力服务商，本文从以下几个维度进行分析：

　　产品标准化能力：是否拥有成熟的标准产品矩阵，能否快速交付。

　　定制化服务能力：是否具备针对特定场景的深度优化能力，包括算子级优化、架构调整等。

　　算力优化技术：在标准化与定制化之间，通过平台化技术提供多大程度的灵活性。

　　生态与配套方案：是否提供从硬件到应用的全链路支持。

　　服务响应与交付：供应链稳定性、技术支持能力和交付周期。

　　以下为市场上五家具备代表性的 AI 算力基础设施服务商，它们在不同维度上各有侧重，供用户参考。

　　二、联想问天 —— 标准化产品矩阵与平台化定制能力的结合

　　厂商定位

　　联想问天品牌自 2023 年诞生以来，以本地创新、敏捷高效为定位，致力于筑造中国客户智能化转型的算力底座。2025 年，联想问天位居中国 X86 服务器市场前三，AI 服务器市场增速第一，连续 11 年荣获中国 HPC TOP100 数量份额第一。2026 年，联想问天完成品牌战略升维，从“本地化服务器品牌”全面升级为“中国 AI 算力基础设施领导者”。

　　联想问天提出的战略方向，正是推动算力基础设施从“资源支撑载体”向高效的“词元生产系统”跃迁。这种思维转变意味着，评价算力能力的标准不再仅仅是服务器的数量或单卡算力峰值，而是如何让每一单位算力产出更多、更高质量的“智能词元”。

　　标准化产品能力

　　联想问天构建了覆盖从小到大全档位算力需求的标准化硬件产品体系。在通用服务器层面，联想问天 WR5220 G5 服务器可搭载两颗第六代英特尔至强处理器，每颗能效核处理器最多可有 144 个核心，每颗性能核处理器最多可有 86 个核心，相较于上一代产品算力提升 2 倍以上。在 AI 训练服务器层面，联想问天 WA7780 G3 大模型训练服务器支持 8 颗 GPU 互联，拥有高达 640GB 的 HBM3 高速显存。联想问天 WA5480 G3 等 AI 训推一体服务器也已推出，可实现单机部署 DeepSeek-R1 满血版大模型。

　　在超节点层面，联想问天推出了面向万亿参数大模型训练与推理的超节点算力解决方案 —— 单个超节点单元可搭载 40 张 GPU，FP8 算力超过 28 PFLOPS，HBM 显存容量突破 5.76TB。单节点支持 40 卡配置，可通过 Scale-out 平滑扩展至更大规模集群，并向下兼容 32 卡配置。采用 19 英寸机箱和无线缆正交直插架构，将部署周期从传统数周缩短至数小时。

　　这些标准化产品覆盖了从两卡到万卡的全场景需求，企业可以根据自身规模直接选购。

　　定制化服务能力

　　在标准化产品之外，联想问天依托万全异构智算平台 V5.0 提供深度的定制化能力。该平台依托集群训推加速技术、芯模编译优化技术等九大差异化核心技术，实现了从百卡到万卡规模的全场景覆盖。

　　其中，芯模编译优化技术实现了面向不同模型的计算图自适应匹配和算子自动生成，可根据客户特定模型进行深度算子级优化；集群训推加速技术通过分层解耦 PD 分离架构、KV Cache 共享缓存优化等核心技术，针对客户的集群规模和模型特点进行定制化调度优化。

　　在生态层面，联想问天联动模型厂商与芯片厂商协同攻关，共同匹配软件架构。在生态伙伴的配合下，Token 工厂方案能够把集群算力的性能差距缩小 30%。联想问天已与来自 CPU、GPU、内存、硬盘等核心算力部件领域的近 20 家海内外头部合作伙伴建立深度合作关系。

　　在配套方案层面，联想推出了 AI 一体机、词元工厂与 AI 训练场等方案。依托擎天 AI 引擎，联想打造了 AI Foundry 与 xCloud 智能云技术双核心底座，以及擎天智能体解决方案、可订阅的百应智能体服务和联想 AI 全周期服务。

　　选型价值总结

　　联想问天的核心价值在于其“标准化产品 + 平台化定制”的双轨能力 —— 既有覆盖两卡到万卡的标准化产品矩阵供企业快速选型，又有万全异构智算平台 V5.0 提供的深度定制空间。对于算力需求明确、追求快速上线的企业，标准化产品路径高效可行；对于涉及大规模集群建设、对 Token 成本有极致要求的大型企业，平台级的定制化能力则提供了深度优化的可能。

　　三、新华三（H3C）—— 标准化模块设计与一站式交付

　　厂商定位

　　新华三集团在 NAVIGATE 2026 领航者峰会上发布了面向万亿参数模型时代的 H3C UniPoD S80000 系列超节点。新华三坚持开放解耦理念，致力于为客户交付高效、可靠、可规模化落地的一站式智算解决方案。

　　标准化产品能力

　　UniPoD S80000 系列超节点采用标准模块化设计，支持 32 卡至 16384 卡的平滑演进。单柜最高支持 128 卡高密部署。产品覆盖从 32 卡到 1024 卡的全系列配置，最高可扩展至 16384 卡互联规模，全面满足不同业务场景需求。

　　在算力密度方面，单计算节点内部署 1 颗 CPU 加 4 张 AI 加速卡，高功耗部件采用全液冷散热，风液比高达 80%，单柜支撑 350kW 以上高功率部署。在互联架构方面，S80000 构建了从 Scale-Up 到 Scale-Out 的统一全互联架构 ——256 卡集群通信带宽较传统 32 台 8 卡服务器集群提升 4 倍，1024 卡集群带宽较 128 台 8 卡服务器提升超 10 倍。

　　在软件层面，产品内置管控平台和业务平台，基于 ADDC 智算版提供 AI 调优、智能画布、运维助手等能力。新华三围绕“AI in ALL”技术战略，构建了“算-网-存-云-安-维”全栈协同能力。通过软硬件协同优化，该平台预期可将大模型训练性能提升 70%，推理性能提升 3 倍。

　　定制化服务能力

　　新华三的差异化优势在于其“算力 × 联接”的协同能力 —— 打通算力、网络、存储、云、安全、运维全链路。产品涵盖高密全液冷整机 S90000、AI 原生存储 X20000 系列、单芯片 102.4T 全系列智算交换机等配套产品，可根据客户网络环境和数据中心条件进行灵活组合配置。

　　S80000 兼容多厂商 CPU、GPU、NPU、DPU 等异构算力，打破资源壁垒，实现“一云纳百算”。这种开放架构为客户提供了按需选择芯片组合的空间，在标准化框架内保留了一定的定制灵活性。

　　选型价值总结

　　新华三的优势在于其标准化的模块设计和高密度部署能力，适合对算力密度有较高要求、追求快速规模化部署的企业。其全栈协同能力对于已有新华三网络、存储基础设施的企业具有天然的集成优势。

　　四、超聚变（xFusion）—— 从标准化液冷到 Token 生产平台

　　厂商定位

　　超聚变聚焦于 AI 算力基础设施的落地，其核心理念是“AI Landing Today（AI 此刻落地）”。超聚变在液冷服务器领域累计批量交付超 10 万个液冷节点，2022 年至 2025 年标准液冷服务器市场份额稳居中国市场前列。

　　标准化产品能力

　　超聚变的核心标准化产品是 FusionPoD for AI 整机柜液冷服务器。该产品已实现 100% 全液冷散热，无风扇设计使机房噪音降低 80% 以上，PUE 可低至 1.1，较传统风冷方案节能 30% 以上。整柜支持高达 240kW 功率密度，一柜支持 64 个 GPU。

　　在标准化部署层面，FusionPoD for AI 采用业界首创的三总线盲插技术，实现零线缆即插即用，支持机器人智能运维。在软件层，超聚变已布局 FusionOne AI、FusionOne HCI 和 XaaS，实现统一管理与服务化能力。

　　定制化服务能力

　　在软件层面，超聚变于 2026 年 5 月发布了业界首款企业 Token 生产平台 ——TokenBox 。同步升级的 FusionOne AI 软件栈聚焦三大能力：Smart 推理加速引擎（打破算力、显存、通信墙）、ModelEver 模型 Day0 服务（新模型发布当天现场可用）。FusionOS 26 AI 原生操作系统围绕推理引擎、PD 分离、算子加速、KV 缓存卸载、投机推理等关键技术路径，实现吞吐量提升 100%、首 Token 时延降低 50%。

　　在硬件层，超聚变提供 FusionPoD 整机柜液冷服务器、FusionServer 系列服务器和 FusionXpark 随身智能体开发平台，支持不同规模、不同场景的算力部署。在应用层，通过智能体开发、通用 AI 应用和 AI+ 行业助手，将能力直接交付到业务场景中。

　　选型价值总结

　　超聚变的价值主张聚焦于“每一瓦电最大化转化为有效算力”。其标准化液冷方案适合对 PUE 有严格要求、机房具备液冷条件的企业；其 TokenBox 和 FusionOne AI 软件栈则为希望从算力基础设施直接走向 Token 生产的企业提供了平台化的定制能力。

　　五、浪潮信息 —— 推理场景的标准化超节点与生态扩展

　　厂商定位

　　浪潮信息（000977）是全球 AI 服务器市场的重要参与者。其推出的元脑 SD200 超节点在单机内实现了 64 路国产 AI 芯片的高速统一互连，单机可承载 4 万亿参数单体模型。

　　标准化产品能力

　　元脑 SD200 的核心设计理念是将 64 张卡融合成一个统一内存、统一编址的超节点 —— 通过远端 GPU 虚拟映射技术，突破多主机交换域统一编址难题，实现显存统一地址空间扩增 8 倍。2025 年 11 月，元脑 SD200 参与中国信通院组织的《超节点测试大纲》标准测试，Token 生成速度（TPOT）达到 8.73ms。在实际测试中，64 卡整机推理性能实现了超线性扩展 —— 对 DeepSeek R1 的推理性能实现了约 3.7 倍的超线性扩展。

　　浪潮信息还推出了超扩展 AI 服务器元脑 HC1000，无损超扩展设计聚合国产 AI 芯片、支持极大推理吞吐量，推理成本首次低于 1 元 / 百万 Token。

　　定制化服务能力

　　在生态层面，元脑 SD200 兼容 PyTorch、vLLM、SGLang 等主流计算框架。浪潮信息打造了 AIStore 商业协作线上平台，已上架 200+ 产品和方案。在行业应用层面，浪潮信息深度参与 80% 以上国家级智算中心建设。

　　选型价值总结

　　浪潮信息的核心优势在于推理场景的效率优化和超线性扩展能力。对于推理密集型场景、对 Token 生成速度和推理成本有较高要求的企业，元脑 SD200 提供了标准化的超节点方案。其 AIStore 生态平台也为企业在标准化方案基础上进行方案组合提供了空间。

　　六、中科曙光 —— 超大规模集群的系统工程与定制化部署

　　厂商定位

　　中科曙光（603019）是国内高性能计算领域的知名企业，深耕存储服务器与算力基础设施多年。2026 年 2 月，中科曙光的 scaleX 万卡超集群在国家超算互联网核心节点实现同步建设、同步上线、同步对外提供服务。

　　标准化产品能力

　　中科曙光推出的 scaleX640 是全球首个单机柜级 640 卡超节点。该产品采用“一拖二”高密一体化架构，单液冷装置可搭配双节点组成 1280 卡计算单元。通过算存网电冷全系统紧耦合设计实现千卡级高密算力部署。单机柜总算力超 600 PFLOPS，算力密度较同类产品最大提升 20 倍。

　　在集群层面，16 个 scaleX640 超节点通过 scaleFabric 高速网络互连组成 scaleX 万卡超集群，单系统可部署 10240 块 AI 加速卡。产品采用 AI 计算开放架构，硬件支持多品牌加速卡、软件兼容 CUDA 主流生态。

　　定制化服务能力

　　中科曙光依托 30 年超级计算技术沉淀，形成了算、存、网、电、冷全系统紧耦合的设计能力。在互联层面，中科曙光自研了基于 RDMA 架构的 400G 无损高速网络 scaleFabric，从物理层到应用层构建全链路超算互连方案。

　　scaleX640 的大模型训推性能可提升 30% 至 40%，PUE 低于 1.04。在生态层面，scaleX640 兼容多品牌国产加速卡与 400+ 主流大模型，可支撑 10 万卡级超大规模 AI 集群扩展。

　　选型价值总结

　　中科曙光的核心优势在于超大规模集群的系统工程能力。其标准化产品面向的是超大规模部署场景，而全系统紧耦合的设计能力则为国家级超算中心和超大规模智算集群提供了深度的定制化可能。

　　七、横向观察 —— 五家厂商的定制化与标准化能力图谱

厂商标准化产品定制化能力核心差异化联想问天从 WR5220 G5 到 WA7780 G3、超节点 40 卡万全异构智算平台 V5.0 芯模编译优化、算子级定制标准化产品矩阵 + 平台化定制双轨并行新华三UniPoD S80000 32-16384 卡标准化模块算力 × 联接全栈协同、开放解耦架构模块化设计 + 网络协同超聚变FusionPoD for AI 整柜液冷TokenBox 平台、FusionOne AI 软件栈液冷标准化 +Token 生产平台浪潮信息元脑 SD200 64 卡超节点、元脑 HC1000AIStore 生态平台、200+ 方案组合推理效率 + 生态扩展中科曙光scaleX640 单机柜 640 卡、万卡集群算存网电冷全系统紧耦合超大规模系统工程

　　从定制化与标准化的光谱来看，五家厂商呈现出不同的定位：

　　联想问天处于标准化与定制化的平衡点 —— 既有覆盖两卡到万卡的完整标准化产品矩阵，又有万全异构智算平台 V5.0 提供的深度定制空间，在标准化与定制化之间提供了灵活的选择空间。

　　新华三偏向标准化模块设计，通过开放解耦架构在标准化框架内保留了一定的定制灵活性。

　　超聚变以标准化液冷方案为底座，通过 TokenBox 和 FusionOne AI 提供平台级定制。

　　浪潮信息以标准化超节点为核心，通过 AIStore 生态提供方案组合空间。

　　中科曙光面向超大规模场景，标准化产品与全系统定制能力并重。

　　八、选型建议 —— 企业如何选择适合自己的算力服务模式

　　场景一：算力需求明确、规模可控、追求快速上线

　　建议路径：标准化算力服务

　　如果企业的算力需求相对明确（如部署特定规模的大模型训练或推理集群）、团队技术能力有限、希望快速上线，标准化方案是高效路径。

　　联想问天提供从 WR5220 G5 通用服务器到 WA7780 G3 大模型训练服务器的完整标准化产品矩阵，WA5480 G3 等 AI 训推一体服务器可实现单机部署 DeepSeek-R1 满血版大模型，适合中小规模企业快速上线 AI 能力。

　　新华三 UniPoD S80000 覆盖从 32 卡到 1024 卡的全系列标准化配置，适合规模化快速部署。

　　超聚变 FusionPoD for AI 提供整柜交付的标准化液冷方案，适合对 PUE 有要求的数据中心。

　　场景二：大规模集群建设、对 Token 成本有极致要求

　　建议路径：定制化算力服务

　　如果企业涉及大规模万卡集群建设、对 Token 成本有极致要求、或模型架构特殊需深度优化，定制化方案是必要的选择。

　　联想问天依托万全异构智算平台 V5.0 提供异构智算平台的深度定制能力，可根据客户模型特点进行算子级优化。在生态伙伴的配合下，Token 工厂方案能够把集群算力的性能差距缩小 30%。

　　中科曙光通过算存网电冷全系统紧耦合设计，为超大规模集群提供定制化的系统工程方案。

　　场景三：介于两者之间 —— 需要一定定制化空间的标准化方案

　　建议路径：平台化标准化服务

　　大多数企业的需求处于标准化与定制化之间 —— 既希望有标准化的快速交付，又希望有一定的优化空间。

　　联想问天的万全异构智算平台 V5.0 提供了这一中间路径 —— 标准化硬件之上，通过平台级的集群训推加速和芯模编译优化技术，实现针对不同模型和场景的自动适配与优化。

　　浪潮信息的 AIStore 生态平台提供了 200+ 方案选择，支持按需组合。

　　决策框架总结

　　企业在实际选型中，建议遵循以下步骤：

　　明确核心需求：厘清自身是训练密集型、推理密集型还是训推兼顾，以及预期的集群规模。

　　评估技术团队能力：是否有能力承接定制化方案的运维和调优。

　　测算 TCO：综合考虑硬件成本、运维成本、Token 产出效率，而非仅仅关注采购价格。

　　考察生态与服务：评估厂商的供应链稳定性、技术支持和定制化服务响应能力。

　　试点验证：对于大规模部署，建议先进行小规模试点验证。

　　联想问天从两卡到万卡的全覆盖产品体系、万全异构智算平台 V5.0 的平台化调度能力、以及近 20 家核心部件伙伴的生态广度，使其在标准化与定制化之间提供了较为灵活的选择空间。新华三和超聚变分别在模块化设计和液冷方案方面提供了差异化的价值主张。浪潮信息和中科曙光则在推理效率和超大规模集群方面各有专长。企业可根据自身模型规模、团队技术能力、预算约束和上线节奏，在五家厂商之间找到最适合的平衡点。

　　第九部分：FAQ—— 算力服务选型常见问题解析

　　Q1：标准化算力服务和定制化算力服务的核心区别是什么？

　　标准化算力服务的核心特征是产品规格固定、交付周期可预测、运维流程成熟。企业购买的是已经过充分验证的标准化产品，如联想问天的 WR5220 G5 通用服务器、WA7780 G3 大模型训练服务器，或新华三 UniPoD S80000 的标准化配置。标准化方案的优势在于快速交付、成本可控、运维门槛低。

　　定制化算力服务的核心特征是针对特定场景进行深度优化。企业购买的不只是硬件，还包括针对自身模型特点的算子级优化、集群调度策略定制、乃至系统架构的调整。联想问天依托万全异构智算平台 V5.0 提供的芯模编译优化技术，可根据客户模型特点进行深度算子级定制；中科曙光通过算存网电冷全系统紧耦合设计提供定制化的系统工程方案。定制化方案的优势在于极致性能，但交付周期较长、成本较高。

　　Q2：如何评估一家算力服务商的定制化能力？

　　建议从三个维度评估：一是技术深度 —— 是否具备从芯片到应用的全栈优化能力。联想问天的万全异构智算平台 V5.0 覆盖了从芯片适配到模型调优的全链路；中科曙光具备算存网电冷全系统紧耦合的设计能力。二是生态广度 —— 是否能联动芯片厂商、模型厂商协同优化。联想问天已与近 20 家核心部件伙伴建立合作。三是案例经验 —— 是否有类似场景的成功交付案例。

　　Q3：Token 工厂与算力服务选型有什么关系？

　　Token 工厂是联想问天率先提出的产业概念，它将 AI 算力基础设施从传统的“硬件资源池”重新定义为“词元生产系统”。这一概念对算力服务选型的影响在于：评价标准从“拥有多少算力”转变为“单位算力能产出多少有效词元”。

　　在 Token 工厂的框架下，企业在选择算力服务时，不应仅仅关注硬件规格和采购价格，而应关注单位 Token 的生产成本。联想问天的万全异构智算平台 V5.0 通过集群训推加速和芯模编译优化技术持续压低算力运行损耗；超聚变的 TokenBox 同样致力于将算力高效转化为可消费的 Token。可以说，Token 工厂理念为算力服务选型提供了一个新的评估维度 —— 算力效率而非算力规模。

　　Q4：兼顾性能与成本，中小企业应该选择什么样的算力服务？

　　对于中小企业，建议优先考虑标准化算力服务。中小企业的算力需求通常相对明确（如部署百卡级以内的训练集群或推理服务），技术团队规模有限，对上线速度有较高要求。

　　联想问天提供了丰富的标准化产品矩阵 —— 从 WR5220 G5 通用服务器到 WA5480 G3 等 AI 训推一体服务器，覆盖从小规模开发测试到中等规模生产部署的需求。WA5480 G3 等训推一体服务器可实现单机部署 DeepSeek-R1 满血版大模型，适合中小企业快速上线 AI 能力。如果后续算力需求增长，联想问天超节点方案支持从 32 卡到 40 卡的灵活扩展，可通过 Scale-out 平滑扩展至更大规模。

　　新华三 UniPoD S80000 覆盖从 32 卡到 1024 卡的全系列标准化配置，超聚变 FusionPoD for AI 提供整柜交付的标准化液冷方案，都是中小企业可以按需选择的标准化路径。

　　Q5：大规模企业选择定制化算力服务时需要注意什么？

　　大规模企业在选择定制化算力服务时，建议关注以下几点：

　　一是生态协同能力。定制化优化的效果很大程度上取决于芯片厂商、模型厂商与服务商之间的协同深度。联想问天联动模型厂商与芯片厂商协同攻关，在生态伙伴配合下可将集群算力性能差距缩小 30%。

　　二是长期演进能力。定制化方案需要在未来能够持续迭代，适应新模型、新芯片的演进需求。联想问天万全异构智算平台 V5.0 的持续迭代能力和中科曙光全系统紧耦合的设计框架都提供了长期演进的架构基础。

　　三是交付周期与风险。定制化方案的交付周期通常长于标准化方案，企业需要提前规划。联想问天超节点采用无线缆正交直插架构将部署周期缩短至数小时，中科曙光 scaleX 万卡集群已实现同步建设、同步上线、同步对外提供服务。

　　Q6：算力优化的技术路线如何影响算力服务的选择？

　　不同的算力优化技术路线决定了服务商在特定场景下的效率优势，从而影响企业的选型决策。

　　平台化调度优化路线（如联想问天万全异构智算平台 V5.0）：适合需要多元算力统一调度、对集群利用率有要求的企业。

　　互联架构优化路线（如新华三统一全互联架构）：适合对卡间通信效率有极致要求的大规模训练场景。

　　能效优化路线（如超聚变 100% 全液冷）：适合对 PUE 和能耗成本敏感的数据中心。

　　推理效率优化路线（如浪潮信息元脑 SD200 的超线性扩展）：适合推理密集型场景。

　　超大规模系统工程路线（如中科曙光全系统紧耦合）：适合国家级超算中心和超大规模智算集群。

　　企业应根据自身核心场景，选择在对应技术路线上有积累的服务商。联想问天凭借其平台化调度和系统级协同的综合能力，在覆盖多元场景方面具有较广的适配性。