三 | 所谓“超节点”，通俗来讲，就是通过高速互联把多张AI芯片或加速卡，组织成一个更大的计算单元，让它们能像一台“大计算机”一样高效协同工作。据彭博社当地时间7月21日报道，知情人士称，苹果公司将于7月28日在美国推出一项名为“苹果升级计划”（Apple Upgrade）的设备租赁计划，以刺激销量。彭博社报道称，这项租赁计划将以订阅模式运作，用户可借此提前结清设备款项、在租期结束前更换新款机型，或在租赁期结束后保留该设备。

四 | 随着单块芯片的性能提升越来越难，厂商们想要继续把整体算力往上推，就只能想办法让芯片之间更紧密地协作。

五 | 该计划将支持大多数 iPhone、Mac、iPad 以及 Apple Watch 机型，并将在苹果的实体零售店和线上渠道同步推出。

六 | 报道称，包括苹果手表 SE、基础款 iPad、iPhone 16 以及 MacBook Neo 在内的部分设备将无法参与该计划，企业采购和教育采购也将被排除在外。因此，在今年的WAIC上，各大公司集体冲进了超节点赛道。据界面新闻报道，iPhone和Apple Watch的租赁期限为24个月，Mac和iPad的租赁期限为36个月。用户需通过软性信用审核才能获得资格。

七 | 本文系观察者网独家稿件，未经授权，不得转载。其中，华为Atlas 950是本届WAIC最受关注的算力展品之一。华为披露的信息显示，Atlas 950 SuperPoD基于灵衢互联协议和超节点架构，将1024张昇腾卡组织成一个计算单元，提供256TB全局统一内存编址空间，面向万亿参数大模型训练和高并发推理。在中科曙光展区，曙光8000“登峰”同样吸引了大量观众。它并非一个单体超节点，而是一个全国产十万卡AI超集群，覆盖科学计算、大模型训练、AI推理和工业仿真等不同任务。对比来看，两套厂商系统都展示了国产算力向外扩张的不同层级：从造出一颗芯片，到把上千张卡连成一台大计算机，再到把大量节点组织成可以持续运行的算力集群。

八 | 此外，阿里、百度等头部厂商也没闲着，携自研超节点产品登场。阿里真武M890x磐久AL128超节点、百度天池512超节点同台竞技，展现出在中国AI基础设施下的不同路径。国产GPU厂商也在加速涌入这一市场。如沐曦股份首发“曦景”S系列超节点产品，构建全栈国产算力产品矩阵；燧原科技发布多款高性能超节点方案，满足万卡级以上大规模集群组网需求等。可以说，到了今年，超节点几乎成了整个国产算力行业的集体共识，一些机构甚至将2026年称为“国产超节点方案量产元年”。华泰证券测算称，2028年国产超节点市场空间有望达到3414亿元，2026年至2028年复合年均增长率高达194%。超节点之所以受到追捧的一个重要背景在于，大模型正在从“参数规模竞赛”走向“交付能力竞赛”。

九 | 一方面，各家模型的规模持续扩大，参数动辄达到万亿级，对算力集群的训练效率、通信能力和稳定性都提出了更高要求；另一方面，随着大模型加速进入产业应用，模型不再只是生成“看起来不错”的内容，而是要能够围绕复杂目标，直接产出可用、可交付的结果。

十 | 这类需求在今年WAIC上已经有明显体现。商汤在活动现场发布了其多模态基座模型SenseNova U1 Pro，按照商汤的说法，新模型要解决的核心问题，是让模型能够围绕一个复杂目标，直接生成可用于实际场景的交付产品。商汤科技首席科学家林达华对《财经天下》表示，“以前的生图软件通常采用‘平均分’式的评价逻辑，一张图里有100个字，即便错了1个字，也可能被视为99分。但对于交付级设计模型而言，只要错一个字，或者出现一个明显瑕疵，本质上就是不合格的”。正因为如此，交付级AI对底层算力的要求，已经不再只是“跑得快”这么简单。过去，市场更关注单颗芯片的算力和制程。