从单点算力竞争迈向全栈系统协同，由封闭生态转向开放协作——2026开放计算技术大会所展现的，不仅是技术路线的抉择，更是AI基础设施发展范式的根本性变革。
不可否认，AI浪潮的演进速度远超大多数人的预期。当应用场景从单一模型推理过渡到海量Agent的群体智能协同，AI基础设施的底层逻辑正在被重新定义。万亿Token的实时交互、多智能体的并行协作、长周期的自主执行——这些需求的叠加，使得下一代AI数据中心面临前所未有的复杂工程挑战。正是在这一背景下，2026开放计算技术大会（OCTS 2026）在北京正式开幕。
大会上，业界首个《GW-Scale Open AIDC 框架技术报告》正式发布，浪潮信息、字节跳动、阿里云等行业头部企业在算力架构、供电散热、高速互连等领域的创新成果也集中亮相，为Agent时代的AIDC演进勾勒出清晰的技术蓝图。
从单点算力到群智协同，AI基础设施迎来系统性重构
Agentic AI的加速发展，使AI负载的性质发生了根本性转变。过去我们关注的是单一模型的训练与推理，如今则演变为多智能体协作、长上下文交互、工具调用、记忆管理和持续任务执行并存的复杂系统。AI基础设施的挑战，早已超越了提升单点算力的范畴——关键在于，如何让计算、存储、网络、供电、散热和系统调度协同运行，持续支撑高并发、低时延、高效率的Token生产。
浪潮信息副总经理赵帅在演讲中明确指出，AI正从大模型应用加速迈向Agent规模化落地。企业AI应用不再是简单的“一问一答”，而是由大量Agent持续运行、协同执行，在真实业务流程中完成复杂的任务拆解、工具调用和结果生成。这意味着，AI基础设施的核心挑战正在发生根本性转移。
这种范式转变，对基础设施提出了全新的要求。阿里云首席云服务器架构师陈健分析得透彻：在Agentic时代，CPU的重要性强势回归。Agent需要处理任务拆解、编排、记忆管理等复杂逻辑，这些工作主要依赖CPU运行。与以往推理任务不同，Agent本质上是一个可调度、可隔离、可运维的长期运行进程——这对计算架构、互连网络与系统调度提出了更高要求。
字节跳动服务器架构师高晓军也指出，未来几年，单机柜XPU密度、单芯片功耗和集群互连带宽可能跃升数倍。模块化、可横向扩展、可统一交付的统一AI Rack，正在成为支撑大规模AI业务增长的核心基础设施形态。
面对这一趋势，AI基础设施的竞争早已不是单一模型的能力比拼，而是系统级协同的效率之争。如何让计算、存储、网络、供电、散热和系统调度高效协同，持续支撑高并发、低时延、高效率的Token生产，成为本次大会专家论道的核心议题。
从系统架构到算电热协同，专家论道AIDC的三大演进方向
面对Agent时代带来的挑战，本次大会主论坛上，来自产业链各环节的专家围绕系统架构、高速互连、算电热协同三大方向，深入探讨了AIDC的技术演进路径。
在系统架构层面，AI基础设施正从GPU单点驱动，走向面向Agent负载的异构协同系统。陈健指出，未来AI推理性能瓶颈不再只是GPU单次计算速度，而是跨CPU、GPU、多级内存和高速网络的全局协同效率。三星电子副总裁田成勳则强调，智能体将推动KV缓存容量快速扩张，仅依靠HBM和DRAM难以同时满足性能、容量和长期TCO要求。
为应对这一挑战，浪潮信息发布了面向Agent群智协同的CPU原生液冷整机柜服务器，以及面向多模融合的开放超节点AI服务器。据赵帅介绍，CPU原生液冷整机柜服务器采用领先的原生液冷理念，针对智能体应用进行计算系统创新。通过系统解耦与立体化设计，实现了CPU、内存、SSD、网卡、光模块等全域部件的液冷重构。在0.5U超薄空间内可容纳4颗CPU处理器，单柜可集成业界最高密度384颗CPU，支持4万+ Agent高并发运行，并且全生命周期可带液维护——为海量Agent长期稳定运行提供了高密、高效、绿色的算力资源支撑。
元脑SD200超节点AI服务器则基于OCM与OAM两大开放计算架构打造，采用多主机低延迟内存语义通信架构，在单机内实现64路本土GPU芯片统一寻址与高速互连，最大可承载4万亿参数模型。数据显示，通过全链路软硬件协同优化，在Kimi K2.6万亿参数模型推理中，单Token生成时间缩短至4.77毫秒。同时，浪潮信息还推出了面向企业场景的元脑SD200超节点AI服务器企业版，基于OpenFabric Switch构建16卡统一互连域，万亿参数模型推理TTFT性能提升40%，让企业能够以更低的成本构建智能体应用。
字节跳动分享了从AI Rack 2.0到面向未来的AI Rack 3.0的演进路线。其中，AI Rack 2.0已在单套两个机柜上支持256个GPU，单机柜功率支持240千瓦，采用模块化、高可用设计，并支持整机柜交付模式。AI Rack 3.0则是面向下一代智算中心，整体规格提升两倍以上——两个机柜支持最大576卡，Scale up互连带宽提升两倍。为支持更高密度，引入了800V高压级供电，单机柜支持500千瓦，单Poter支持1兆瓦，并支持免风扇的全液冷设计。
在网络互连层面，UALink联盟与CXL联盟董事会成员Chris Petersen认为，MoE模型和大规模XPU集群带来的集合通信压力，正成为算力释放的重要瓶颈。庆虹电子产品总监陈宣豪指出，面向机柜内高密度XPU近距离互连，线缆背板、近芯片线缆、共封装铜缆等铜互连形态仍将长期承担Scale-up连接的基础作用。超节点卡数已由早期16卡至64卡区间拓展到千卡以上集群，互连带宽需求越来越高，对高速互连硬件可靠性和可运维性提出更高挑战。庆虹电子将自研的224G界面ARK系列做了全系列开放开源，推动非标件、定制件向通用器件转化。
立讯技术光产品高级经理彭小伟则指出，面向更大带宽、更高密度和跨机柜扩展需求，未来光电热一体化设计将成为突破大规模算力集群通信瓶颈的重要方向。高晓军也明确表示，应对更高带宽、更大规模互连，在Scale up引入光互连是必要之举。字节跳动已同步启动支持NPO光互连的服务器、交换机、OE光引擎等组件研发。
阿里云则发布了磐久UMX（UnifiedMemory Extension）存算互连架构。该架构综合了互连芯片、介质、软件系统，将GPU侧的HBM、DRAM以及SCM、SSD等不同介质的Memory全部连接到一个ALink Scale-Up Fabric上，通过软件协调用Load/Store语义，实现一个高带宽低延时、超长KV Cache的系统，为Agentic AI提供强大的存算互连支撑。
随着AI芯片功耗和机柜功率密度的持续攀升，供电与散热从配套能力升级为核心架构能力。伟创力电源研发和产品管理部总监谢玮表示，高密度AI机柜对供电效率、空间利用和热管理提出更高要求，800V高压直流和近负载供电将成为下一代智算中心的重要技术方向。在散热方面，中航光电产品经理李进宝认为，随着XPU功耗和整机柜功率持续提升，液冷将走向原生系统设计。高晓军也透露，字节跳动面向下一代智算中心推出的AI Rack3.0架构，支持免风扇的全液冷设计，以解决高功率供电和无风扇下零散器件的高效散热问题。
《GW-Scale Open AIDC 框架技术报告》发布，夯实AIDC建设五大底层技术支柱
大会期间，最受瞩目的成果之一，是业界首个《GW-Scale Open AIDC 框架技术报告》的正式发布。
伴随大模型参数量持续突破，AI智能体规模化商用带来海量长上下文与高频Token交互，GW级AIDC已成为下一代大模型训练、智能体推理运行的必要基础设施。其规划、建设、运维，是横跨电力、热管理、网络、算力调度的超大型系统工程。
该报告立足全球GW级AIDC建设需求，结合新能源发展趋势，搭建了算力、高速互连、存储、高功率供电、全域液冷散热五大底层技术支柱，完整定义了GW级开放智算中心的全栈技术路线、硬件规范与落地实施路径。这一框架的发布，为AI产业提供了一套统一、可落地、全球化兼容的开放标准，将有效指导GW级AIDC的规划、建设与持续运营，避免重复造轮子，加速产业成熟。
OCP基金会首席执行官George Tchaparian表示，AI正在推动全球数据中心进入系统级重构时代。GW级AIDC建设正在从单设备、单集群问题，演进为园区级、区域级的系统设计问题。OCTC将依托GW级开放智算中心、智算网络与高速互连、边网智算设备与系统等专题组，与OCP深化技术协同，推动中国AI数据中心工程实践与全球开放计算标准体系对接。
开放生态：全球协作共促AIDC高质量发展
面对下一代AI数据中心日益复杂的系统性工程挑战，开源开放的全球化协作平台正成为破局关键。
本届大会由OCP开放计算社区与中国电子工业标准化技术协会开放计算标准工作委员会（OCTC）联合主办，汇聚了OCP、OCTC、SPEC、CXL联盟、UALink联盟、UCIe联盟等全球开放组织，以及英伟达、三星、字节跳动、阿里云、百度、浪潮信息、中国移动、立讯技术、庆虹电子、伟创力等超过50家全球头部AI企业与全链路IT供应链厂商。
OCP基金会首席执行官George Tchaparian表示，AI正在推动全球数据中心进入系统级重构时代。OCP谋求构建一个覆盖从Chip to Grid、从IT到OT的完整基础设施生态，通过开放规范、社区协作和标准化机制，提升数据中心基础设施的创新速度与效率，推动各种创新技术的规模化落地。
用通俗的话来说，开放计算的价值不仅在于开放硬件规格，更在于通过全球化协作机制，把大规模AI基础设施建设中的复杂工程问题，转化为可共建、可验证、可复制的产业标准。随着AI基础设施从单点算力竞争走向全栈系统协同，开放生态将成为支撑下一代AI基础设施持续演进的关键力量，共同推动Agent基础设施从单点能力突破走向系统协同，加速人工智能在更多产业场景的规模化落地。
写在最后：
从单点算力竞争走向全栈系统协同，从封闭生态走向开放协作——2026开放计算技术大会所呈现的，不仅是技术路线的选择，更是AI基础设施发展范式的根本转换。而开放生态，正是支撑这一范式转换持续演进的关键力量。
