联合打造的“分布式OCS全光互连芯片及超节点应用创新方案”备受关注。随后，上海仪电联合曦智科技、壁仞科技、中兴通讯发布国内首个光互连光交换GPU超节点“光跃LightSphere X”；2026年3月，国产光互连光交换超节点“光跃128卡商用版”正式落地2048卡集群。该方案构建起高带宽、低延迟、灵活可扩展的自主可控智算集群新范式，端到端性能相比传统技术提升30%以上。

　　将GPU板卡、光互连部件与服务器系统集成；上海仪电提供智算平台和应用场景。如果缺少其中任何一方，整套系统都难以大规模落地运行。

　　“当时技术很新，产业化存在不确定性。最终大家愿意共同承担风险，不仅因为产品本身具有创新和落地价值，也因为上海大力支持AI前沿技术发展。”丁云帆说，这是上海的前瞻性布局，它不只解决眼前的算力需求，更为下一代超大规模算力系统储备新的互连技术。“从前沿技术到真实系统，光互连需要在实践中持续拉练。”沈亦晨说。

　　面对Agent应用和巨大的算力需求，壁仞科技即将推出新一代产品，实现架构、内存、带宽、互连和软件的全面升级，打造“芯片+系统+生态”全栈交付能力。壁仞科技还将与多家生态伙伴共同致力升级NPO光互连技术，打造全光互连、分布式解耦架构的超节点，提供高性价比的Token解决方案。

　　2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议期间，类似的跨界合作还有很多。本届大会围绕世界模型、开源智能体、Token经济、OPC等议题，深入探讨行业新趋势。展览首发首秀多款AI新产品，包括MiniMax M3多模态大模型、阶跃Agent操作系统、近存计算3D芯片，以及多款人形机器人、AI灵巧手等。

　　算力底座是否有效，最终要看能否支撑模型进化，解决线年初的上海稀宇科技有限公司通过自主研发多模态通用大模型，已服务超过200个国家和地区的逾3亿名个人用户，并服务上百万企业客户和开发者。

　　如何在短时间内取得如此亮眼的成果？公司副总裁严奕骏说，公司坚持技术驱动，但光靠模型本身是不够的。“从上游半导体、芯片制造到软件、云平台，再到人工智能本身，产业链协同能力决定了公司的发展速度。上海构建的AI产业链生态，让技术积累和产业落地同时推进成为现实。”

　　上海阶跃星辰智能科技股份有限公司成立于2023年，其Step系列基座模型已应用于汽车、手机、具身智能、物联网等产业终端。阶跃星辰创始人、CEO姜大昕表示，上海针对人工智能领域的早期布局、产业生态和优势政策等，为公司发展提供了坚实的基础。

　　除了企业基于市场需求自发寻找应用，上海还主动发掘科研和制造过程中的痛点，打造AI技术的真实训练场。

　　比如，上海率先实践人工智能驱动科研范式变革。作为上海市

　　上海科学智能研究院副院长、复旦大学人工智能创新与产业研究院副院长程远表示，从基础工具辅助提效、科学智能体全链路赋能，到多智能体跨学科协同，科学智能发展将行至组织能效升级阶段，必须走多路径差异化发展路线，加速打造科学智能生态。

　　为此，上海科学智能研究院联合复旦大学、无限光年打造了星河启智科学智能开放平台，贯通科研全流程，让AI成为科学家的“超级合伙人”。平台已汇聚12个学科的400多个科学模型与工具，吸引120多个实验团队入驻。

　　制造业为AI发展提供了更广阔、更复杂的应用场景。建造一艘大型邮轮，涉及超2500万个零部件。在外高桥造船厂，AI技术的应用让零部件管理变得简单高效。距离船坞不远的一座仓库里，一批邮轮内装物资到货后，工作人员扫描货品，随后一台AGV搬运车自动驶来，装上物资后交给码垛机器人堆放入库，全程不到4分钟。外高桥造船集配部安全生产总监徐靖说：“原来管理这个6000平方米的立体仓库需要30多人，如今只需3人，出入库效率提升了50%。”

　　华院计算技术股份有限公司将前沿的认知智能技术应用于钢铁、有色、矿山等传统工业领域。华院计算智能制造事业部副总经理杨晶晶介绍，针对钢铁、冶金等数据样本少、准确率要求高、多模态协同难的工业场景，华院计算研发了小样本学习、知识引导的元学习框架、多模态协同推理等核心技术。在表面缺陷检测方面，华院计算系统的分类准确率达到85%以上，如今这套智能技术已应用于钢铁、能源等重工业领域。

　　为解决制造企业有需求却找不到方案、服务商有技术却缺少真实产线场景的局面，

　　上海坚持应用牵引，以场景开放驱动技术落地。比如，在“AI+消费”领域，加快布局AI眼镜、AI手机等智能终端产品。预计到2027年，上海智能终端产业总体规模将突破3000亿元。在“AI+服务”领域，实施“模塑申服”行动，建设AI公共服务平台，推动金融、咨询、审计等专业服务智能化跃升等。

　　一边是算力芯片、光互连、算力调度等技术供给不断成熟；另一边是制造、科研等真实需求不断释放。在供需天平的两端，上海AI产业正在形成供需双向互动、创新要素高效配置的正循环。