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WAIC 2026 convirtió a Shanghái en un escaparate para la industria de computación de IA en rápida expansión de China. Esta edición reunió 108 chips y más de 200 productos de computación inteligente, incluyendo aceleradores, súper nodos, sistemas de clúster, pilas de software, plataformas de computación científica y soluciones sectoriales.
El panorama competitivo ha cambiado.
En años anteriores, los fabricantes solían destacar el rendimiento puntero de una sola tarjeta como principal punto de promoción. Este año, sin embargo, arquitectura de sistemas, cooperación a gran escala, eficiencia de interconexión, migración de software y capacidad de despliegue completo se han convertido en palabras clave recurrentes.
A medida que los modelos crecen en escala, los sistemas de agentes refuerzan su estado, y las cargas de trabajo de Ciencia impulsada por IA (AI for Science) demandan tanto computación general como acelerada, el valor de un chip aislado es cada vez más difícil de separar del sistema que lo rodea.
En el stand de Tecorigin en Zhangjiang, la compañía presentó un nuevo chip heterogéneo de muchos núcleos y un sistema de súper nodo a gran escala diseñado en torno al concepto de "fusión de IA y HPC".
Los productos principales incluyen:
El punto de vista de la compañía es claro y directo: el mercado ya no solo decide si un chip nacional puede ejecutar un modelo, sino que evalúa si la plataforma completa puede soportar diversas cargas de trabajo, expandirse a clústeres a gran escala, reducir los costos de migración y mantener la estabilidad en entornos de producción.
El CEO de Tecorigin, Yang Jinzhe, describe el estado actual de la industria como un cambio de la competencia por una sola tarjeta a la competencia a nivel de sistema.
Este cambio refleja la transformación de las propias cargas de trabajo.
Los grandes modelos han superado el umbral del billón de parámetros. Los sistemas de agentes requieren una planificación, programación, gestión de memoria y coordinación de herramientas más complejas. Las aplicaciones de Ciencia impulsada por IA añaden requisitos de cálculo numérico de alto rendimiento, tareas de ejecución prolongada y estrictos requisitos de doble precisión.
Cuando la CPU circundante, la memoria, los enlaces de comunicación, el almacenamiento y el software de programación no pueden seguir el ritmo, simplemente aumentar el número de tarjetas aceleradoras puede generar rendimientos decrecientes.
El objetivo relevante ya no es simplemente la máxima potencia de cálculo teórica, sino reducir el costo real del cómputo útil en todo el sistema.
Otros expositores de WAIC también mostraron estrategias similares a nivel de sistema, incluyendo el Atlas 950 SuperPoD de Huawei, el sistema de súper nodo Xijing de Muxi, y la infraestructura Lingjun Zhenwu de Alibaba.
La solución de Tecorigin es su arquitectura HCU, abreviatura de Arquitectura de Computación de Fusión Heterogénea.
Esta arquitectura integra recursos de CPU de propósito general con núcleos de cómputo de IA dedicados en el mismo bus de alta velocidad. Admite una relación M:N configurable, lo que permite que el equilibrio entre los recursos de CPU y aceleradores se ajuste dinámicamente según la carga de trabajo.
En el esquema de división de tareas propuesto:
Desde una perspectiva práctica, este diseño integra dos tipos de recursos computacionales dentro de la misma arquitectura, permitiendo que el sistema asigne recursos de manera más flexible.
Su ventaja potencial reside en una mayor utilización bajo cargas de trabajo mixtas. El sistema no necesita recurrir a la matriz de IA de alto rendimiento para cada tarea intensiva en control, ni depender de una CPU anfitriona de menor escala en cargas de trabajo que requieren mucha programación y coordinación.
Los servidores de IA tradicionales suelen emplear una CPU junto con cuatro a ocho GPUs o tarjetas aceleradoras de IA.
En este diseño, la CPU generalmente actúa como anfitrión: inicia tareas, gestiona el movimiento de datos, maneja el trabajo del sistema operativo y coordina los aceleradores.
Este modelo funciona bien cuando los aceleradores realizan la gran mayoría del cómputo y la ruta de control es relativamente simple.
La IA basada en agentes rompe este equilibrio.
Un agente eficiente podría necesitar:
Muchas de estas operaciones dependen de la computación general, no de la multiplicación densa de matrices.
El artículo fuente cita expectativas de la industria: la histórica relación de muchos a uno entre CPU y GPU podría, en algunos nodos futuros, acercarse a una relación uno a uno, y en cargas de trabajo intensivas en agentes, la demanda de CPU podría aumentar aún más.
Alibaba Cloud también ha descrito a los agentes como una combinación de programación con estado y ejecución sin estado, lo que requiere un control de recursos más granular.
La arquitectura HCU de Tecorigin busca abordar esta transición desde el nivel del procesador.
Al conectar los recursos de CPU y los núcleos de IA a través de la misma estructura de interconexión de alta velocidad, la compañía pretende reducir la sobrecarga de transferencia de datos en comparación con los diseños de anfitrión-acelerador completamente separados.
Si las ventajas teóricas se traducen en resultados prácticos dependerá del rendimiento en aplicaciones reales, la calidad del compilador, el comportamiento de la memoria, las estrategias de programación, la eficiencia energética y la utilización del sistema.
El T2 Ultra, presentado por Tecorigin, es el primer procesador basado en su nueva arquitectura HCU.
Su característica más notable es el diseño de modo dual.
En el modo de computación autónoma, el T2 Ultra puede funcionar como un nodo de cómputo completo, no simplemente como un acelerador adicional.
Esto lo hace adecuado para:
En el modo acelerado, el T2 Ultra trabaja en conjunto con un sistema anfitrión, actuando como un motor de cómputo de alto rendimiento dentro de servidores o clústeres más grandes.
Este modo admite:
Por lo tanto, la misma serie de procesadores puede desempeñar diversos roles en la infraestructura.
Tecorigin y el informe original enumeran las siguientes especificaciones máximas:
| Precisión o característica | Especificación publicada |
|---|---|
| Potencia de cálculo HPC FP64 | 38 TFLOPS |
| Potencia de cálculo dispersa FP16 | 1,200 TFLOPS |
| Potencia de cálculo dispersa FP4 | 4,800 TFLOPS |
| Rango de precisión | FP64 a FP4 |
| Ancho de banda de interconexión entre chips | 800 GB/s |
| Modos de trabajo | Computación autónoma y acelerada |
| Número máximo de conexiones directas en un solo sistema | Hasta 128 tarjetas |
Los datos anteriores son valores máximos proporcionados por el proveedor.
El rendimiento FP64 es particularmente importante para aplicaciones científicas y de ingeniería que requieren cálculo de doble precisión. FP16 y FP4 están orientados al entrenamiento e inferencia de IA, donde, cuando el modelo y los requisitos de precisión lo permiten, el uso de formatos de baja precisión puede aumentar el rendimiento.
Los datos de capacidad de cómputo dispersa también asumen que la carga de trabajo y el software pueden aprovechar los patrones de dispersión compatibles. No deben compararse directamente con la capacidad de cómputo densa sin antes confirmar los métodos de evaluación comparativa.
El valor real del T2 Ultra depende de:
La arquitectura bimodal puede reducir la fragmentación de hardware para clientes que necesitan múltiples escalas de implementación, pero aún es necesario verificar la idoneidad para la carga de trabajo objetivo.
Si el T2 Ultra es el motor de cómputo, entonces HyperIntelliX es la plataforma a gran escala construida sobre él.
Tecorigin posiciona HyperIntelliX como un sistema de cómputo nacional que integra las siguientes capacidades:
La empresa afirma que el sistema adopta un diseño modular de refrigeración líquida, con un PUE objetivo inferior a 1.1, y puede expandirse mediante interconexión óptica a un clúster que contenga hasta 100,000 tarjetas.
Está diseñado para ejecutar cargas de trabajo de modelos con billones de parámetros y aplicaciones de cómputo científico con una misma familia de hardware.
Este es el núcleo de la fusión de supercomputación y cómputo inteligente.
Los clústeres tradicionales de IA suelen optimizarse para operaciones tensoriales, entrenamiento de modelos o inferencia. Las supercomputadoras tradicionales pueden priorizar FP64, cargas de trabajo estilo MPI, simulaciones numéricas a gran escala y rendimiento paralelo sostenido.
AI for Science combina cada vez más ambos aspectos.
Un flujo de trabajo de investigación puede usar simulaciones tradicionales para generar datos, entrenar modelos sustitutos neuronales, ejecutar predicciones asistidas por IA y luego volver a la verificación numérica. Mantener infraestructuras independientes para cada etapa genera duplicación de costos de hardware, software y operación.
HyperIntelliX busca proporcionar una plataforma subyacente unificada para ambos tipos de aplicaciones.
La afirmación de ser la primera plataforma de fusión de cómputo inteligente y supercomputación a gran escala proviene de la empresa y el informe original. Los criterios de clasificación dependen de cómo se definan los sistemas competidores e implementaciones anteriores, por lo que no debe considerarse como una posición de mercado establecida de forma independiente.
Tecorigin enfatiza que HyperIntelliX no se restringe al entrenamiento e inferencia de IA general.
La empresa demostró proyectos de AI for Science en tres áreas representativas:
Estas cargas de trabajo presentan demandas diferentes a las de los chatbots o aplicaciones de recuperación típicas.
El cómputo científico generalmente requiere:
El equipo de Tecorigin incluye experiencia en sistemas y proyectos galardonados con el Premio Gordon Bell, uno de los galardones más prestigiosos en el campo de la computación de alto rendimiento.
Esta experiencia respalda la decisión de la empresa de incursionar en AI for Science, aunque los logros históricos del equipo no prueban de forma independiente el rendimiento del nuevo producto.
Los trabajos descritos en los materiales oficiales de AI for Science de Tecorigin incluyen:
Estos proyectos abordan predicción de estructuras de proteínas, acoplamiento molecular, cribado virtual de fármacos y modelado de lenguaje genómico.
Tecorigin colaboró con el equipo de cómputo científico de Baidu para desarrollar un sistema meteorológico nacional capaz de visualizar temperaturas, vientos, precipitaciones y trayectorias de tifones.
Los pronósticos meteorológicos requieren el procesamiento de conjuntos de datos espacio-temporales a gran escala y la capacidad de integrar modelos numéricos con sistemas de aprendizaje automático.
Tecorigin desarrolló TecoQSim junto con el equipo de la Universidad de Tsinghua, un simulador clásico para sistemas cuánticos.
Esta plataforma utiliza contracción compleja de tensores y cómputo numérico de alto rendimiento para simular comportamiento cuántico en hardware informático tradicional.
La empresa también describió prácticas en dinámica de fluidos computacional, modelos multimodales científicos, ciencia de materiales, química y otros campos que combinan simulación e inteligencia artificial.
Estas colaboraciones demuestran el rango de aplicaciones previsto para la plataforma. Los datos de rendimiento de cada proyecto dependen de su configuración específica y métodos de evaluación.
Un hardware potente no es suficiente si los desarrolladores no pueden migrar sus cargas de trabajo al nuevo hardware.
Tecorigin lanzó dos productos ecológicos en la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial para reducir los costos de migración.
El primer producto es la Comunidad de Desarrolladores de IA 2.0.
La empresa afirma que la plataforma soporta los siguientes sistemas principales de entrenamiento e inferencia:
La cadena de herramientas cubre los siguientes pasos:
El segundo producto es una nueva plataforma de cómputo AI4Science totalmente nacional.
Esta plataforma, diseñada para cargas de trabajo de computación científica, integra:
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Según la página oficial del producto, la plataforma es compatible con CPU de主流 y nacionales, incluyendo Loongson, Sunway, Phytium, x86, y otros sistemas.
También es compatible con los siguientes frameworks:
El DevKit complementario está diseñado para reducir el costo de escribir y optimizar operadores.
Un modelo que se inicia correctamente puede no alcanzar un estado listo para producción.
La migración puede requerir trabajo en múltiples niveles:
La fuente original cita estimaciones del sector, indicando que la adaptación completa puede llevar de tres a seis meses, donde la optimización del rendimiento representa aproximadamente el 60% del trabajo.
Esta estimación no es universalmente aplicable. La migración de modelos estándar con operadores compatibles puede ser más rápida, mientras que los códigos de investigación personalizados a gran escala pueden requerir más tiempo.
El punto clave es que el costo de la migración mide el tiempo de ingeniería y el riesgo operativo, no simplemente la instalación de software.
La fuente original clasifica el ecosistema de aceleradores nacional en dos categorías principales.
Esta ruta busca preservar los modelos de desarrollo familiares y minimizar los cambios en las cargas de trabajo existentes.
Los proveedores pueden ofrecer compiladores, tiempos de ejecución, bibliotecas de operadores y herramientas de migración propios, al tiempo que son compatibles con frameworks y modelos de programación ampliamente utilizados.
La ventaja radica en reducir la fricción del cambio.
El riesgo es que mantener una compatibilidad total con un ecosistema maduro y en rápida evolución es difícil. Pueden aparecer diferencias sutiles de semántica o rendimiento en cargas de trabajo avanzadas.
La segunda ruta construye un entorno de software más independiente, como el correspondiente al stack tecnológico Huawei MindSpore y Ascend.
Esto permite un control y una optimización más profundos en torno al propio hardware.
El costo es que los desarrolladores pueden necesitar aprender nuevas herramientas o realizar modificaciones más amplias en los flujos de trabajo.
Los materiales públicos de Tecorigin indican que se acerca más a la ruta orientada a la compatibilidad. Su sitio web oficial describe la compatibilidad con modelos y frameworks de主流, y afirma que su stack de software puede adaptarse a más de 40 familias de modelos.
La fuente original estima que esta ruta puede cubrir del 80% al 90% de los escenarios de主流. Este rango es una descripción general del proveedor o la industria, no una garantía de que cada carga de trabajo pueda migrarse sin cambios.
El trabajo ecológico de Tecorigin incluye colaboraciones con universidades, instituciones de investigación y empresas.
La fuente original enumera los siguientes casos:
Aplicaciones en colaboración con el equipo de computación científica de Baidu
El sitio web oficial de Tecorigin confirma los múltiples proyectos anteriores y describe más de 40 familias de modelos adaptados, que abarcan escenarios de aplicación de lenguaje, multimodal, código y AI4Science.
La fuente también señala que la empresa ha colaborado con más de 100 universidades, instituciones de investigación y socios industriales.
El número de socios y el volumen total de adaptaciones son datos reportados por la propia empresa. Estos datos demuestran la vitalidad del ecosistema, pero no prueban por sí mismos la profundidad de cada implementación, la escala de producción o el éxito comercial.
La estrategia central sigue siendo clara:
El chip es la llave para entrar al mercado, pero el software y el ecosistema de aplicaciones determinan si la plataforma puede seguir generando valor.
Esta edición de WAIC también lanzó el Sistema de Seguridad de Modelos Grandes en todos los dominios, construido conjuntamente por siete instituciones:
La fuente describe el sistema como una arquitectura en capas.
La capa inferior es una base informática de confianza nacional. Por encima, se encuentra una plataforma integrada de evaluación y gestión. La capa superior abarca:
Esto puede no parecer relacionado con el rendimiento del procesador y el clúster, pero la seguridad se está convirtiendo cada vez más en un componente clave de la preparación de la infraestructura.
Los sectores gubernamental, financiero, médico y otras industrias reguladas no pueden implementar modelos solo porque se ejecuten rápidamente. Necesitan controles en datos, permisos, componentes de software, comportamiento del modelo, auditoría y cumplimiento.
El valor de este sistema de seguridad conjunta dependerá de sus estándares, cobertura, métodos de prueba, calidad de integración y verificación independiente.
Un diagrama de capas no equivale a una garantía de seguridad operativa.
La fuente resume la combinación de exhibición de Tecorigin en esta edición de WAIC en tres capas interrelacionadas.
Cada capa se refuerza mutuamente.
Un chip sin soporte de software tiene un alcance de aplicación limitado. Un software sin el respaldo de hardware confiable no puede alcanzar su rendimiento. Sin gobernanza y seguridad, ambos difícilmente pueden implementarse en sectores sensibles.
Por lo tanto, el posicionamiento de Tecorigin no es el de un simple proveedor de aceleradores sustitutos, sino el de un constructor de una pila de infraestructura de inteligencia artificial más amplia.
La fuente de información sitúa a Tecorigin dentro de un mercado más amplio de chips nacionales, que también incluye a fabricantes como Huawei Ascend, Cambricon, Muxi y Haiguang.
Los múltiples datos de la comparación (incluyendo objetivos de producción, crecimiento de ingresos, valor de mercado y número de modelos adaptados) son oportunos y provienen de declaraciones corporativas o informes financieros. Estos datos no son esenciales para evaluar la arquitectura de Tecorigin y pueden cambiar rápidamente.
Una observación más duradera es que la computación de IA nacional está pasando de una adopción impulsada por políticas a una verificación más fuerte por parte del mercado.
Los clientes preguntan cada vez con más frecuencia:
La diferenciación de Tecorigin radica en su intento de soportar tanto la inteligencia artificial como la computación científica a través de una arquitectura unificada.
La oportunidad es clara: las cargas de trabajo de AI4Science requieren tanto rendimiento numérico de alta precisión como capacidades modernas de aceleración de IA.
El desafío es igualmente claro: la empresa debe demostrar:
Pasar de "utilizable" a "fácil de usar" es un paso decisivo que cualquier ecosistema de computación alternativo debe dar.
La Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial de 2026 muestra que la era de depender únicamente del rendimiento computacional máximo está terminando.
La infraestructura moderna de IA requiere la coordinación de:
El T2 Ultra es la respuesta más reciente de Iluvatar CoreX a nivel de chip; HyperIntelliX es su respuesta a nivel de sistema; la plataforma de desarrolladores y la pila tecnológica AI4Science constituyen la respuesta ecológica. La arquitectura de seguridad conjunta tiene como objetivo satisfacer las necesidades de implementación en entornos sensibles.
Esta matriz de productos es ambiciosa y muchas de sus propuestas técnicas aún deben ser validadas a escala de producción.
Aun así, ya exhibe las unidades de competencia correctas.
El resultado del panorama futuro de la computación nacional no dependerá de qué empresa muestre el pico teórico más alto en las exposiciones, sino de qué sistema pueda ejecutar de manera estable cargas de trabajo de alto valor, migrar eficientemente el ecosistema de software y lograr sostenibilidad económica después de la implementación.
El T2 Ultra es un nuevo procesador heterogéneo de muchos núcleos basado en la arquitectura HCU, que soporta modos autónomos y de acelerador, cubriendo formatos de precisión desde FP64 hasta FP4.
HCU significa Arquitectura de Computación Híbrida Fusionada, que integra recursos de CPU y núcleos de computación de IA en una red de interconexión de alta velocidad compartida, permitiendo ajustar dinámicamente la proporción entre ambos según la carga de trabajo.
HyperIntelliX es un sistema de computación a gran escala fusionado lanzado por Iluvatar CoreX para IA y computación científica de alto rendimiento, con el T2 Ultra como núcleo, integrando refrigeración líquida, interconexión masiva y una plataforma de software compartida.
FP64 es crucial para simulaciones científicas y aplicaciones de ingeniería que requieren alta precisión numérica. Este soporte permite que el procesador atienda tanto aplicaciones de AI4Science como HPC tradicionales, en lugar de centrarse únicamente en inferencia de IA de baja precisión.
Los materiales oficiales indican soporte para frameworks y herramientas como PyTorch, PaddlePaddle, Megatron-LM, DeepSpeed, vLLM, SGLang, Transformers, JAX y MindSpore. La profundidad específica del soporte y el trabajo de migración varían según el modelo y el operador.
Es una plataforma de computación científica integrada que combina hardware nacional, programación de trabajos, entornos de desarrollo, modelos de programación, bibliotecas de computación científica, herramientas de operadores y soporte de frameworks, cubriendo áreas como ciencias de la vida, meteorología, simulación cuántica, dinámica de fluidos y ciencia de materiales.
Las cifras de rendimiento máximo para FP64, FP16, FP4, las especificaciones de interconexión y escalabilidad en los materiales de lanzamiento son proporcionadas por el fabricante. Una comparación completa requiere depender de pruebas comparativas de aplicaciones independientes y datos de implementación en producción.
Este sistema, presentado en WAIC 2026, es una arquitectura de seguridad multipartita que integra computación confiable nacional con evaluación de modelos, gobernanza, cumplimiento de datos, seguridad de datos, seguridad de la cadena de suministro de software y seguridad en el entrenamiento.
com/cn/ai4s.html): Plataforma nacional de IA para la ciencia, herramientas de programación, marcos compatibles y detalles oficiales de casos de estudio.
Los productos presentados por Tianshu Zhixin en WAIC 2026 integran la nueva arquitectura heterogénea HCU, el procesador T2 Ultra, el sistema de computación fusionada HyperIntelliX, herramientas para desarrolladores, la plataforma AI4Science y un sistema de seguridad jerárquico.
Esta estrategia responde a los cambios reales en el ámbito de la infraestructura de IA. Las cargas de trabajo de agentes inteligentes requieren una mayor capacidad de coordinación general, mientras que la IA científica exige computación numérica de alta precisión, tareas de ejecución prolongada y sistemas paralelos escalables.
Aunque la arquitectura y las especificaciones anunciadas por el fabricante son prometedoras, su disponibilidad en producción, madurez del software, estabilidad del clúster, rendimiento de aplicaciones y coste total de operación aún deben validarse de forma más amplia.
La importancia del lanzamiento de Tianshu Zhixin no reside en las especificaciones de un solo chip, sino en su intento de construir un conjunto completo de infraestructura computacional para inteligencia artificial, agentes inteligentes, computación científica, migración de software y despliegue seguro.
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