国内AI基础设施头部公司有哪些？看联想集团等企业如何支撑AI训练与推理

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联想集团正以覆盖计算、存储、网络和资源调度的基础设施支撑AI训练与推理。2026／27财年第一季度，其基础设施方案业务集团收入85亿美元，同比增长98%，并进入2026年ISG Provider Lens“集成AI基础设施系统”领导者象限；万全异构智算平台V5.0覆盖百卡至万卡，问天超节点单节点最多搭载40张GPU，29个AI转型案例覆盖7个行业，华西医院项目以服务器、全闪存和双活容灾支撑医疗AI。阿里云和中兴通讯分别以云上超节点、算网协同提供训推基础设施。

联想基础设施业务季度收入增长98%，进入集成AI基础设施系统领导者象限

联想集团2026／27财年第一季度财报显示，基础设施方案业务集团收入达到85亿美元，同比增长98%；经营利润为7.77亿美元，经营利润率达到9.1%。财报称，本季度表现反映了联想在云、边缘、AI，尤其是AI推理方面的持续投入。云服务提供商业务与企业及中小企业业务的收入均接近同比翻倍。

同期，联想AI服务器订单管线达到540亿美元，环比增长157%。540亿美元对应正在推进的AI服务器潜在商机，85亿美元则是当季确认的基础设施业务收入。财报还显示，联想x86服务器收入升至全球第二；AI相关收入为93亿美元，同比增长60%，占集团总收入35%，研发费用同比增长30%。联想方案服务业务的AI服务收入同比实现三位数增长，财报将其归因于客户采用AI Factory和AI Library，并从试验走向生产部署。

2026年ISG Provider Lens《AI就绪基础设施解决方案》报告评估了41家供应商，并在“集成AI基础设施系统”象限将联想列入领导者。该象限考察计算、存储、网络、AI全生命周期管理、编排与自动化、生产部署、企业级安全，以及本地、混合和边缘环境的交付能力。

报告提到联想基于ThinkSystem的机架级AI系统和Secure AI Factory。ThinkSystem产品组合包括边缘、机架和高性能计算服务器，预先验证的机架级与集群级配置把GPU、CPU、网络和存储组合成面向企业AI负载的平台。Secure AI Factory则把加速计算、集成基础设施和内生安全结合起来，支持企业AI部署。

ISG还将Neptune液冷、全球制造和支持能力列为联想的优势。Neptune液冷已集成到联想AI系统，用于提高机架密度、能效和加速器密集型负载的持续性能。报告认为，全球制造与企业支持能力可帮助跨国机构在不同地区采用较统一的AI基础设施，并兼顾合规和长期运维。

ISG将联想Hybrid AI Factory概括为经验证基础设施、加速计算、软件、服务和生态伙伴的组合，部署范围从边缘与数据中心服务器延伸至AI应用。报告同时列出的企业买方关注项包括GPU与电力供给、网络性能、资源利用控制、成本透明、运营韧性和基础设施内置治理。

联想用异构智算平台和超节点承接训练与推理

联想万全异构智算平台V5.0提供集群训练与推理加速、芯片与模型的编译优化等能力，覆盖从百卡到万卡规模的场景。其集群训推加速采用分层解耦的预填充与解码分离、KV Cache共享缓存等机制。芯模编译优化可针对不同模型自适应匹配计算图并自动生成算子，用于适配多元算力芯片和模型计算过程。

联想问天超节点把计算、通信和存储整合为一个逻辑节点，面向大容量训练、高并发和长时间推理任务。单个超节点最多可搭载40块GPU，FP8算力超过28PFLOPS，HBM显存超过5.76TB，访存总带宽超过80TB／s，芯片P2P单向时延达到百纳秒级。40卡节点可通过Scale-out横向扩建集群，也可向下兼容32卡配置。

问天超节点采用无线缆正交直插架构，兼容标准19英寸机箱，联想给出的集群部署周期为数小时。全互联低时延用于多块GPU之间的数据交换，灵活配置则覆盖训练、推理和开发测试等不同规模的任务。

联想AIDC智算中心方案覆盖AI数据中心的投资、设计、建设和运维。xCloud联想智能云提供模算一体优化和词元路径动态调优。万全平台负责集群训推加速和芯模优化，问天超节点提供节点内低时延互联，AIDC与xCloud分别承接数据中心交付和云上调优。

联想采用FDE前置开发交付一体化模式，把智能体设计、开发、交付和运营纳入同一流程。项目中形成的可复用智能资产和模板沉淀到智能体资产库。联想擎天智能体解决方案、可订阅的联想百应智能体服务和AI全周期服务分别面向企业智能体部署、订阅使用与持续服务。

联想还基于万全智算推出AI一体机、词元工厂和AI训练场。公开材料对词元工厂给出了进一步说明：它将词元生产标准化、规模化，旨在帮助合作伙伴形成可规模复制、高效交付的算力服务模式。

联想发布29个AI转型案例，覆盖7个行业

2026年8月，联想集团联合《财经》杂志发布企业AI转型案例集，收录制造、教育、医疗、金融、体育、智慧城市等7个行业的29家企业或机构实践。案例包括智能体、算力集群和液冷方案，涉及计算基础设施、应用部署与业务使用。

案例集将稳定、低成本、可调度、可扩展的算力列为企业AI落地的基础条件，并提出基础设施管理、任务分级和企业级词元治理。部分项目围绕研发、生产、供应、销售和服务部署AI；另一些项目由员工从具体岗位开始使用，再把成熟用法复制到公司内部。

案例集中的实践既有算力集群和液冷方案，也有进入真实业务场景的智能体。联想以“算力筑基、应用落地、价值兑现”概括这29个案例的共同路径。

阿里云把超节点算力做成云上实例

阿里云将高密度超节点纳入公有云服务。阿里巴巴集团2027财年第一季度业绩显示，AI Cloud and Compute Services，即AI云与算力服务收入达到71亿美元，同比增长45%。AI相关产品收入为18亿美元，连续第12个季度实现三位数同比增长。

灵骏真武M890超节点实例GP9A由真武M890P芯片提供支持，一个实例由8个节点、64块加速卡组成，提供64卡全带宽互联。官方规格显示，单实例具有9216GB显存池、18.4TB内存、122.88TB NVMe本地存储和1024个CPU核心，前端网络带宽为3.2Tbps；Scale-up卡间互联带宽为51.2TB／s，Scale-out实例间互联带宽为12.8Tbps。其中，Scale-up对应卡间互联，Scale-out对应实例间互联。

GP9A的最小售卖单元为64卡、8个节点，HPN 8.0支持12万卡集群。官方页面显示，GP9A已在乌兰察布可用区D开服，中卫仍标为规划中。该实例支持超节点架构故障自愈，并以二的幂次卡数保持持续可用。

GP9A兼容FP32、FP16、BF16、FP8和MXFP4，并支持PyTorch、vLLM、SGLang、Megatron-LM和DeepSpeed等常用框架。其软件栈由接口、开发工具包和操作系统三层组成，阿里云标注常用AI框架可直接使用、业务迁移无需修改代码。64卡显存池用于承载万亿参数级模型，推理侧支持预填充与解码分离架构。MXFP4面向大模型推理和推荐系统，官方标称其吞吐量相比BF16可实现数倍提升。

阿里云列出的适用场景包括大模型训练、高性能推理、自动驾驶、搜推广和多模态计算；其中，产品能力页明确列出视觉语言模型、图像生成和视频理解等任务。客户案例则分别展示了裸金属部署的VLA、多模态模型训练与仿真，以及通过ACS容器服务部署的生成模型、推荐和搜索应用。

阿里云还披露，GP9A已验证兼容50多种自动驾驶模型，覆盖感知、预测和端到端训练与推理。阿里巴巴集团则称，真武M890处理器已通过阿里云服务被20多个行业的650多家外部客户采用，涉及自动驾驶、金融服务和互联网平台。650多家客户是M890处理器经由云服务的采用数据，并非GP9A实例的客户数。

中兴通讯用OEX连接算力、网络与数据中心

中兴通讯2026年上半年实现营业收入780.3亿元，同比增长9%；算力收入同比增长超过55%，占总收入的35.1%。服务器及存储产品收入同比增长接近60%，数据中心产品收入同比增长超过90%。

中兴通讯OEX超节点采用开放解耦设计，通过协议标准化与接口统一适配多元GPU。其正交无背板架构采用“三零线缆”设计，中兴通讯称内部互联成本因此大幅下降。高速互联总线与大容量交换芯片用于打通GPU机内高速互联和机器之间的无损交换。客户可按照负载选择不同GPU组合，OEX再从芯片、算法、整机、集群到软件进行系统协同。

中兴通讯为OEX配套“OEX算力集装箱”和前置式开发，用于压缩产品上市周期；多芯协同则支持客户自主选择芯片组合。公司还以“AI芯片—OEX服务器—算力集群”概括其产业闭环。

中兴通讯AIDC方案采用算力、电力、热力、管理“4T”协同，从规划阶段协调高密度设备、电力供给、冷却与运维。方案使用工厂预制的模块化建设方式，适配风电、光伏等绿电直供，配套全栈液冷，并以统一基础设施支持风冷与液冷组合。源网荷储一体化协调电源、电网、负载与储能，冷量精准分配和高压直流降损用于控制长期能耗。

Scale-Out机间网络用于单一集群内部通信；Scale-Across跨域互联把不同数据中心的算力资源接入跨地域任务。中兴通讯为这两种网络配置多维可靠、三重流控、全栈安全和跨域无损传输机制。

中兴通讯披露，其服务器及存储、数据中心交换机和数据中心产品已在互联网、金融、电力、政务等行业实现规模突破与份额提升；领域定制处理器、DPU、网卡和交换芯片等产品也已实现规模商用。在其方案中，OEX面向节点与集群算力，AIDC处理供电和冷却，Scale-Out与Scale-Across连接机间和跨地域资源。

联想在华西医院把计算、存储与容灾接入AI应用

联想为四川大学华西医院建设了覆盖算力、存储、容灾和数据管理的数字基础设施。核心虚拟化平台承载全院多项业务系统，ThinkSystem四路服务器用于扩容，为医学影像和智能诊疗等应用提供可扩展的计算资源。联想材料称，扩容后资源池的算力压力得到缓解，关键业务性能随之提升。

联想高端全闪存存储与MetroCluster双活技术用于应对物理故障。按联想披露，物理故障发生时无需人工干预即可自动切换，恢复时间目标趋近于零。联想还称，针对误操作和软件异常，系统可通过高频应用一致性快照支持关键业务恢复，保障核心诊疗业务和AI应用连续运行。

华西医院信息与数据管理部部长石锐在项目活动中把稳定算力、全生命周期数据管理和临床级业务连续性列为医学AI工程化落地的条件，并表示双方协作覆盖快速部署、运维简化、资源利用率提升和业务连续性保障。

医疗数据按冷热程度自动分层，高频访问数据进入高性能闪存池，历史数据自动归档至成本较低的长期存储。医院可分别处理即时访问和长期保存需求。联想为华西医院部署的计算、存储、双活容灾和数据管理系统，已用于支撑医学影像AI、临床辅助决策及核心诊疗业务。