平头哥真武V900发布：AI算力从单卡走向千卡互联

从真武 V900 到新一代磐久超节点服务器，平头哥八年来布局的 AI 芯片、CPU、scale up 互联、scale out 网络和存储芯片，开始被装进同一套算力系统。9 月 22 日 2026 杭州云栖大会上，平头哥被完整推到主论坛台前，副总裁高慧发表题为「Agentic 时代卓越算力基石」的演讲，发布从真武 V900 芯片到 ICN Switch 互联芯片、磐脉智能网卡、镇岳 SSD 主控、倚天 CPU 路线图及超节点服务器的产品组合。背后是 Agentic 时代负载变化：算力需求从训练走向推理增长，应用从单轮请求变成连续多步任务，硬件竞争从单芯片指标扩展到整个计算系统协同。

真武 V900 是分量最重的产品，搭载 216GB 显存，片间互联带宽 1200GB/s，单芯片性能是上一代 M890 的 3 倍，原生支持 FP8 和 FP4。V900 计划 2027 年 Q1 量产销售，2028 年 Q3 推出真武 J900。上一代 M890 于 2026 年 5 月发布，拥有 144GB 显存和 800GB/s 互联带宽，性能是 810E 的 3 倍。2024 年的 810E 已从单一推理芯片走向训推一体。三代产品持续提升训练、推理、显存和低精度计算能力。

模型进入万亿参数后，MoE 成为默认架构，将模型拆成大量专家，每个 Token 只调用一部分，缓解计算量但把硬件压力推向算力、显存和互联三个方向。单颗 M890 有 144GB 显存，V900 提升至 216GB，只需 10 多张 V900 即可部署万亿规模大模型。基于 M890 的超节点已大规模应用，跑通 Qwen3.8、Kimi K3 等超 2 万亿参数模型。万亿参数模型必须拆到多颗芯片上，芯片间通信速度直接影响模型运行效率。今年 5 月 ICN Switch 首次亮相，真武 V900 通过其连接后的超节点具备原生内存语义和内存统一编址能力，可实现千卡全带宽高速互联，让上千颗 V900 像一颗超级芯片协同工作。

真武系列客户半径不断增长。具身智能领域，众擎机器人基于真武搭建千卡训练平台，端到端训练效率提升 34%，30 多个模型免适配直接跑通。汽车场景，小鹏将真武用于自动驾驶、智能座舱和企业大模型，整机性能相比业界主流 GPU 提升 70%，集群故障数量减少 50%。截至目前，真武系列已服务超过 650 家企业客户。

平头哥还将磐脉智能网卡、镇岳 SSD 主控及倚天 CPU 放进同一张产品图。真武承担 AI 计算，ICN Switch 负责 AI 芯片间高速互联，磐脉进入服务器与数据中心网络，镇岳负责 SSD 控制，倚天处理通用计算。Agent 场景下 CPU 持续被占用，Intel 曾测算前沿模型训练中一颗 CPU 约搭配 8 颗 GPU，Agentic AI 负载下 CPU 密度向 1:1 甚至更高变化。倚天路线图显示，2027 年推出倚天 720 和 730，720 为 190 核、12 通道 GDI、96Lane PCIe，面向吞吐并发型场景；730 为第一代自研高性能核，支持两路同步、多线程、128Lane PCIe，单核性能最高达上一代 1.4 倍，面向延迟敏感型场景。未来还将推出基于第二代自研核心的倚天 750，可与真武通过同一套高速互联体系交换数据。

软件配套方面，Kimi K3 适配真武 M890 过程中，基于 64 张 M890，团队继续调整软件栈和核心算子，实现首 Token 时延下降约 35%，单卡解码吞吐提升 1.8 倍。今年 7 月平头哥开放的 SAIL 软件栈起关键作用，覆盖操作系统、SDK 和接口层，提供驱动、性能分析和调试工具。SAIL 已支撑 260 多个主流训练和推理框架，在 Github 上 15218 个超过 1 亿 star 的主流 AI 仓库中覆盖超过 96%，vLLM、SGLang 等主流推理框架从上游开源新版本到 SAIL 完成全量适配平均不超过 1 周。阿里拥有模型、芯片、推理平台和云的完整链条，可针对模型实现从芯片到云平台的全链路优化，显著提升推理效率、大幅降低推理成本。