昇腾 910C 超节点已部署超 1000 套；业界首个使用 NPO 的昇腾 960 超节点发布；鲲鹏全球开发者超过了 416 万……华为全联接大会 2026 今天在上海启幕，华为副董事长、轮值董事长汪涛在 " 智启新未来，打造智能世界的硅基黑土地 " 主题演讲中透露了 " 超节点 + 集群 " 的最新情况。

今天，AI 变革的速度超过历史上任何一次技术革命。大模型参数已经快速迈向 10 万亿，到 2030 年将达到 100 万亿以上；智能体已经可以按小时级连续工作，到 2030 年将以月为单位执行任务；中国每日推理 Token 已增长到每日 500 万亿左右，到 2030 年将达到百万万亿级。端侧智能也在快速增强，手机模型从 2024 年的 3B 发展到今天的 30B，未来将进一步走向 100B 级。这些变化，都对 AI 基础设施的规模、性能和可靠性提出了更高的要求，只有打造更加强大的 AI 基础设施，才能筑牢智能世界的坚实底座。

汪涛表示，华为坚持聚焦 AI 基础设施，打造智能世界的硅基黑土地。华为 AI 战略的核心是算力，坚持硬件变现，围绕 " 超节点 + 集群 "，通过系统架构创新构建竞争力，打造中国坚实算力底座，为世界构建新的选择；坚持构建开源开放的算力生态，支持主流大模型基于昇腾原生训练、积极拥抱 " 百模千态 "。

超节点已成为产、学、研共识

2026 年，国产算力领域最火的关键词非超节点莫属。步入 AI 时代之后，将多颗 GPU 所处的服务器 " 融合 " 成一台超级计算机，这就是超节点如今正在做的事。

在此前的 WAIC2026 期间，华为现场亮相的超节点成为 " 打卡 " 地，汪涛在会上透露，截至目前，昇腾 910C 超节点已部署超 1000 套，昇腾 950 超节点也已规模商用。超节点在规模商用的同时，已成为产、学、研在 AI 基础设施领域的共识。

汪涛认为，超节点已成为建设超大规模 AI 基础设施的必然选择。当前，10 万卡集群已成为训练十万亿级 SOTA 模型的标配，但传统服务器架构导致集群内通信超过训练时间的 40%，严重制约了 MFU（模型浮点算力利用率）。华为马尔科夫实验室仿真结果显示，4K 超节点组成的 10 万卡集群相比由 8 卡服务器组成的 10 万卡集群 MFU 提升了 2.75 倍。

发布业界首个使用 NPO 的昇腾 960 超节点  

在所有芯片中，昇腾芯片是整个系统中的核心部件，现场，华为宣布昇腾 960 芯片研发进度超出预期，性能实现倍增。960DT 比原计划提前三个季度，2027 年第一季度就绪；960PR 比原计划提前一个季度，2027 年第三季度就绪。

未来，昇腾系列芯片将持续坚持一年一代的演进节奏。2028 和 2029 年，华为将陆续推出昇腾 970、980 芯片，依托 τ 定律的创新方向，实现算力规格继续翻倍，访存带宽、访存容量、互联带宽等也将大幅提升。

除了昇腾芯片以外，华为还基于灵衢 UnifiedBus 打造了系列化套片，全面覆盖计算、互联、存储、管理等关键能力。

超节点的设计理念是通过互联实现多 NPU 的协同。华为研发了新一代 NPO（Near-Packaged Optics）形态的光互联产品—— Hi-ONE，基于华为自主创新技术，通过光、机、电、磁、热等要素的均衡设计，实现了单引擎 7.2T 的传输容量。这是业界首个量产的 NPO 产品，是行业目前最大传输能力的 NPO 产品，也是唯一实现内置光源的 NPO 产品。同时，华为在全球光互联标准组织 OIF 提出了 NPO 标准立项的建议，得到了众多行业伙伴的积极响应，进一步完善 NPO 的产业生态。

基于昇腾 960 芯片和 Hi-ONE，华为打造了业界首个采用 NPO 技术的超节点——昇腾 960 超节点，单个超节点为 4096 卡规模，最大可提供 8E FP8 的算力，高达 1PB 的 HBM 容量。超节点中用 5500 个 Hi-ONE，替代原本需要的 4 万 8 千颗 800G 光模块，降低了超 550 千瓦功耗，系统无故障运行时间提升一倍，系统可用度达到 99.8%。

鲲鹏超节点与 AI 记忆存储亮相

随着 SOTA 模型的参数规模达到 10T 级，其训练、推理系统不再是单一的 AI 服务器或单一的智算超节点，而是一个复杂的算力系统。该系统包括智算超节点、通算超节点、一套平等互联且免协议转换的互联系统，在推理系统中还需要部署 PB 级的 KV 缓存集群。

首先，鲲鹏超节点全新升级。基于灵衢全光组网，鲲鹏超节点最大支持 4096 节点，并形成高达 256TB 的统一内存池，可显著加速 Agent 性能。在 Agent 沙箱场景，十万级别沙箱启动相比传统服务器方案提升 30 倍，且沙箱密度还可以再提升 25%；在 Agent 向量检索场景，在百亿千维的复杂向量检索场景下，检索效率比传统服务器性能实现倍增。

其次，华为基于灵衢打造 AI 记忆存储 -OceanStor M900。Agent 与长序列需要多层次 KV Cache 架构，面向 Agent 推理系统，华为提出了多层 KV 缓存架构，推出基于灵衢 UnifiedBus、支持 " 一跳直连 " 的华为 L3.5 层 PB 级 KV 缓存—— OceanStor M900 集群。同时，M900 采用混合介质加优化 Retention 算法，可将 SSD 读写寿命提升 16 倍，从底层保障 KV 命中和长稳可靠。

同时，华为发挥 " 计算 + 通信 " 综合优势，为业界带来全新的 Agentic 超节点集群，加速 10 万亿大模型训练和推理。基于灵衢 UnifiedBus 统一互联，把多种互联协议统一为灵衢协议，大幅减少协议转换开销，实现昇腾超节点、鲲鹏超节点、KV 缓存集群等子系统平等互联，提供多层次、高带宽、大容量的存储系统，且各类 KV 缓存均可一跳直达的 KV 缓存。通过二层 CLOS 四平面组网，最大集群规模可达到 51.2 万卡，再结合多轨道拓扑技术，最大可支持 100 万卡昇腾超节点集群。

构建开源开放的算力生态是核心战略

鲲鹏生态引领千行百业数智化创新。截至目前，鲲鹏全球开发者超过了 416 万，全球生态合作伙伴超过 7200 家，支持了 560 多个全球开源项目，openEuler 装机量也已超过 2000 万套，成为中国服务器操作系统第一份额。

昇腾已跨越生态拐点。CANN 作为昇腾生态的根基，已进入常态化的开源社区运作，从 " 可用 " 走向 " 易用 "。CANN 外部开发者首次超越内部开发者，占比 61%，社区月活开发者突破 5200 名，是中国最活跃的开源社区；基于昇腾 +CANN 的原生训练模型已超过 40 个，也是国内唯一支持预训练的技术路线；昇腾已覆盖 90 多个主流三方社区，如 PyTorch、Triton、vLLM、veRL 等。在 Linux 基金会的大力支持下，昇腾已正式成为在 PyTorch 官网可直接安装的算力平台，并且是首个来自中国的算力平台，全球所有开发者可以更便捷地获取昇腾生态的创新成果。