人工智能快速演进之下，算力基础设施正在迎来一次系统性重构。
9月17日，华为全联接大会2026在上海举行。华为副董事长、轮值董事长汪涛在主题演讲中表示，大模型参数规模、智能体连续工作时间以及推理Token消耗量都在快速增长，AI正在从单点模型能力竞争，进入对计算、存储、互联和网络等基础设施提出更高要求的新阶段。
“人工智能也许是人类社会最后一次技术革命，它带来的变革之深、之广、之快，远超想象。”汪涛认为，没有任何一家公司能够独自支撑整个智能世界。面向这一趋势，华为将继续聚焦AI基础设施，围绕“超节点+集群”推进系统架构创新，并通过开源开放、多样性算力以及端云网协同，打造智能世界的“硅基黑土地”。
AI竞争进入基础设施阶段，“超节点+集群”成为新突破口
汪涛对AI发展的判断，首先来自算力需求的快速增长。
从模型看，大模型参数已快速迈向10万亿级，到2030年预计将达到100万亿以上；从智能体看，其连续执行任务的能力正在从小时级向更长时间演进；中国每日推理Token规模目前已增长至约500万亿，到2030年将达到百万万亿级。
端侧AI也在同步提速。汪涛介绍，手机端模型规模已经从2024年的3B发展至目前的30B，未来还将进一步走向100B级。
这意味着，AI基础设施面对的已经不只是增加芯片数量的问题。随着模型越来越大、推理链条越来越长，计算、互联、存储以及系统可靠性都将成为影响AI进一步发展的关键变量。
汪涛表示，华为AI战略的核心是算力，并将围绕“超节点+集群”推进系统架构创新，打造中国坚实的算力底座，为世界提供新的选择。据华为介绍，超节点由多个计算节点通过高速互联紧密连接，在物理上由多个节点构成，但能够实现跨节点统一内存编址，在逻辑上具备“一台计算机”的特征。
其背后的现实问题是，传统服务器架构在大规模集群中面临越来越明显的通信瓶颈。汪涛介绍，目前10万卡集群正在成为训练十万亿级SOTA模型的重要基础，但传统服务器架构下，集群内部通信时间可能占到训练时间的40%以上。
华为马尔科夫实验室仿真结果显示，在同样10万卡规模下，由4K超节点构成的集群，相比由传统8卡服务器构成的集群，模型浮点算力利用率可提升2.75倍。
在汪涛看来，当AI集群从万卡迈向十万卡甚至百万卡，竞争重点也正在从单颗芯片性能，转向芯片、互联、存储和系统架构的整体协同。
围绕这一方向，华为此次进一步扩展超节点架构。汪涛透露，昇腾960芯片研发进度目前快于原计划，其中960DT预计于2027年第一季度就绪，960PR预计于2027年第三季度就绪。此后，昇腾芯片将保持一年一代的演进节奏，2028年和2029年分别推出昇腾970和980。
与此同时，华为还推出新一代NPO光互联产品Hi-ONE，单引擎传输容量达到7.2T，并与灵衢UnifiedBus共同构建超节点互联系统。
基于昇腾960和Hi-ONE，华为推出昇腾960超节点，单个超节点规模达到4096卡，最大可提供8E FP8算力和1PB HBM容量。按照华为披露的数据，通过NPO方案，单套系统可使用约5500个Hi-ONE替代原本约4.8万颗800G光模块，在降低功耗的同时提升系统可靠性。
超节点的边界也在从AI计算向通用计算和存储扩展。新一代鲲鹏超节点最大支持4096节点，并形成256TB统一内存池；面向智能体和长序列推理产生的大量KV Cache需求，华为还推出OceanStor M900 AI记忆存储系统，构建PB级KV缓存能力。
汪涛认为，当模型规模达到10T级以后，训练和推理系统已经不再是单一的AI服务器或智算超节点，而会逐渐演变为由智算超节点、通算超节点、存储以及统一互联共同构成的复杂算力系统。
排行前十股票配资为此，华为提出Agentic超节点集群，通过灵衢UnifiedBus，将昇腾超节点、鲲鹏超节点以及KV缓存集群统一互联。按照目前设计，该架构通过二层CLOS四平面组网可扩展至51.2万卡，结合多轨道拓扑后，最大可支持100万卡昇腾超节点集群。
从单颗芯片到服务器，再到超节点和百万卡集群，AI基础设施正在越来越接近一项系统工程。
坚持打造“硅基黑土地”，构建开源开放的算力生态
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如果说“超节点+集群”解决的是AI能不能算得动，那么生态、终端和网络解决的，则是AI能不能真正用起来。
汪涛强调，构建开源开放的算力生态是华为的核心战略之一。
截至目前，鲲鹏全球开发者超过416万，全球生态合作伙伴超过7200家，支持560多个全球开源项目；openEuler装机量超过2000万套。
昇腾生态也在进一步开放。CANN已进入常态化开源社区运营，外部开发者占比达到61%，社区月活开发者超过5200名；基于“昇腾+CANN”原生训练的模型已超过40个，昇腾目前已覆盖PyTorch、Triton、vLLM、veRL等90多个主流第三方社区。
一个新的变化是，昇腾已正式成为PyTorch官方支持的技术路线，可以通过PyTorch官网直接获取相关支持。这意味着，华为正在进一步降低开发者使用昇腾的门槛，推动算力生态从“可用”走向“易用”。
在汪涛看来，AI的最终形态也不会只停留在数据中心。
随着端侧模型能力增强，AI正在进入手机、PC、汽车和家庭。华为计划围绕AI Phone、AI PC、车和家庭场景构建四大端侧算力平台，并通过端端算力协同和端云算力协同，构筑分布式群体智能，让智能服务在不同设备和空间之间连续流转。
其中，HarmonyOS也将进一步面向Agent时代演进。按照汪涛的表述，HarmonyOS将从系统底层架构、运行机制和交互逻辑等方面重构，支撑Agent与人共生共用。
与此同时，算力价值的释放也离不开网络。
“没有网络的算力是信息孤岛。”汪涛表示，AI时代的通信网络需要从过去主要服务“连接人”，进一步转向“围绕用算”构建。华为将基于5G-A/6G、万兆光网以及多级协同低时延承载网络，打造从中心到边缘再到终端的智能联接体系。
从底层算力、系统互联，到开发生态、终端和网络，华为对于AI基础设施的布局正在从单一计算能力，延伸为覆盖“云、边、端、网”的整体体系。
“华为聚焦AI基础设施，坚持打造硅基黑土地，让算力触手可及；坚持软件开源开放，让开发者释放潜能；坚持拥抱百模千态，让价值多元释放；坚持合作共赢，让客户成功、伙伴成长。”汪涛表示。
采写：南都·湾财社记者 程洋杠杆炒股危险吗
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