华为副董事长、轮值董事长汪涛在近期举办的华为全联接大会上宣布，公司AI战略将围绕算力展开，重点聚焦AI基础设施创新与生态构建。华为计划通过硬件突破与系统架构革新，推动"超节点+集群"技术演进，以应对日益复杂的AI计算需求。
在芯片领域，华为推出昇腾960系列芯片并披露研发进展。其中，昇腾960DT将于2027年第一季度提前交付，960PR则定于同年第三季度就绪。该系列将保持年度迭代节奏，2028年推出昇腾970，2029年发布昇腾980，持续强化算力规格。目前，昇腾910C超节点已部署超千套，950型号实现规模化商用。
针对大规模芯片协同难题，华为同步发布昇腾960超节点。该系统单节点支持8E FP8算力，配备最高1PB高带宽内存，液冷版本计划2027年第三季度上市。通过高速互联与统一内存编址技术，超节点使分散的计算资源在逻辑层面整合为单一系统。实验数据显示，由4096张计算卡组成的集群相比传统架构，模型浮点算力利用率（MFU）提升2.75倍。
通信效率成为制约大规模计算的关键瓶颈。华为分析指出，在十万卡训练场景中，传统架构下芯片间通信耗时占比超40%，严重影响MFU指标。为突破这一限制，华为推出光互联产品Hi-ONE，采用近封装光学技术（NPO）缩短电光转换距离。该方案使5500个Hi-ONE设备可替代4.8万个800G光模块，功耗降低超550千瓦。
在存储与通用计算领域，华为同步升级鲲鹏超节点与OceanStor M900 AI记忆存储系统。前者支持通用计算需求，后者强化AI推理缓存能力。通过灵衢互联协议，上述系统可与昇腾超节点协同，构建支持百万张计算卡的超级集群，实现计算、存储与网络资源的统一调度。
汪涛强调，AI任务复杂度正呈指数级增长。当前中国日均推理Token已达500万亿，预计2030年将突破百万万亿级。智能体工作周期从小时级延长至月级，对计算系统的规模、效率与可靠性提出全新挑战。华为此次发布的系列技术，旨在为AI大模型训练与推理提供更高效的底层支撑。
