在华为全联接大会上，华为副董事长、轮值董事长汪涛向外界展示了公司在人工智能算力领域的最新技术突破。此次发布的核心内容围绕昇腾960芯片研发进展、NPO光互联产品量产以及支撑超节点集群的11颗关键芯片展开，标志着华为正从单一芯片竞争转向系统性算力架构创新。
昇腾960系列芯片的研发进度显著提前。其中昇腾960DT支持2 PFLOPS FP8和4 PFLOPS FP4算力，配备288GB HBM内存，访存带宽达9.6TB/s，预计2027年第一季度量产；昇腾960PR的FP4算力提升至8 PFLOPS，计划于2027年第三季度推出。华为承诺维持"一年一代"的芯片迭代节奏，2028年和2029年将分别发布昇腾970和980芯片。这种技术路线在先进制造工艺受限的背景下，通过提升单芯片性能与系统级互联相结合的方式突破算力瓶颈。
针对超大规模集群的通信瓶颈，华为推出业界首个量产的NPO光互联产品Hi-ONE。该产品采用内置光源设计，单引擎传输容量达7.2T，可替代传统方案中约4.8万个800G光模块。基于Hi-ONE构建的昇腾960超节点支持4096张加速卡，提供8 EFLOPS FP8算力及1PB HBM容量，系统功耗降低超550千瓦，无故障运行时间翻倍，可用度达99.8%。这一突破使华为在芯片互联领域与英伟达NVLink、AMD高速互联方案形成直接竞争。
支撑超节点集群的11颗关键芯片构成完整算力生态。该体系包含鲲鹏CPU、昇腾NPU等计算芯片，横向扩展的大容量交换芯片，纵向扩展的低时延交换芯片，以及高速光互联芯片。存储侧推出介质控制芯片和专为AI KV缓存设计的Smart Storage Unit，配合系统管理芯片形成覆盖计算、存储、互联、管理的全链条解决方案。其中昇腾芯片仍是核心，其超节点架构已部署超1000套昇腾910C，昇腾950开始规模商用。
面向Agentic AI的新需求，华为对计算架构进行根本性升级。多智能体系统带来的沙箱创建、长期记忆搜索等新场景，使AI基础设施面临CPU、内存和存储的协同挑战。升级后的鲲鹏超节点采用全光组网技术，支持4096个节点和256TB统一内存池，在十万级沙箱启动场景中速度提升30倍，沙箱密度增加25%；百亿级向量检索吞吐量达30万TPS。存储领域推出的OceanStor M90通过全局KV缓存访问机制，将数据搬运次数降低90%，性能提升5倍以上。
软件生态建设同步推进。华为CANN开发平台外部开发者占比达61%，月活开发者超5200人，支持PyTorch、Triton等90多个主流框架，适配超200个开源大模型。这种软硬件协同发展模式，使华为构建起从单芯片到百万卡集群的完整技术栈。当前万亿参数MoE模型训练需求下，10万卡集群的有效算力利用率（MFU）成为关键指标，华为通过系统优化将通信损耗从40%压缩至行业领先水平。
技术演进路径显示，AI算力竞争正从芯片性能转向系统效能。华为提出的"超节点+集群"架构，通过灵衢统一连接系统实现跨服务器内存编址，使物理节点在逻辑上等同于单台计算机。这种设计使计算系统能够动态调配CPU与NPU资源，根据预填充、解码等不同阶段特征优化内存池化和分级缓存策略，为智能体时代的多样化计算需求提供基础设施支撑。
