2026年9月17日，华为全联接大会2026在上海启幕。华为副董事长、轮值董事长汪涛在主旨演讲中发布全球首个采用NPO近封装光学技术的昇腾960超节点，同时正式对外披露灵衢UnifiedBus统一互联架构，以及整套覆盖计算、互联、存储、管理的11颗自研芯片矩阵。以“超节点+集群”为核心主线，华为试图解决大模型进入Agent时代后，传统算力集群通信效率低、算力利用率不足的行业痛点，打造面向智能世界的硅基算力黑土地。

一、行业瓶颈凸显：超节点成为超大AI基础设施必然选择

随着大模型参数规模迈向十万亿级别，AI训练推理的底层架构矛盾愈发突出。传统服务器集群在规模扩张时，资源利用率持续下降，十万卡集群的实际模型算力利用率（MFU）仅约20%，大量算力消耗在等待通信完成的过程中。Agent智能体场景下，模型与模型之间交互频次可达数百次，单张显卡内存容量难以承载交互数据，大量KV缓存超出内存上限，对CPU、NPU、内存、存储的协同调度提出全新要求。

基于这一行业现状，华为提出，超节点已经成为建设超大规模AI基础设施的必然选择。

截至本次大会，昇腾910C超节点已经部署超过1000套，昇腾950超节点实现规模商用。超节点由物理上多个计算节点通过高效互联协议紧密连接，具备跨设备统一内存编址能力，逻辑上形成“一台计算机”。根据卡尔内基梅隆实验室仿真结果，由4卡超节点组成的10万卡集群，相比由8卡服务器组成的传统10万卡集群，MFU算力利用率提升2.75倍，有效缓解通信瓶颈带来的算力浪费。

二、昇腾960超节点落地：NPO光互联革新超节点硬件体系

本次大会最核心硬件发布，是业界首个采用NPO近封装光学技术的昇腾960超节点。整套超节点依托灵衢UnifiedBus统一互联底座，搭载11颗自研关键芯片，覆盖计算、互联、存储、管理全链路能力。

昇腾960芯片研发进度超出预期，性能实现倍增。其中昇腾960DT相比原计划提前3个季度，将于2027年第一季度就绪；昇腾960PR提前1个季度，2027年第三季度就绪。后续产品路标规划有昇腾970（2028）、昇腾980（2029），依托τ（韬）定律持续迭代算力、访存、存储容量与互联带宽。

昇腾960超节点采用正交架构与全液冷设计，单超节点规模达到4096卡，可实现8E FLOPS FP8、16E FLOPS FP4算力，HBM总容量1PB。其核心创新在于内置Hi-ONE NPO光引擎：Hi-ONE是华为自研NPO近封装光互联产品，也是业界首款量产内置光源的NPO产品，单产品总容量7.2T。

单台昇腾960超节点内部使用5500个Hi-ONE，替代原本需要4.8万颗800G光模块。硬件替换带来显著收益：整套系统功耗降低550千瓦，系统无故障运行时间提升一倍，系统可用度达到99.8%。

集群扩展层面，多个昇腾960超节点通过灵衢网络RoCE连接，二层CLOS平面组网下最大集群规模可达51.2万卡；叠加多轨道拓扑技术，整套架构最大可支持100万卡昇腾超节点集群，支撑万亿参数大模型训练与Agent智能体的大规模运行。

三、灵衢UnifiedBus：以统一互联，构建Agent时代新计算架构

华为常务董事、ICT BG CEO杨超斌在演讲中，系统阐释灵衢互联架构，将其定义为支撑Agentic AI爆发增长的算力底座。传统架构中十余种异构互联协议相互割裂，灵衢UnifiedBus将多协议归一，带来四大核心特征。

• 协议归一，内存语义：互联带宽由GB级提升至TB级，RTT时延从7微秒压缩至2微秒，支持节点内全局内存统一编址。
• 多样算力，异构协同：CPU、NPU、内存、SSD可以通过灵衢直连，实现中心化平等访问，CPU与NPU算力灵活配合，支持分层Transformer、解耦Attention与FFN等模型创新。
• 分级存储，全局池化：通过混合介质池化方案，将DDR作为NPU“第二内存”，降低大模型训练对单卡HBM容量的硬性需求，提升算力MFU利用率。千亿级、万亿级向量检索场景性能得到提升。
• 光电互联，灵活组网：分层灵衢互联设备覆盖柜内、跨柜、集群三级互联。4096卡超节点可节省196公里铜线；跨柜互联端口176个，单端口带宽1.6T；UBG灵衢交换机具备1024超大Radix端口，可支撑百万卡集群。

灵衢架构并非只面向超大规模集群，也可以下沉到中小客户场景。Atlas 650E风冷服务器通过灵衢直连实现16张NPU交换互联，两台机器即可组成小型超节点，让中小企业本地运行万亿参数大模型成为可能。

四、配套存储+软件生态：补齐Agent算力栈的记忆层与开发层

OceanStor M900 AI记忆存储系统

面向Agent推理场景，华为发布基于灵衢UnifiedBus的OceanStor M900，是L3.5层PB级KV存储集群，原生支持“一跳直连”。该系统采用混合介质优化Retention算法，可将SSD写入寿命提升16倍，保障KV缓存中长期稳定运行。 在性能层面，十万级向量检索场景，相比传统方案检索速度提升30倍，且支持秒级检索；在百亿级向量复杂向量检索场景，实测检索效率优于传统服务器，为智能体提供大容量、低延迟的记忆存储能力。

同时华为升级鲲鹏超节点，依托灵衢全光组网，鲲鹏超节点最大支持4096节点，形成256TB统一内存池，强化Agent向量检索、高密度沙箱运行能力。

昇腾算力生态迈入开源常态化运营

华为将开放算力生态作为核心战略。CANN已经进入常态化开源社区运营，从“可用”走向“易用”。CANN外部开发者数量超5200名，社区贡献占比61%；昇腾已经适配90+主流开源社区，正式成为PyTorch官方支持技术路线，开发者可以在PyTorch中直接原生安装昇腾算力。昇腾原生训练模型超过40个，也是国内唯一支持预训练的技术路线。

鲲鹏生态持续扩张，全球开发者规模突破416万；openEuler操作系统装机量超过2000万套，在中国服务器操作系统市场份额排名第一。硬件层面，昇腾持续开放模组、标卡，伙伴已推出200多款硬件产品，后续还将新增Atlas 350标卡、Atlas 550模组/刀片。

点评

从本次全联接大会发布的整套算力体系来看，华为的思路非常清晰：不再单纯比拼单芯片算力上限，而是以超节点+集群的系统级架构，解决大模型与Agent场景下的通信、内存、存储协同难题。灵衢统一互联与NPO近封装光互联是本次发布的两大技术支点，通过硬件互联创新，把多颗异构芯片、存储设备封装成逻辑上的“一台计算机”，从底层拉高集群算力利用率。

昇腾960超节点的推出，标志着国产AI算力从单卡、单机服务器阶段，正式迈向百万卡级超节点集群的体系化竞争赛道。这套架构同时兼顾了超大规模数据中心与中小企业小型集群两种场景，配合CANN开源、PyTorch原生适配等生态动作，补齐软件生态短板。

但也要看到，超节点集群、NPO光互联属于复杂的系统工程，架构优势最终能否兑现，取决于大规模部署后的工程落地、运维成本、伙伴适配进度。未来昇腾960系列芯片按路标如期量产、灵衢生态持续拓展，将决定这套硅基黑土地能否真正在Agent时代，形成稳定可用的规模化算力供给。