上海，华为全联接大会2026现场。

在大模型竞赛逐步从参数比拼转向智能体工程化的当下，华为计算首席战略官朱照生在主题演讲中，结合鲲鹏、昇腾生态最新进展，面向“超节点+集群”架构正式提出Agentic计算新开发范式，并发布面向社区开发者的万卡算力集群，为全球开发者打造真实的大规模智能体试验环境，推动AI产业从单模型推理迈向海量Agent协同运行的新阶段。

当行业还在持续打磨大模型训练能力时，Agent应用的兴起带来了全新的底层挑战。智能体需要自主拆解目标、多轮思考、持续调用工具、执行长周期任务，海量Agent并发运行下，首token延迟飙升、跨节点通信开销巨大、内存资源持续抢占、算力分配波动等问题集中暴露。

传统服务器与离散集群架构，原本为大模型训练而设计，很难适配智能体这种“思考-执行”交替的工作模式。

正是洞察到这一产业痛点，华为提出面向Agentic时代的计算新开发方式，并拆解出五大演进方向：从单服务器开发升级为超节点开发；从进程模型演进到Agent思程（ThinkPro）开发；从单一SIMD计算升级为SIMD+SIMT混合同构计算；数据精度从HiF8下沉至HiF4；开发模式从人工手写算子，转向由Agent自动完成算子编程调优。

Agentic时代计算新开发方式的五大演进方向

传统单服务器开发，程序只能访问本机的CPU、GPU和内存，想要调用其他服务器资源，就得手动编写复杂的分布式通信代码，跨机访问延迟高、开销大，很难支撑海量Agent并发运行。

超节点是整套架构的物理底座。依托灵衢统一互联底座，超节点把数千张算力卡整合在一起，提供统一内存访问能力。简单来说，原本分散在多张卡上的内存空间，在超节点内可以像单机内存一样被调用，跨物理节点的load/store同步访问，开发者编写代码时，能够像操作单机内存一样直接跨物理节点访问内存，底层硬件与互联机制自动完成数据同步，大幅降低通信开销。超节点消息语义、URMA异步访问机制，也能支撑持续的大块数据搬运。多个超节点再组网形成集群，也就是“超节点+集群”。

在这套体系里，鲲鹏负责海量Agent沙箱实例调度、内存池化、数据库与存储这类通算任务，能够秒级拉起大量智能体运行环境；昇腾承担模型推理、Agent思考的智算负载，实现通算与智算协同，刚好匹配海量Agent并发运行的业务特征。

而“思程”ThinkProcess（简称ThinkPro）是面向Agent开发的全新编程抽象。传统操作系统以进程、线程为调度单元，服务于固定流程任务；但Agent的特点是不断思考、动态规划、自主调用资源，任务边界随时变化。ThinkPro把Agent的思考、探索、执行抽象成基础单元，对CPU、GPU等硬件资源做统一抽象，向上提供用户态API（User Space API）与内核空间API（Kernel Space API），开发者可以基于业务需求灵活调用，让操作系统原生适配智能体的运行逻辑。

算力编程模型层面，华为升级了SIMD与SIMT混合编程，开放PTO-ISA虚拟指令集。SIMD是单指令多数据，擅长一次性批量完成矩阵运算，也就是大模型最核心的张量计算，但面对Agent任务里大量分支判断、条件跳转、逻辑推理时效率不高；SIMT是单指令多线程，更适配分支多、逻辑复杂的任务，正好匹配Agent持续思考、动态决策的特征，二者混合，兼顾两类计算负载。

PTO-ISA包含120多条虚拟指令，覆盖数据搬运、通信等场景，支持面向Tile的指令，开发者可以通过Auto与Manual两种优化模式，精细化调优底层硬件资源，释放硬件性能。

HiF8与HiF4都属于华为自研HiFloat系列低比特浮点格式，HiF8用8比特存储一个数值，HiF4进一步压缩到4比特。从HiF8下沉至HiF4，就是在保证模型与Agent任务效果基本可控的前提下，把单数值占用的显存空间再减半，大幅降低海量智能体并发运行时的显存压力，同时硬件的矩阵计算算力也能进一步提升。HiF4依托分层缩放机制，弥补了4比特低位宽容易出现的动态范围不足、精度丢失问题，很适合Agent场景里大量KV缓存、模型权重存储与推理计算，用更低的存储开销支撑更多Agent同时运行，是Agentic计算面向大规模并发场景在数据层的优化手段。

生态层面，朱照生公布了鲲鹏与昇腾生态的最新进展。昇腾生态已经跨过生态拐点，CANN开源社区活跃度持续走高，非华为开发者贡献已经超过内部团队，日均代码合入量可观，已有数十个大模型完成昇腾适配，昇腾也成为PyTorch官方支持的首个中国算力平台，降低全球开发者迁移门槛。与此同时华为开源全链路Agent工具，推出CANNBot、Model Agent、MindStudio、Solution Agent，覆盖Agent开发、调优、部署全流程。

本次大会最受开发者关注的重磅举措，是华为面向社区上线万卡算力集群，推出“100卡计划”。长期以来，万卡级集群属于重资产基础设施，绝大多数独立开发者、初创团队只能在单机小规模环境做Agent原型验证，一旦扩展到上万卡规模，互联拥塞、内存调度失效等隐藏问题会集中爆发。现在普通开发者可以申请真机算力，在万卡集群环境调试多Agent协同、长任务推理、分布式KV缓存等前沿方向。华为同时公布未来3年投入50亿，联合高校、科研机构、伙伴共建开源开放算力新生态，把大规模算力资源向开发者释放。朱照生表示：“我们的目标是把极致的开放与自由度交给开发者，为开发者提供广阔的创新空间。”

点评

这一次华为发布的核心，不是单纯的硬件迭代，而是试图为Agent时代定义一套完整的计算体系。过去两年全球AI产业的竞争重心集中在大模型训练，比拼芯片峰值算力、集群规模；但当Agent从概念走向落地，瓶颈已经转移到系统互联、内存抽象、编程模型、通算智算协同等系统层面能力。

“超节点+集群”解决海量智能体运行时的通信与内存瓶颈，ThinkPro思程模型重构面向Agent的调度抽象，PTO-ISA混合编程则兼顾矩阵计算与智能体分支逻辑，整套技术组合瞄准的正是当前Agent规模化落地的底层短板。

开放万卡算力集群与持续投入生态建设，更是关键一步。大规模算力如果只掌握在少数头部企业手中，Agent领域的创新速度会被限制。开放真机环境，能够吸引全球开发者在真实集群环境打磨Agent框架、分布式算法，开发者的实践反馈反过来持续优化鲲鹏、昇腾软硬件栈，形成正向循环。

当然，这套Agentic计算范式仍处在早期阶段。全新的编程模型意味着开发者需要转换固有的开发思维，配套工具链、落地场景案例还需要持续积累。

全球AI生态本身多元并存，这套新范式能否获得广泛接纳，最终要看伙伴落地项目与开发者真实使用反馈。