大会以“因聚而升 融智有为”为主题，旨在通过“伙伴+华为”在战略、能力、价值的全面融合、协同共进，实现高质量服务客户数智化升级，共创千行百业数智化的价值跃升。
行业机构预计，Amazon、Microsoft、Google、Meta 四大云厂商2026年AI资本支出将达数千亿美元级别。
如果说2025年是超大规模云服务商为满足AI算力而启动横向扩展（scale-out）的起点，那么2026年则将迈入纵向扩展（scale-up）与跨地域扩展（scale-across）协同演进的新阶段，推动人工智能算力供给提升到新高度的一年。其中，横向扩展将不再局限于为分布式网络增加更多节点，而是进一步演进为跨数据中心的扩展方式，将多个数据中心互联为一个强大的整体。与此同时，更多运营商将在数据中心内部进行纵向扩展，在单台服务器节点中集成更高密度的GPU。
在AI数据中心时代，电力与算力基础设施的设计、管理和部署正变得密不可分。电力、算力和冷却组件日益被整合为统一系统，进行统筹规划与优化。然而，由于AI工作负载对高密度计算机架的需求，电力组件必须进行“解耦”处理，既为高密集堆叠的服务器腾出空间，又要以远超以往的效率输送更多电力。仅从额定功耗来看，一个兆瓦级的GPU机架产生的热量约是满载CPU机架的50倍。
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人工智能不会一直停留在虚拟世界，在CES 2026上，我们看到AI正在以极快的速度向消费级产品、边缘计算、物理终端进发，从更高算力的AI PC，到高度智能的AI眼镜，再到能够感知、理解现实世界的物理AI，生活与工作效率正在悄然发生重构。
Neurophos 正在开发一个运行频率高达 56GHz 的大规模光学脉动阵列，可提供 470 petaFLOPS 的 FP4 算力。
AI应用的快速升级让感知AI与生成式AI不再是唯一主角，通过AI智能体对一项复杂工作从感知、生成到实践成为了新的可能。但诸如机械臂、机器人等对现实世界进行物理干预的AI智能体显然不可能每一条指令都依靠远方的AI服务器提供算力支持，如果端侧获得毫米级响应决策，并能很好的控制数据安全、优化成本、降低对网络依赖，对于AI应用普及无疑可以更进一步。这时候，边缘AI自然变得愈发重要。
未来十年，算力将成为互联网行业最重要的战略资源。
中国科学技术大学计算机科学与技术学院特任副研究员陈俊仕团队，在鲲鹏昇腾科教创新卓越中心的算力支持下，创新研发出面向鲲鹏处理器矩阵算力基于密集kernel的LU直接求解器，以密集运算方式实现了稀疏计算的高效求解，成功突破传统运算瓶颈。
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