9月17日，2026年度华为全联接大会上传出关键信息：昇腾960系列芯片已提前完成研发准备，其中昇腾960DT较原计划提前三个季度、960PR提前一个季度面世；与此同时，基于昇腾960打造的超节点成为业界首个采用NPO（近封装光学）光引擎的超节点产品。芯片算力翻倍与光互连技术首发在同台出现，折射出的不仅是一款产品的进度变化，更是国产AI算力体系从单点性能追赶走向系统级创新的重要信号。
一、事件背景：算力“翻倍”与光引擎“上新”
汪涛在会上给出的产品时间表颇为明确：昇腾960DT将于2027年第一季度正式推出，昇腾960PR定于2027年第三季度发布。相比原定规划，两款产品的交付节点均有不同程度提前。昇腾960DT在FP8精度下的算力达到2PFLOPS、FP4精度下达4PFLOPS，相比上一代实现翻倍；互联带宽提升至2.2TB/s，访存容量和带宽也分别翻倍至288GB和9.6TB/s。昇腾960PR则将FP4算力拉高至8PFLOPS，面向对算力密度要求更高的场景，但访存容量为192GB、互联带宽为2.4TB/s，与960DT形成差异化定位。
更值得关注的是后续节奏：昇腾970计划2028年推出，昇腾980计划2029年推出，且两代产品的算力规划延续了倍增曲线——昇腾970的FP8算力达3.6PFLOPS，昇腾980进一步跃升至7.2PFLOPS。一年一代的演进频率，显示出昇腾系列正在以稳定节奏参与全球AI算力竞争。
NPO光引擎：超节点互联的新变量
与芯片参数相比，此次发布的超节点产品在互联技术上有了更具突破性的看点——业界首个采用NPO光引擎的超节点。NPO即近封装光学，是将光引擎进一步靠近计算芯片封装位置的一种光电共封装方案。相比传统可插拔光模块，NPO能够显著缩短电信号传输距离，提升带宽密度、降低功耗，对于大规模AI集群中计算芯片之间的高速互连具有重要意义。
据了解，该超节点基于“灵衢UnifiedBus+Hi-ONE”架构，是可规模扩展的超节点互联系统。产品规划上，Atlas 860风冷超节点将于2027年二季度上市，Atlas 960液冷超节点计划于2027年三季度上市。汪涛同时透露，昇腾超节点已累计部署超过1000套，昇腾950超节点已进入规模商用阶段。
二、行业影响：AI算力竞赛进入“系统级”时代
过去几年，AI算力竞争焦点多集中在单颗芯片的算力、制程和能效上。但随着模型参数量从千亿级迈向万亿级，训练集群的规模动辄数千乃至上万卡，单点算力再强，如果互联带宽跟不上，集群算力也会被通信瓶颈大幅稀释。
昇腾960提前就绪的意义，不仅在于算力翻倍，更在于它支撑的超节点将NPO光引擎带入商用产品。超节点内部的计算芯片互联，对带宽、时延和功耗的要求远高于传统数据中心网络。NPO光引擎的优势在于把光互连的“最后一公里”缩短，使计算单元之间的数据交换效率大幅提升。华为将这一技术率先用于超节点，本质上是在回答一个问题：当集群规模进一步扩大时，如何让算力扩展接近线性增长？这正是下一代算力基础设施的核心课题。
对行业而言，这一动向意味着AI算力的竞争维度正在从“芯片参数竞赛”切换为“系统级性能竞赛”。谁能在芯片、互联、集群软件栈之间形成最优协同，谁才能真正释放大规模算力的价值。
光通信产业链迎来价值链重构信号
NPO光引擎首发于超节点，对光通信产业的影响值得关注。长期以来，数据中心光互连以可插拔光模块为主导，产业链格局相对成熟。但NPO/CPO（共封装光学）被视为面向AI超大规模集群的下一代光互连技术方向，其核心变化在于：光引擎从可插拔模块向芯片封装层级迁移，光器件与计算芯片的协同设计变得空前重要。
这种变化将传导至产业链多个环节。一方面，具备硅光、高速封装、激光器芯片等能力的厂商将获得新的价值入口；另一方面，传统光模块的形态和分工可能被重新定义。华为从系统侧切入NPO，等于向产业链释放了明确的技术路线信号：光电融合不再是实验室概念，而是即将规模落地的工程选项。对于国内光通信企业而言，这既是技术升级的窗口，也是重新卡位的契机。
数据中心基础设施需要同步“适配”
超节点采用NPO光引擎，对数据中心基础设施提出的要求也随之变化。光引擎更贴近芯片，意味着设备内部的散热、供电、布线密度都将承受更高压力。华为同步规划风冷和液冷两个版本，正是考虑到不同规模数据中心的部署条件差异。
从更深层次看，算力基础设施的规划设计正在从“网络为中心”转向“算效为中心”。过去数据中心先定网络架构，再考虑算力设备接入；而在超节点和NPO时代，光互连方案直接影响算力集群的扩展边界，基础设施架构需要提前为光电融合预留能力。这对运营商和第三方数据中心建设方来说，都是需要在规划层面重新审视的变量。
三、趋势展望：“算光一体”将重塑算力网络
昇腾960超节点与NPO光引擎的组合，揭示了一条清晰的技术演进路径：光通信正从算力网络的“辅助管道”转变为“算力体系的内生组成部分”。当光引擎不断向芯片靠近，光互连的带宽、时延和能耗表现将直接决定整机算力利用率。这一趋势下，算力与光通信的融合将不再停留在“光模块+交换机”的传统架构中，而是深入到芯片封装、系统互联乃至集群拓扑设计之中。
可以预见，未来两年的技术竞赛将围绕三条主线展开：一是NPO/CPO从试点走向规模化部署，二是液冷、高密度供电等配套技术的成熟，三是跨节点互联架构的标准化与开放化。
国产产业链高端化：机遇与短板并存
此次发布会也再次凸显了国产AI算力产业链的长足进展。昇腾系列保持一年一代的迭代频率，超节点实现从“跟跑”到“率先搭载NPO”的跨越，说明中国在AI算力系统架构层面已具备自主定义能力。尤其在光通信领域，中国企业在全球光模块市场长期占据领先份额，为光电融合技术的产业化提供了坚实的制造基础。
但也要看到，NPO/CPO的落地依赖于高端光芯片、高速封装工艺、半导体激光器材料等底层环节的协同突破。国产光芯片在部分高端领域仍有差距，产业链上下游需要在这一轮技术切换中同步提升自主化水平。系统厂商的工程化应用，恰好为上游技术和产品提供了宝贵的“练兵场”，这可能是未来几年最具想象空间的推进路径之一。
未来12—18个月：关键窗口期
按照华为公布的时间表，昇腾960DT、Atlas 860风冷超节点与Atlas 960液冷超节点都将在2027年内相继落地，昇腾970也已在规划中。这意味着未来12到18个月，是整条产业链围绕新技术方案进行适配与验证的关键窗口期。对于算力使用者来说，超节点+光引擎带来的集群性能和部署形态变化，将直接影响未来的算力采购决策；对于设备商和基础设施服务商来说，能否跟上这一轮光电融合的技术节奏，则关乎在新一轮算力建设周期中的位置。
昇腾960提前就绪与NPO光引擎首发，表面上是产品发布节奏的加快，深层则是算力基础设施发展逻辑的一个转折：当光引擎越来越靠近芯片，算力与通信的边界正在消失。算力网络的未来，或许就从这一次“贴近”开始，展现出新的面貌。
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