9月17日，华为全联接大会2026在上海开幕。华为副董事长、轮值董事长汪涛在主题演讲中披露，昇腾960芯片研发进度超预期，昇腾960超节点正式发布，业界首个采用NPO光互联的超节点亮相。同期，华为发布Peerium计算架构，提出让百万级处理器协同工作如同一台计算机。大会之外，DeepSeek被曝计划部署16万颗华为AI加速器，马来西亚考虑采用华为方案建设主权AI。芯片、超节点、光互联、计算架构、生态订单与国际竞争多条线索交汇，国产算力正在从单点突破转向全栈体系化竞争。
一、芯片与超节点：提前量背后的系统打法
汪涛对AI基础设施给出了一组判断：到2030年，大模型参数规模可能达到100万亿以上，触及人脑神经元突触数量级；智能体将从按小时工作走向以月为单位执行任务；中国每日推理Token已约500万亿，2030年可能达到百万万亿级；端侧手机模型从2024年的3B发展到今天的30B，未来将进一步走向100B级。这些变化对AI基础设施的规模、性能和可靠性提出更高要求。
华为AI战略的核心仍是算力，坚持硬件变现，围绕“超节点+集群”，通过系统架构创新构建竞争力，打造中国坚实算力底座，为世界构建新的选择。本次大会上，昇腾芯片路线图进一步清晰：昇腾960DT支持2 PFLOPS FP8、4 PFLOPS FP4算力，片上HBM容量最大可达288GB，访存带宽可达9.6TB/s，将于2027年第一季度准备就绪，比原定目标提前三个季度；昇腾960PR支持2 PFLOPS FP8、8 PFLOPS FP4算力，将于2027年第三季度就绪，较原计划提前一个季度。未来，昇腾系列将坚持一年一代，2028年和2029年分别推出昇腾970与昇腾980，依托τ定律创新方向，实现算力规格继续翻倍，访存带宽、访存容量、互联带宽等也将大幅提升。
昇腾960超节点是本次发布的核心产品。该超节点基于灵衢（UnifiedBus）总线与全新NPO光互联产品Hi-ONE打造，单节点达4096卡，提供8 EFLOPS FP8、16 EFLOPS FP4算力与1PB HBM容量，系统可用度99.8%，风冷、液冷版本将于2027年第二、第三季度陆续上市。华为披露，昇腾超节点已部署超过1000套，客户超过370家，昇腾950超节点也已规模商用。仿真显示，以超节点构建的10万卡集群，模型浮点算力利用率（MFU）较普通服务器集群提升2.75倍。华为据此判断，超节点是建设超大规模AI基础设施的必然选择。
有分析人士注意到，此次公布的昇腾960超节点为4096卡规模，而早前路线图中曾出现更大规模SuperPoD规划，芯片提前与系统规模之间的匹配节奏仍需观察。但可以确定的是，华为的竞争焦点已不仅是单芯片，而是用互联、内存编址、散热和运维把芯片组织成一台更大计算机。
二、NPO走向前台：光互联成为算力集群的“规模变量”
继英伟达以硅光交换机推动CPO商业化之后，华为选择了一条不同的光互联路线——NPO。NPO全称近封装光学，技术定位介于传统可插拔光模块与CPO共封装光学之间。CPO将光学器件与交换芯片封装在同一基板内，集成度最高、性能最优，但光引擎故障后通常无法单独更换。NPO将光学器件独立封装并部署在芯片附近，在缩短高速电信号路径、降低功耗的同时，保留光引擎可插拔、可独立维护的特性，在制造良率和运维成本之间取得平衡。对于要部署万卡级集群、且必须保证可用性的超大规模智算中心而言，这一取舍具有现实意义。
华为本次发布的Hi-ONE是NPO路线的关键产品。据介绍，Hi-ONE通过光、机、电、磁、热等要素均衡设计，实现单引擎7.2T传输容量，内置36个通道，单通道速率可达200Gbps，是业界首个量产的NPO产品，也是目前传输能力最大的NPO产品，并且是唯一实现内置光源的NPO产品。昇腾960超节点用5500个Hi-ONE，替代原本需要的4万8千颗800G光模块，降低超过550千瓦功耗，系统无故障运行时间提升一倍，系统可用度达到99.8%。其RTT时延最低可达2微秒，面向十万亿规模大模型的训练与推理。
NPO并非临时起意。2026年7月，华为联合中国移动研究院、百度、京东云等二十余家产业链单位发起OPEN NPO项目，推出国内首个NPO光互连MSA，目标是建立开放统一的NPO技术规范，打通接口、机械、电气与测试标准，支撑万卡级超节点算力集群落地。按规划，首版技术规范计划2026年三季度发布，2027年推进规模化商用。在此前于深圳举办的中国国际光电博览会上，华为已展出7.2Tbps NPO光引擎产品，并联合多家厂商完成NPO交换机跨厂商互通演示。技术细节上，华为NPO方案将DSP功能集成进交换机ASIC内部，移除光引擎内的独立DSP器件，链路时延从100纳秒压到10纳秒，互连功耗降低约60%。对光通信产业链而言，这些指标构成了一份可以直接对标的工程清单：光互联的带宽、时延、功耗与可维护性，正在成为决定算力集群能建多大、能跑多久的关键变量。
三、Peerium与灵衢：百万处理器协同的底层逻辑
华为同期发布AI时代全新计算架构Peerium。该架构基于嵌套并行、统一内存寻址和平等互联，实现百万级处理器的强扩展能力，突破冯·诺依曼单机架构的限制。同时，Peerium提出Nested BSP，将并行计算任务分层递归组织，试图突破传统图灵范式的约束。华为表示，这一架构颠覆了长久以来的主从架构，让百万级处理器作为一台计算机协同工作。
灵衢是实现Peerium架构的关键互联技术。其基于一个开放协议，可无限扩展地联接CPU、NPU、内存、SSD、网卡和交换机，实现计算、存储与网络的平等互联。Atlas 950超节点是Peerium计算架构的首代产品，25.6万卡Atlas 950超节点集群已在部署中，基于NPO的Atlas 960系统正在测试中。华为轮值董事长徐直军表示，AI时代，华为基于开创的Peerium计算架构，持续打造满足客户训练和推理需求的超节点和集群，让算力无处不在，让智能无所不及。
围绕超节点集群，华为还推出鲲鹏超节点和AI记忆存储OceanStor M900。鲲鹏超节点基于灵衢全光组网，最大支持4096节点，形成256TB统一内存池。在Agent沙箱场景，十万级别沙箱启动相比传统服务器方案提升30倍，沙箱密度还可再提升25%；在百亿千维复杂向量检索场景下，检索效率较传统服务器实现倍增。OceanStor M900则是L3.5层PB级KV缓存集群，基于灵衢UnifiedBus支持“一跳直连”，采用混合介质加优化Retention算法，可将SSD读写寿命提升16倍。华为将昇腾超节点、鲲鹏超节点、KV缓存集群通过统一灵衢协议互联，大幅减少协议转换开销。这一架构的目标很明确：让大规模异构算力在逻辑上像一台计算机一样工作。
四、生态与订单：从“可用”到“被选择”
生态进展是本次大会的另一条主线。鲲鹏全球开发者已超过416万，生态合作伙伴超过7200家，累计支持560多个全球开源项目；openEuler装机量突破2000万套，稳居中国服务器操作系统份额第一。昇腾CANN进入常态化开源社区运作，外部开发者首次超越内部开发者，占比达到61%，社区月活开发者突破5270名，成为中国最活跃的开源社区之一。基于昇腾+CANN的原生训练模型已超过40个，是国内唯一支持预训练的技术路线；昇腾已覆盖PyTorch、Triton、vLLM、veRL等90多个主流三方社区。在Linux基金会支持下，昇腾正式成为PyTorch官网可直接安装的算力平台，也是首个来自中国的算力平台。这些指标显示，昇腾生态正从“可用”向“易用”迁移。
订单侧信号同样强烈。据Bloomberg等外媒报道，DeepSeek计划在内蒙古新数据中心部署至少16万颗华为AI加速器，可能成为已知最大的中国AI芯片集群之一，使用下一代昇腾950DT运行模型。但交付周期可能超过一年，华为目前产能不足以满足DeepSeek的计划订单，高端内存等组件短缺预计将限制950DT今年产量至数十万颗，且华为还需平衡其他客户需求。DeepSeek已请求北京帮助协调华为加快分配。报道还称，DeepSeek目前不打算用950DT训练模型，训练仍依赖英伟达加速器。内蒙古项目规划为千兆瓦级，耗电量约相当于75万户家庭。另一则消息是，马来西亚正考虑采用华为技术建设主权AI，项目规模约20亿林吉特（约4.94亿美元），评估产品为昇腾910C。若落地，这可能是首个外国政府选择中国AI技术而非美国方案的案例。
五、国际竞争与AI节奏：自给、加速与风险平衡
华为轮值董事长徐直军在大会期间表示，中国AI模型提供商可能尚未具备足够算力和模型能力，去感知美国前沿开发者所报告的风险；中国AI发展可能需要加速到能够“感受风险”的水平，同时要在推动AI发展与风险管理之间取得平衡。华为还预测，到2035年，自主智能体将贡献全球AI流量的90%以上，Token消费量较当前增长10万倍；徐直军补充称，六到七个中国AI实验室可能在未来两年内瞄准10万亿至40万亿参数模型。
他承认华为在半导体领域不如美国领先者，但美国出口限制反而促使中国客户采用国产技术，华为正推动芯片及整个半导体供应链实现完全自给自足。外部环境方面，美国对先进AI芯片和半导体技术的出口管制持续，英伟达高端芯片在中国市场受限，国内替代需求上升。中国外交部呼吁以开放方式推进AI，国家媒体则批评美国相关提案带有冷战思维。外媒TechCrunch在报道中特别提到，华为将昇腾960DT发布提前至2027年一季度，距美中领导人9月24日华盛顿会面仅一周。
趋势展望：算力竞争进入“系统级”阶段
从本次大会释放的信息看，国产算力的竞争维度已经扩展为芯片、互联、光通信、存储、操作系统、框架、标准、订单和国际规则的复合竞争。超节点+集群成为超大规模AI基础设施的必然选择，光互联的带宽、时延、功耗和可维护性决定集群规模上限。NPO与CPO的路线分化，反映出华为在性能与运维之间的工程取舍；灵衢和Peerium则试图把百万级处理器统一为一台计算机。生态方面，CANN、openEuler、PyTorch安装支持等进展，正在降低开发者迁移成本。订单方面，DeepSeek的16万颗昇腾950DT计划和马来西亚主权AI选择，表明国产算力已进入被头部模型公司和海外政府评估的阶段，但产能、高端内存、训练生态仍是现实约束。
未来一年，昇腾960DT/PR、Atlas 860/960超节点、NPO MSA、DeepSeek部署进展和马来西亚决策，将成为观察国产算力全栈能力的关键窗口。华为重申打造硅基黑土地、坚持开源开放，“众智之所为，则无不成”。在AI基础设施从千卡走向十万卡、百万卡的进程中，通信与算力的边界正在消失，光互联、统一内存编址和集群操作系统将成为下一阶段产业竞争的核心地带。
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