华为全联接大会2026聚焦AI基础设施，围绕“超节点+集群”发布基于灵衢UnifiedBus打造的11颗关键芯片、Hi-ONE NPO光引擎及昇腾960超节点等。昇腾960研发节奏前移，国产算力加速迈向“算、联、存、管”系统级协同，建议关注AI算力产业链及半导体自主可控赛道投资机会。

华为未来聚焦AI基础设施，打造智能世界的硅基黑土地。华为AI战略主要聚焦7个方面；1）华为AI战略的核心是算力，坚持硬件变现；2）“超节点+集群”，打造中国坚实算力底座，为世界构建新的选择；3）构建开源开放的算力生态，支持主流大模型原生训练、积极拥抱“百模千态”；4）盘古大模型用于华为产品智能化，增强自身产品竞争力；5）提供线下+线上的灵活算力方案，加速行业智能化；6）创新多样性算力，推进AI入端、上车，智能无所不及；7）围绕“用算”构筑新一代通信网络，把智能传递给每个人、家庭和企业。

灵衢系列11颗芯片家族亮相，昇腾960就绪时间点提前，DT提前至27Q1。基于灵衢UnifiedBus打造超节点和超节点集群，开发11颗关键芯片，包括：1）算：通算处理器（鲲鹏）、智算处理器（昇腾）；2）联：灵衢互联芯片、NPO高密光引擎、网卡芯片；3）存：智能存储芯片、硬盘控制芯片、存储控制芯片；4）管：灵衢管理芯片、设备管理控制芯片。昇腾芯片方面：1）昇腾960DT：FP8算力2PFLOPS，访存288GB、带宽9.6TB/s，互联带宽2.2TB/s，原计划27Q4就绪，现提前至27Q1；2）昇腾960PR：FP8算力2PFLOPS，访存192GB、带宽2.4TB/s，原计划27Q4就绪，现提前至27Q3；3）昇腾将坚持一年一代的演进节奏，970和980芯片将于2028和2029年推出，970预计FP8算力3.6PFLOPS，访存288GB、带宽14.4TB/s，980预计FP8算力7.2PFLOPS，访存384GB、带宽38.4TB/s。

灵衢架构搭配Hi-ONE光产品系列，960超节点将成为首个采用NPO的产品。会上还发布了业界首个量产光引擎，以“灵衢UnifiedBus+Hi-ONE”构建可规模扩展的超节点互联系统，首创SiN-SOI硅光混合工艺，业内首个内置光源NPO，业界最大传输容量7.2Tbps。发布业界首个采用NPO的超节点-960超节点，单个超节点为4096卡规模，最大可提供8E   FP8的算力，高达1PB的HBM容量，中用5500个Hi-ONE，替代原本需要的4万8千颗800G光模块，降低了超550千瓦功耗。

鲲鹏系列再升级，AI记忆存储集群和Agentic超节点集群助力10万亿模型。鲲鹏超节点全新升级，基于灵衢全光组网，鲲鹏超节点最大支持4096节点，并形成高达256TB的统一内存池，可显著加速Agent性能。基于灵衢打造AI记忆存储-OceanStor   M900集群，华为提出了多层KV缓存架构，推出基于灵衢UnifiedBus、支持“一跳直连”的华为L3.5层PB级KV缓存。基于灵衢UnifiedBus统一互联，把多种互联协议统一为灵衢协议，大幅减少协议转换开销，实现昇腾超节点、鲲鹏超节点、KV缓存集群等子系统平等互联，通过二层CLOS四平面组网，最大集群规模可达到51.2万卡，再结合多轨道拓扑技术，最大可支持100万卡昇腾超节点集群。

投资建议：本次大会昇腾960节奏超预期、Hi-ONE量产推进以及4096卡超节点和百万卡集群规划，有望同步拉动算力芯片、先进封装与HBM、高速光互联/NPO、网络交换和AI存储等环节需求，建议关注代工、GPU/ASIC、网络芯片和光芯片、封测、设备、零部件、存储等相关环节标的。

风险提示：终端需求不及预期；宏观环境影响；半导体国产替代进程不及预期；行业竞争加剧等。

一、华为全联接大会2026：智启新未来，打造智能世界的硅基黑土地

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、轮值董事长汪涛发表题为“智启新未来，打造智能世界的硅基黑土地”的主题演讲，系统阐释面向Agentic AI时代的AI基础设施战略。本次大会围绕“超节点+集群”推进系统架构创新，发布业界首个采用NPO技术的昇腾960超节点，并全面升级鲲鹏超节点、算力生态与新一代通信网络；依托灵衢UnifiedBus统一连接智算、通算与存储子系统，构筑可扩展至百万卡规模的超节点集群，以满足十万亿参数大模型训练与推理需求，打造智能世界的“硅基黑土地”。

1、智能世界加速到来，超节点成为建设超大规模AI基础设施的必然选择

AI技术变革速度超过历史上历次技术革命。2020年主流大模型参数量为1750亿，当前模型参数量正快速向10万亿规模演进，预计2030年有望达到100万亿以上，接近人脑神经突触的数量级别。智能体能力也在快速迭代，2024年智能体仅可以完成分钟级任务，如今已经能够实现小时级连续工作；预计2030年，智能体可以按月度乃至更长周期执行任务，成为能够独立完成复杂任务的数字员工。

AI应用呈现爆发式增长。2024年中国每日推理Token消耗规模约千亿级别，当前中国每日推理Token消耗量达到500万亿。

端侧智能能力同步快速提升，手机端大模型参数量由2024年的30亿发展至当前300亿，未来将进一步向1000亿规模演进。自动驾驶技术由L2向L3迭代，预计2030年前后实现L4级别规模商用。未来通信网络的连接主体，将从当前全球83亿人口，拓展至万亿级别的各类智能体。

智能世界正在加速到来，智能业务的生产与消费将实现数量级增长，智能应用的深度与广度将达到前所未有的水平。上述变化对AI基础设施的规模、性能、可靠性提出更高要求，只有建设能力强大的AI基础设施，才能筑牢智能世界的产业底座。

面向智能世界的发展浪潮，华为聚焦AI基础设施建设，打造智能世界的硅基黑土地，确立七大战略举措：

第一，华为AI战略的核心是算力，坚持硬件变现的业务模式。

第二，围绕超节点加集群的技术路线，通过系统架构创新构建产品竞争力，打造中国坚实算力底座，为全球市场提供全新技术选择。

第三，构建开源开放的算力生态，支持主流大模型运用昇腾原生训练，积极适配百模千态。

第四，盘古大模型聚焦华为自有产品智能化，持续提升华为自有产品的市场竞争力。

第五，面向客户提供线下、线上相结合的灵活算力方案，助力千行百业智能化转型。

第六，面向丰富的端侧应用场景，提供大、中、小、微多档位多样性算力，推动AI能力向端侧、车载、物联网设备渗透，实现轻智能升级，让智能真正无所不及。

第七，围绕算网融合构建新一代通信网络，将智能能力传递给每一个人、每一个家庭、每一家企业。

下面针对其中关键方向展开说明。

华为AI战略的核心是算力，坚定走超节点加集群的技术创新路线，打造具备竞争力的大规模算力与AI新生态，为全球市场提供新的技术选项。截至当前，昇腾910C超节点部署数量已经超过1000套，昇腾950超节点实现规模商用。超节点已经成为产学研各界在AI基础设施架构层面形成的行业共识。

在2026年上海世界人工智能大会上，鹏城实验室联合全球计算联盟以及38家行业单位，共同发布《超节点的定义与实践白皮书》，产业各方就超节点核心架构、关键特征达成共识。高等教育出版社出版的《人工智能导论》教材，也对超节点作出明确定义：具备跨物理节点统一内存编址能力，逻辑上具备一台计算机特征的计算系统，即为超节点。

当前全球万亿级MoE模型迭代速度快，各家厂商交替实现技术突破，10万卡算力集群即将成为训练SOTA前沿模型的标准配置。但是建设10万卡算力集群会面临多重技术挑战，一套10万卡集群的实际有效算力，远小于1.2万套8卡标准服务器的算力之和。提升集群MFU模型浮点算力利用率是世界级技术难题。MFU每提升一个百分点，模型迭代周期就可以提前约3天，对于快速迭代的大模型产业意义重大。

主流MoE模型训练过程中，数十万颗芯片之间需要完成数百亿次通信，实现各层计算中间结果对齐。仿真测算显示，由8卡服务器搭建而成的10万卡集群，芯片间通信开销占全部训练总时长的40%以上。

传统计算架构下，服务器之间通信时延相比服务器内部会提升数个数量级，如单次通信时延由百纳秒级别上升至几十微秒级别。因此，围绕降低通信开销占比、优化计算系统架构是建设高效率AI基础设施的合理技术路径。

华为超节点设计理念为：采用一套协议平等连接超节点内部全部组件，支持跨物理服务器统一内存编址，采用“近铜远光”互联方案，数万颗芯片之间通信有近线性的带宽、时延，像一台计算机一样工作，能够有效提升MFU。

根据华为马尔可夫实验室仿真结果，同等集群规模条件下，采用普通8卡服务器搭建的集群，和采用不同规格超节点搭建的集群，MFU饱和曲线存在明显差距。同样的集群规模，使用超级点构建的集群和普通服务器构成的集群，MFU饱和曲线有倍数提升，超级点规模越大，受益越明显。仿真数据表明，采用4K规格超节点搭建的10万卡集群，对比8卡服务器构建的同等规模集群，MFU可以实现2.75倍提升。由此可以得出结论，超节点是建设超大规模AI基础设施的必然选择。

2、灵衢UnifiedBus打通智算、通算与存储，昇腾960超节点与百万卡集群亮相

（1）灵衢11颗关键芯片协同，昇腾960研发进度超预期

建设超节点大规模集群，首先需要一套可以平等连接集群全部组件的互联协议，即灵衢Unified Bus。华为已于上一届大会完整对外开放Unified Bus的协议技术规范，同时还需打造面向完整AI基础设施建设、适配Unified Bus协议的全系列芯片。

基于灵衢Unified Bus统一构建的超大规模超节点集群，可以提供业界最佳的MFU。华为面向超节点集群打造系列化芯片，分为三大类别：

第一类为计算芯片，包含鲲鹏CPU、昇腾NPU，承担核心计算任务

第二类为互联芯片，包含Scale Out平面大容量交换芯片、Scale Up平面低时延交换芯片，同时配套面向跨机柜高速互联的芯片。

第三类为存储芯片，除通用介质控制器芯片以外，专门面向AI的KV缓存业务，研发Smart Storage Unit智能存储单元，实现平等的、一跳直达的缓存系统。

除此之外，还配置各类管理功能的套片来实现复杂系统中各方面的协调与管理。以上合计11颗关键芯片，共同支撑面向Agent AI场景的高性能超节点与集群。

（2）Hi-ONE NPO光引擎即将量产，单引擎传输容量达7.2T

当SerDes速率达到224G及以上，铜缆传输性能会快速衰减；当更多的NPO需要互联带宽时，传统的可插拔光模块也无法满足密度要求。因此，华为研发新一代NPO形态的光互联产品Hi-ONE。不管是CPO还是NPO，其核心的理念是缩短高速电信号的传输距离，让电信号尽早的转换为光信号。CPO技术尝试将光和电的部件集中封装在一起，但是光器件和电芯片在材料体系、热与力的敏感度等方面都有很大的差别，共封装会带来可靠性、可制造性、可维护性等一系列问题。同时CPO的TCO也不占优。而NPO技术既实现了光信号和电信号的近距离握手，又保留了光引擎的独立性，最大程度延续了客户的使用习惯和产业生态。华为的NPO光互联产品Hi-ONE即将规模量产。

（3）昇腾960扩展至4096卡，鲲鹏超节点支持4096节点

基于业界最大传输能力的Hi-ONE，华为打造了业界首个采用NPO技术的超级点，即昇腾960超节点。单个昇腾960超节点可实现4096卡规模，最大可提供8EFLOPS FP8的算力，实现高达1 PB的HBM容量。昇腾960超节点用5500个Hi-ONE模块替代原本需要的48000颗的800级光模块，功耗较低，降低超过550千瓦，系统无故障运行的时间提升一倍，系统可用度可以达到99.8%。

随着AI agent应用的深入，智算系统中CPU和NPU的它的计算负荷发生了较大的变化。一方面，多AI agent的交互需要秒级启动数十万个沙箱，需要毫秒级的沙箱拉起的速度。同时，多agent的海量信息检索也需要与之匹配的向量检索性能，单服务器需要数十万TPS，也就是每秒事务处理数。传统服务器由于其以CPU为核心的通信架构，时延和性能都无法满足上述业务的诉求。为此，华为将超节点的架构引入通算系统，通过超节点的内存统一编址，把多台通用算力的服务器内存形成一个统一的共享内存池。将沙箱的热备份镜像和向量检索的引擎放到共享的内存池中，可以显著提升Agent沙箱启动的速度和提升Agent向量检索的性能。而且通过统一的内存池，实现更高密度的沙箱，以提升整个人工智能基础设施的资源利用效率。

去年华为发布了全球首个通算超级点TaiShan 950 SuperPoD，已经在很多客户进行了规模部署。今天华为的鲲鹏超节点将全面升级，基于灵衢全光网，最大支持4096节点，形成高达256 TB的统一内存池。鲲鹏超节点可显著加速AI agent的性能：一是在AI agent的沙箱场景，10万级别的沙箱启动，相比传统服务器方案提升30倍，且沙箱密度可以进一步再提升25%；二是在AI agent的向量检索场景，在百亿千维复杂的向量检索场景下，实现检索效率比传统服务器性能倍增。

（4）Agentic超节点集群统一计算与KV缓存，CANN进入常态化开源社区运作

产业界对超节点的定义已经形成了共识，即指跨物理节点统一内存编址能力的计算系统。超节点集群是有多个超节点通过Scale Out网络交换机互联形成的一个大的集群。华为昇腾960超节点最大规格为4096张NPU卡，多个NPU超节点通过灵衢网络或者RoCE连接在一起，构建一个更大规模的超节点集群。

超节点集群支持多种集群的组网模式、组网方案：一是采用两层CLOS或者单平面组网，可以实现3.2万张昇腾960卡的高效互联；二是采用两层CLOS多平面组网，凭借交换机1024 Redis的大扇出能力，通过四平面组网，最大集群规模可达到51.2万张960卡，再结合多轨道拓扑技术，最大可支持到100万张昇腾960无收敛的集群互联。

华为采用Unified Bus打造的100T大容量UB和RoCE双模交换机，相比传统的RoCE交换机，在可靠性、低时延和高吞吐等方面有大幅度提升。另外，针对跨楼栋远距离组网的超大规模集群，华为可以提供基于光交叉OCS的方案来降低光互联成本，实现最佳性价比。

在推理系统中还要部署PB级的KV缓存集群，华为发挥计算+通信的综合优势，为业界带来了全新的Agentic的超节点集群，这样的超节点集群具备三大特征：第一，以灵衢Unified Bus统一互联，把多种互联协议统一为灵衢协议，以大幅度减少协议的转换开销；第二，将昇腾超节点、鲲鹏超节点以及KV缓存等子系统对等互联；第三，提供多层次、高带宽、大容量的存储系统，且各类KV缓存均可一跳直达，以满足系统中各类热、温、冷的KV缓存需求，最大化提升整个资源的利用效率。

华为提出两个针对集群的部署参考：

第一，面向10万亿大模型的训练场景，采用25个昇腾4096卡的超节点，构成一个10万卡的集群，它采用两层ClOS四平面的扁平化组网，整个集群系统规模可提供200EFLOPS，FP8的超大算力，可满足10万亿级别的大模型的训练的快速迭代需求。

第二，配置场景针对AI推理，面向10万亿大模型、5毫秒的极致低时延场景，可以组成352 张昇腾960卡的超节点，采用一层灵衢交换，一跳直达以降低推理时延。同时华为可以根据推理集群的用户数和并发需求，灵活构建352乘N的推理集群系统。

CANN作为昇腾生态的根基，自2018年发布首个版本以来，经过8年的技术积累，架构与能力已经逐步的走向成熟与完善。目前，看CANN已经进入了常态化的开源社区运作，从可用到易用，昇腾已经跨越生态拐点：

第一，CANN的外部开发者首次超越了内部开发者，占总开发者数量的61%，社区月活开发者突破5000多名，是中国最活跃的AI开源社区。

第二，基于昇腾和CANN的原生训练模型已经超过40多个，也是国内唯一支持预训练的技术路线。

第三，主流社区与昇腾正在深度共建，目前华为的昇腾已经覆盖90多个主流的三方社区，如PyTorch、Triton、VLM、 VeRR等。在Linux基金会的大力支持下，昇腾已经正式成为继英伟达、AMD 和Intel之后，在PyTorch官网可以直接安装的算力平台，并且是首个来自中国的算力平台，全球所有的开发者都可以直接获取昇腾算力的创新成果。

第四，模型生态逐步成熟，青禾超过200多个开源大模型，包括国内所有的开源大模型，实现了0day的适配及最新的开源版本。

3、多样性算力与算网融合协同推进，AI加速入端、上车和物联

当前AI算力仍处于供不应求的状态，如何提升算力利用率是AI产业发展面临的共同的挑战。随着行业智能化的不断深入，AI正在加速进入核心生产系统。大型企业已经将算力数据中心作为战略资源重点布局，中小企业的AI创新热度也不减，对算力敏捷获取、弹性扩容都提出了很高的要求。不同的应用场景，不同的创新模式，不同的智能化阶段，对算力供给的模式提出了多样性的需求。华为面向千行百业，打造硅基黑土地，通过算力基础设施和云服务两种方式、两套核心能力，以灵活的算力供给满足客户的智能化需求。

华为提供系列化的超节点集群设备，支持客户高效训练和推理；也通过华为云提供高效弹性的云算力服务，在国内部署内蒙古乌兰察布、贵安和芜湖三大算力池，帮助行业客户降低智能化门槛，为客户带来资源弹性、敏捷触达、场景适配的算力服务，构建万物互联的智能世界。同时华为通过提供大、中、小、微的多样性算力和AI系统能力，加速AI入端、上车和物联的轻智能升级，让智能真正无所不及。

过去传统的终端为用户提供单体功能，未来AI将重构终端和人机的关系，围绕人来构建融合的智能空间，人和智能体要实现共生。AI入端正在全面加速。以手机为例，端侧模型的参数从2026年到2030年将实现10倍的跃迁。端侧模型的参数从17B到30B，将很快提升到70-100B，端侧的算力也会从20-80 TOPS再提升到180甚至200以上的TOPS。

华为将从四个方面构建能力，为用户构筑AI全场景极致体验：第一，通过麒麟+昇腾的组合实现端侧算力的自给自制；第二，通过盘古+三方大模型实现端侧智能好用、易用；第三，鸿蒙OS不仅是万物互联的操作系统，也将是智能无处不在的Agent OS，华为将从系统底层架构、运行机制、交互逻辑方面全面重构，支撑Agent和人的共生共用；第四，丰富的AI生态是小艺系统智能体的枝繁叶茂的基础，今年华为开发者大会上发布了鸿蒙的智能体框架，将全面开放北向应用和南向设备AI接入的能力。华为将重点围绕AIPhone、AIPC、车和家庭场景打造四大端侧算力平台，通过端端算力的协同和端云算力的协同构筑分布式的群体智能，围绕个人移动空间、办公空间、车空间和家空间提供一体的、连续的智能服务，实现全场景伴随，将智能带入每个人和每个空间。

汽车产业正在从电动化全面迈入智能化，未来几年，随着相关法规的逐步落地，L3和L4级的自动驾驶将加速规模化商用应用。截止到2026年9月，华为乾坤智驾总搭载量已经突破200多万辆，累计辅助驾驶里程超过150亿公里。大规模的部署带来真实世界的数据的持续沉淀，形成数据飞轮与云端强大算力、车端智能协同相联动，形成数据算法和算力的闭环，让模型优化从按周缩短到按天。预计到2030年，L4级的自动驾驶的算力与规模都将产生10倍以上的增长跃迁。同时，华为乾坤自动驾驶云端的训练算力将突破100EFLOPS，车端算力将突破3000 T FLOPS。

华为的乾坤智驾WEWA架构即云端世界模型和车端世界行为模型Word Action Model将协同组成，通过云端多智能体的在线学习和车端多传感器的融合感知，MoE混合专家的网络模型会全面提升系统泛化能力，进一步增强出行安全。未来5年，华为乾坤智驾将再投入超过700亿人民币，加速推动汽车产业从辅助驾驶迈向自动驾驶，让出行更安全、生活更美好。

当前，千行百业仍有百亿级的四无IoT终端，即无智能、无连接、无感知、无显示。随着AI技术的快速发展，轻量化的终端也会成为AI的泛在入口。物联生态方面，华为开源鸿蒙生态规模已经超过13亿， AI coding大幅提升了终端的开发效率，轻智能终端的时代已经来临。算力是智能的根基，华为将面向海量轻智能终端，打造轻量化的AI 盒，提供丰富的中小微多样性算力，从小于1T的微算力，1-10T的小算力，到10-100T的中算力，同时构建基于生成式的统一的开放生态，打造万物智能的算力底座。华为将与产业伙伴携手推进开源鸿蒙系统小型化，助力OpenHarmony成为面向轻智能场景的AIOS。

当前华为星闪终端数量已累计突破3亿，华为将进一步完善星闪的生态，构建原生连接能力，让星闪+开源鸿蒙成为万物互联互通的基座。未来华为将和行业伙伴一起加速AI的能力，延伸到更加广泛的轻智能终端，渗透到千行万业的每一个角落，让智能无处不在。

人工智能时代，从中心到边缘，再到终端，算力无处不在。但是如果没有连接，这些算力也只能是信息孤岛。华为通过打造新一代的通信网络，将算力连接在一起，最终形成硅基黑土地。

现有的通信网主要以服务于人的通信、信息获取与娱乐，在AI时代，连接的主题和服务的范围都会发生很大的变化。新一代通信网络将围绕着用算，以5GA或6G、万兆光网、低时延的承载网为基础，从中心到边缘再到终端，面向不同用户按需提供网络的连接能力，保障智能触达每一个人、每个家庭、每一个企业。

首先，在数据中心内部，光电融合的数据中心网络架构可支撑100万卡的超大规模超节点集群的扩展，实现大带宽、低时延、高可靠、低功耗的数据通信。通过算、网、存的协同和复合均衡技术，可以保障集群网络带宽利用率大于95%，助力算力的高效释放。其次，在数据中心互联和数据中心接入新一代的DCI和DCA，网络将以AIDC为中心，围绕着枢纽边缘、枢纽区域边缘三级架构，通过数据中心间全光互联一跳直达，构建1毫秒、 5毫秒和20毫秒的时延圈，最后在移动网络和固定网络接入侧，面向人、车、物、具身智能等多元主题提供智能全域的泛在连接，以智能体验为核心，实现空、天、地一体的全域立体覆盖和超万兆的泛在网络服务，以支撑多云间的大流量、低时延的实时交互与推理需求，满足海量智能体和具身智能的随时随地接入和高效协同。