电子行业深度报告：国产算力芯片链深度跟踪。华为全联接2026展示系统级实力，960进展和NPO超预期

2026年9月17日，华为全联接大会2026在上海启幕。本次大会聚焦AI基础设施建设，围绕“超节点+集群”推进系统架构创新，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超节点等核心产品。国产算力正加速迈向“算、联、存、管”系统级协同阶段，为十万亿参数大模型训练与推理提供底层支撑。

智能世界加速到来，超节点成为必然选择

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。

上述变化对AI基础设施的规模、性能、可靠性提出更高要求。当前全球万亿级MoE模型迭代速度快，10万卡算力集群即将成为训练SOTA前沿模型的标准配置。但建设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。

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。根据马尔可夫实验室仿真结果，同等集群规模条件下，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。超节点已成为建设超大规模AI基础设施的必然选择。

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UnifiedBus。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。

昇腾960芯片研发进度超预期，性能实现倍增。昇腾960DT支持2P FLOPS的FP8算力、4P FLOPS的FP4算力，片上HBM最大容量288GB，访存带宽最高9.6TB/s，推出时间相比原定路标提前三个季度，2027年一季度完成产品就绪。昇腾960PR，FP4算力最高可达8P FLOPS，相比原计划提前一个季度，2027年三季度完成就绪。后续昇腾芯片将保持一年一代迭代节奏，计划2028年、2029年依次推出昇腾970、昇腾980，依托韬定律创新，持续实现算力规格翻倍，仿真带宽、存储容量、互联带宽同步大幅提升。

Hi-ONE NPO光引擎量产，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。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。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。

Hi-ONE产品基于华为自主创新，包括化合物光芯片、硅光芯片等，通过光、机、电、磁、热等要素的均衡设计，实现了单引擎7.2T的传输容量。这是业界首个量产的NPO产品，是目前行业最大传输能力的NPO产品，也是唯一实现内置光源的NPO产品。这款产品把高带宽和高可靠与低时延和低功耗融为一体，与灵衢总协议一起构建可规模扩展的超节点的互联系统。近期华为在全球的光互联标准组织OIF上提出了NPO的标准立项建议，得到众多行业伙伴的积极响应。

昇腾960扩展至4096卡，鲲鹏超节点全面升级

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1PB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800G光模块，功耗降低超过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%。昇腾960风冷超节点和液冷超节点分别将于2027年Q2和Q3陆续上市。

随着AI agent应用的深入，智算系统中CPU和NPU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。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。

鲲鹏超节点全面升级，基于灵衢全光网，最大支持4096节点，形成高达256TB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。

Agentic超节点集群统一计算与KV缓存

超节点集群是由多个超节点通过Scale Out网络交换机互联形成的一个大集群。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，构建更大规模的超节点集群。超节点集群支持多种组网模式：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 Radix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。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超节点集群。该集群具备三大特征：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，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。

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，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。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。

CANN进入常态化开源社区运作

截至目前，华为的鲲鹏生态全球开发者超过了416万，全球生态合作伙伴超过了7200家，支持了560多个全球的开源项目，openEuler的装机量也超过了2000万套，在中国服务器操作系统市场份额排名第一。

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走向成熟与完善。目前，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。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。基于昇腾和CANN的原生训练模型已经超过40多个，是国内唯一支持预训练的技术路线。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。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。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。

多样性算力与算网融合协同推进

华为面向千行百业，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。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。

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：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；第四，丰富的AI生态是小艺系统智能体的枝繁叶茂的基础。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。

汽车产业正在从电动化全面迈入智能化。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。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。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 TFLOPS。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。

物联生态方面，华为开源鸿蒙生态规模已经超过13亿。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。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。

人工智能时代，从中心到边缘，再到终端，算力无处不在。华为通过打造新一代的通信网络，将算力连接在一起。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。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，保障集群网络带宽利用率大于95%。在数据中心互联和接入侧，构建1毫秒、5毫秒和20毫秒的时延圈，面向人、车、物、具身智能等多元主体提供智能全域的泛在连接，以支撑多云间的大流量、低时延的实时交互与推理需求。