“华为AI战略的核心是算力。”9月17日，华为副董事长、轮值董事长汪涛在上海举行的华为全联接大会2026上表示，华为将聚焦AI基础设施，坚持硬件变现，围绕“超节点+集群”推进系统架构创新，同时构建开源开放的算力生态。
围绕这一方向，汪涛现场介绍了昇腾960系列芯片，披露其研发进度，同时发布可容纳4096张计算卡的昇腾960超节点。
其中，昇腾960DT计划于2027年第一季度就绪，比原计划提前三个季度；960PR计划于2027年第三季度就绪，比原计划提前一个季度。此后，昇腾系列芯片将保持一年一代的演进节奏，计划于2028年、2029年陆续推出昇腾970、980，继续提升算力规格。
汪涛现场介绍了昇腾960系列芯片，披露其研发进度。
与芯片升级相配合，昇腾960超节点着重解决大量芯片如何高效协同的问题。据介绍，单个超节点最大可提供8E FP8（即在8位浮点精度下，每秒可进行800亿亿次浮点运算）的算力，配备最高1PB的高带宽内存，其液冷版本计划于2027年第三季度上市。汪涛同时披露，昇腾910C超节点已部署超过1000套，昇腾950超节点已规模商用。
超节点的重要性，与AI任务规模和复杂程度的变化有关。汪涛指出，智能体已经可以按小时级连续工作，到2030年预计将以月为单位执行任务；中国推理Token（词元）已增长到每日500万亿左右，到2030年预计将达到百万万亿级。模型从回答问题走向持续处理复杂工作，对计算系统的规模、效率和可靠性提出了更高要求。
但计算系统的规模扩大，也会带来更多通信开销。在华为分析的十万卡训练场景中，传统服务器架构下的芯片间通信耗时超过训练时间的40%，制约了MFU（模型浮点算力利用率）。该指标反映的是理论算力有多少真正用于模型计算。
超节点通过高速互联和统一的内存编址，让分散在不同设备里的计算、内存资源，在逻辑上像一台计算机一样协同工作。华为马尔科夫实验室的仿真结果显示，采用4K超节点组成的十万卡集群，相比由8卡服务器组成的同等规模集群，MFU提升了2.75倍。
本次会上还发布了光互联产品Hi-ONE。作为提高数据传输效率的关键部件，它采用近封装光学技术NPO，让光学器件更靠近计算芯片，使高速电信号尽早转换成光信号，以适应大规模数据传输。
华为表示，昇腾960超节点是业界首个采用NPO技术的超节点。
华为表示，昇腾960超节点是业界首个采用NPO技术的超节点。按照其公布的方案，5500个Hi-ONE可替代原方案所需的4.8万个800G光模块，降低超过550千瓦的功耗。
除了昇腾超节点，华为还发布了升级的鲲鹏超节点和OceanStor M900 AI记忆存储系统，分别支持通用计算和AI推理中的缓存需求。
按照其组网方案，昇腾超节点、鲲鹏超节点及缓存系统等通过灵衢互联协议连接，最大可支持百万张昇腾卡组成的集群，将计算、互联和存储能力协同用于大模型训练与推理。
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