华为全联接大会2026开幕：昇腾960超节点落地，算力底座走向Agentic集群

9月17日，华为全联接大会2026在上海开幕。这场面向ICT基础设施与AI产业的大会，把重心放在了算力侧：业界首个采用NPO（近封装光学）技术的昇腾960超节点正式发布，鲲鹏超节点同步升级，面向大模型时代的数据中心存储新品OceanStor M900 AI记忆存储系统也一并亮相。华为同时公布了基于灵衢UnifiedBus统一互联的Agentic超节点集群方案，支持百万卡规模集群训练。从芯片、互联到存储，华为在补齐面向大模型时代的全栈算力底座。

昇腾960超节点：NPO技术首次落地

超节点是将数十颗至数千颗AI芯片通过专用高速总线连成紧密协同的计算系统，在软件层面表现为一台超级计算机。昇腾960超节点首次采用NPO（Near-Package Optics，近封装光学）技术，把光引擎靠近计算芯片封装，缩短信号传输距离，降低功耗与延迟。相比传统可插拔光模块方案，NPO在高密度集群中的互连带宽和能效都更优，直指万亿级大模型训练与高并发推理场景。

华为在会上给出的预测数据，2035年全球年度Token消耗量将增长10万倍。算力供给跟不上Token需求增长，是这一代AI基础设施的核心矛盾。昇腾960超节点面向的正是这一矛盾的算力侧解。

灵衢UnifiedBus：Agentic超节点集群的互连底座

超节点之外，华为基于灵衢UnifiedBus统一互联总线构建Agentic超节点集群，支持百万卡规模集群。单台超节点解决单集群内的强协同计算，百万卡规模解决多集群的联邦调度问题。华为把这一层定位为未来3到5年算力基础设施的骨架。

这套架构的背景是模型推理进入Agent时代，任务形态从单个大请求变成海量智能体并发调用，对算力集群的调度颗粒度和响应时延要求完全不同。Agentic集群让算力池面向任务级弹性切分，而不是静态绑卡。

OceanStor M900：AI记忆存储新品类

与超节点配套的OceanStor M900被定义为AI记忆存储系统，面向模型上下文和Agent记忆的存取场景。大模型推理时的KV Cache、Agent长期记忆、向量检索库等数据形态，对存储的带宽、延迟和容量配比与传统文件存储完全不同。M900把存储做得更贴近计算侧，减少数据在计算与存储之间的搬运成本。

生态数据与行业信号

会上同步披露的生态数据：鲲鹏全球开发者超过416万，全球生态合作伙伴超过7200家。华为计算产业从芯片、板卡、服务器、集群到开发框架的国产闭环，加上Agentic集群方案，对外释放的信号是国产算力开始从单卡性能追赶转向集群规模和互连效率竞争。

对行业而言，两条趋势值得跟踪：一是Token消耗量数量级增长，推理侧算力需求持续旺盛，成本结构发生迁移；二是超节点集群方案把千卡、万卡集群的调度复杂度下沉到平台层，中小团队通过云服务使用超大规模算力的门槛在降低。AI算力的竞争，从芯片单点比拼进入全栈工程能力比拼阶段。