7月17日至20日，全球人工智能领域的顶级盛会——2026世界人工智能大会（WAIC）在上海举办，主题为“智能伙伴 共创未来”。

自创办以来，世界人工智能大会汇聚了来自全球的8100多位顶尖科学家、企业家、投资者等，致力于探索AI技术前沿并推动该领域的创新发展。

华为昇腾超节点技术的亮相，引发了外界的广泛关注。这一次，华为首次线下展出昇腾950超节点（Atlas 950 SuperPoD），实现业界最大1024卡规模。

不仅是硬件层面的突破值得关注，标准层面的进展也至关重要。在本届WAIC上，全球计算联盟GCC与鹏城实验室联合发布了《超节点定义与实践白皮书》，填补了全球超节点标准空白，为产业规模化发展提供重要支撑。

事实上，超节点技术已经成为大模型时代AI基础设施的重要发展方向。随着智能体、AI编程等应用的规模落地，传统算力基础设施面临通信瓶颈和资源利用率低下等新挑战，行业竞争已经从“造更快的芯片”转向“组织更大的计算系统”。

华为无疑是超节点领域的先行者。据透露，昇腾384超节点已商用落地750多套，规模应用于互联网、运营商、金融、教育、医疗、交通、制造等行业。国泰海通证券AI负责人向搜狐科技表示，华为的超节点方案有效解决大参数模型部署和网络延时的核心瓶颈，在实测中效果显著。

在单芯片工艺受限的客观约束下，中国算力产业正走出一条“以系统补单芯”的突围路径。而多个企业落地的案例已经证明，这条路并非纸上谈兵。

解密昇腾超节点：如何从“单芯追赶”到“系统超越”？

迈入Agentic AI时代，更大规模MoE模型、更长上下文序列、更低推理时延等对算力及其基础设施提出前所未有的需求和挑战。

传统算力基础设施面临通信瓶颈和资源利用率低下等新挑战。据中国信通院数据，2026年一季度国内AI算力需求同比大增417%，而供给增速仅为128%，供需缺口持续扩大。

而华为清醒地认识到，中国半导体制造工艺将在相当长时间处于落后状态，所以它通过超节点集群、新物理材料的应用等动作，来弥补这一短板。

超节点是一种在物理上由多个计算节点通过高效的互联协议紧密连接组成，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。其中，跨物理节点的统一内存编址是超节点核心架构特征。“内存语义”和“统一内存编址”、超低时延、超大带宽共同构成超节点的三大技术特征。

本次WAIC，华为首次线下展出昇腾950超节点（Atlas 950 SuperPoD），该产品基于灵衢互联协议和超节点架构，实现业界最大1024卡规模，提供1 EFLOPS FP8 、2 EFLOPS FP4澎湃算力，拥有256TB全局统一内存编址空间，依托TB级NPU互联超大带宽与3μs超低RTT时延，突破集群内计算、存储等各类资源的通信瓶颈。

除了950超节点，昇腾还带来了Atlas 850E风冷超节点现场展示。该产品依托自研VCE相变散热技术与灵衢互联协议，无需对现有风冷IDC机房做液冷基建改造，标准机柜可直接上架部署，实现将超节点技术部署到传统机房，支持单个风冷超节点扩展至96卡商用部署。

值得关注的是，本次WAIC大会上，全球计算联盟GCC和鹏城实验室联合发布《超节点定义与实践白皮书》。白皮书的发布，标志着中国首次在超节点领域建立了自主的产业标准，为全球算力基础设施的发展提供了“中国定义”。

白皮书首次完整厘清超节点核心定义、架构特征与核心技术体系，明确三大技术特征、梳理十大核心价值场景、汇集全产业链标杆落地案例，为全球下一代智能计算基础设施建设划定技术标准、指明演进方向、提供实践范本。

本次发布的白皮书收录了大量产业规模化部署与商业化落地案例，以海量实测数据充分验证：超节点已脱离理论构想阶段，成为技术成熟、可落地、可规模化推广的新型智算基础设施，在AI训练、推理全链路场景实现全方位性能突破。

比如在大模型训练场景，MXFP8等块级浮点格式在保证收敛精度的同时，将显存和带宽需求减半。结合超节点的统一内存编址，长序列（如128K/256K）训练时的全局Batch Size可大幅提升，无需频繁进行跨节点的Checkpoint保存和参数重分布。

在低时延推理场景，超节点统一内存编址，允许单节点加载千亿参数模型的全部权重，并驻留超大规模的并发KVCache。Decode请求在节点内直接命中内存，避免了传统分布式推理中因KVCache跨节点迁移带来的巨大网络延迟，显著提升实时推理响应速度。

昇腾全面深度开源开放，让AI开发更高效

算力领域的竞争，一直都不只是比拼硬件，而是生态体系的全面较量。

比如，英伟达正是凭借CUDA生态构建了深厚的护城河，占据了全球AI芯片的垄断地位。不过，CUDA始终坚持闭源路线，并明确禁止在其他硬件平台上通过转译层运行CUDA。

相比之下，华为昇腾则走出了一条更加开放、兼容的生态发展之路，以此来打破封闭生态壁垒，通过汇聚全球开发者力量快速构建自主AI算力生态，并适应AI技术指数级迭代需求。

早在去年8月，华为轮值董事长徐直军便宣布，华为CANN Mind系列应用套件及工具链全面开源，支持用户自主的深度挖潜和自定义开发，加速广大开发者的创新步伐，让昇腾更好用、更易用。

其中，CANN作为昇腾芯片与AI框架之间的关键中间层，全面开源后，开发者可深入图优化、算子融合、内存调度等底层环节进行二次创新。Mind系列工具链同步开源，让模型移植、调试、性能分析全流程白盒化，开发者可按需深度定制，实现更高性能。

目前CANN社区的开源项目已经达到67个，平均每3天就有一个新的开源项目上线；开源代码从827万行增加到1244万行，平均每天新增开源的代码量3万行；社区的代码下载量也从开源初期的127万，跨过了千万级别，平均每天有6万多次下载。越来越多的开发者参与社区的共建，平均每月有3500多位开发者活跃在CANN开源社区。

为了让开发者已有的代码和工具链直接迁移，而不是从零开始，CANN全面兼容各类AI编程范式和编程语言，深度适配 Triton、TileLang、FlagTree、Triton-TLE、DLCompiler等算子开发编程语言与开发范式，支持SGLang，vLLM等600多个开源生态算子。

此外，CANN深度融合主流训练加速库和推理引擎，全面支持PyTorch开发框架最新能力；训练加速库verl、AReaL、Slime、Roll、VeOmni、MS-swift、Llama Factory、Xtuner、Twinkle等全面兼容；推理引擎 vLLM、SGLang、xLLM、RTP-LLM、Diffsynth-Engine等深度联调与原生适配；各类成熟开源加速组件可实现无缝接入、即插即用。

为了让开发者在实际开发中少走弯路，提升开发效率，昇腾将自己的研发经验沉淀为Skills，并全面开源，并推出昇腾Model Agent，面向AI开发者打造全流程自动化开发Agent。

可以说，华为昇腾以彻底的开源打破了封闭系统的壁垒，让开发者从被动的使用者变为生态的共建者。而当越来越多的模型、应用在昇腾生态中原生运行，国产算力也就不再只是“备胎”。

昇腾384超节点已商用落地750多套

技术领先是起点，生态开放是保障，但最终都要落到实际应用上。

本次WAIC昇腾集中展出20多个标杆落地案例，覆盖60多种真实业务场景。比如在交通行业，昇腾超节点助力港口解决核心场景难题，码头整体作业效率提升10%，行业首创AI深度落地港口干散货核心生产业务，昇腾超节点支撑调度、安全生产智能体落地。

在电力行业，昇腾助力打造业界首个径流预测大模型，攻克业界技术难题，实现了从“手工统计、人工经验”向“算法模型、精密推演”的革命性跨越，径流预测精度提升5%。基于昇腾算力底座实现分钟级完成气象预测计算，相较于传统数值计算方式提速百倍。

金融行业同样迎来典型落地案例。就在前不久，国泰海通证券联合华为打造的金融行业首个自主创新AI液冷超节点正式上线。

为何要选择华为？国泰海通AI负责人表示，产品只有在实际环境中完成验证，真正满足需求并解决实际问题，才是合作的基石。华为的超节点方案有效解决大参数模型部署和网络延时的核心瓶颈，在实测中效果显著。

“此次液冷超节点的落地，双方在短短一个月内就组建联合技术攻关团队，快速完成了行业首家的部署落地。这一过程充分体现了华为的技术实力和双方的协作效率，对技术生态也是一次积极的促进。”

在AI助力业务落地层面，国泰海通AI负责人举例称，“在研报的文本处理方面，我们采用‘人工+AI’的协同模式，AI技术的应用使整体效能提升了5到10倍，研究员不用再花太多的时间在信息收集上。”

在医疗行业，润达医疗联合华为打造AI辅助诊疗一体机，搭载分层AI推理引擎，大模型负责语义理解，可实现智能预问诊、病历自动生成、全量病历质控、胸痛等专病辅助决策等多重能力，在省内多家三甲、基层医院落地，医生文书书写时间节省60%以上，病历质控覆盖率实现100%，助力贵州优质医疗资源下沉，提升区域诊疗标准化水平。

“其实此前我们调研过很多厂商，用下来发现华为配合的速度和生态是最好的，所以才选择了华为。”润达医疗相关负责表示，华为深圳的技术团队会和我们不定期开会讨论，这种密切配合的方式，也驱动了润达跟华为一起打拼。

交通、电力、金融、医疗.......昇腾已成为千行百业数字化、智能化的核心算力底座，技术变革释放出的生产力，正在每一处真实的业务场景中被反复验证。

据华为透露，昇腾384超节点已商用落地750多套，规模应用于互联网、运营商、金融、教育、医疗、交通、制造等行业，也是国内唯一训练出SOTA模型的超节点。依托基础软硬件平台与开放的AI生态，昇腾携手3000多家行业合作伙伴，共同孵化7000多套行业解决方案，服务2000多家政企核心客户。