9月17日，华为在全联接大会2026上正式发布了昇腾960超节点。这是业界首个采用NPO（近封装光学）技术的超节点，这款算力设施最多搭载的算力卡数量从上一代的1024卡升级到4096卡，可用于匹配10万亿参数模型训练和推理的需求。

　　“华为AI战略的核心是算力。”华为副董事长、轮值董事长汪涛在接受记者采访时表示，华为坚持硬件变现，围绕“超节点+集群”，通过系统架构创新构建竞争力，打造中国坚实算力底座，为世界构建新的选择。

　　一年一代 以系统工程提升算力利用效率

　　当前，大模型参数规模持续攀升，行业头部模型2027年有望达到10万亿级参数。如何破解算力瓶颈、满足爆发式增长的算力需求？

　　“华为以创新架构来满足中国大模型训练和推理的需求。”汪涛表示，华为采用了“超节点+集群”，以多个规模算力构成高速的系统，来满足超大规模大模型的训练和推理要求。

　　“什么叫超节点？必须是超节点内跨物理节点的内存可以统一编址，意味着任何一个AI芯片可以访问超节点内的所有内存共享池，可以统一池化。内存不能统一编址的不是超节点。”汪涛介绍，这一概念已由鹏城实验室、全球计算联盟（GCC）联合38家单位纳入行业规范。

　　在此框架下，华为超节点的规模持续扩大：昇腾910C为384卡，昇腾950提升至1024卡，此次发布的昇腾960超节点实现了4096卡。汪涛进一步介绍，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。

　　“100万卡只是技术指标，实际部署中10万卡可以基本满足需求。”汪涛透露，昇腾910C超节点已规模商用1000多套，昇腾950超节点也已实现商用。昇腾960风冷超节点和液冷超节点分别将于明年第二和第三季度上市，此后将坚持“一年一代”的节奏持续演进。

　　华为的超节点集群解决方案具有领先优势。华为马尔科夫实验室的仿真数据显示，组建10万卡集群时，采用4096卡超节点与采用1.25万个8卡服务器以三层或几层组网相比，模型浮点算力利用率（MFU）相差2.75倍。

　　“MFU是衡量大规模集群效能的关键指标。”汪涛表示，当前业界10万卡集群的MFU普遍不足30%，约七成时间处于故障及故障修复状态。“测算表明，MFU每提升1个百分点，10万亿参数大模型的训练周期可缩短约3天。”

　　他同时介绍，为减少行业重复研发，华为去年已将自研的灵衢互联协议全部开放，白皮书、使能参考设计、软件架构、测试规范等均可免费下载。“希望各家产品互联时能够直接连通，避免像不同制式插头那样需要转换，造成科研资源浪费。”

　　NPO技术率先量产 光互联创新支撑超大规模组网

　　“随着单一超节点规模不断扩大，从传统可插拔模块走向NPO是必由之路。”汪涛认为。

　　NPO是昇腾960超节点的一项关键技术。传统的大规模算力系统内部主要依赖铜缆进行电互联，近封装光学技术可在算力卡边缘几厘米的距离实现电转光，突破铜缆传输距离与带宽的物理极限，降低互联功耗与延迟，并解决高密度算力系统下的布线与散热难题。

　　“华为研发了新一代NPO形态的光互联产品——Hi-ONE，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，容量高达7.2T，也是唯一实现内置光源的NPO产品。”汪涛介绍，内置光源在制造过程中存在较大难度和良率问题，华为经过多轮迭代，从设计到制造均为自主完成。

　　昇腾960超节点用5500个Hi-ONE模块，替代原本需要的4.8万颗800G光模块，功耗降低超550千瓦，系统无故障运行时间提升一倍，系统可用度达到99.8%。

　　对于业界关注的NPO与CPO（共封装光学）技术路线之争，汪涛认为，CPO相比NPO最多可再获得3dB增益，但光引擎与主芯片封装在一起，一旦光引擎损坏将连带主芯片报废，可用度较差、故障成本较高，对封装良率要求也很高。综合测算，当前NPO的总拥有成本（TCO）比CPO低40%以上。“未来可靠性、良率问题得到解决，我们也可以采用CPO技术。”

　　汪涛同时指出，硬件只是系统工程的一部分。昇腾960超节点单柜供电约20万瓦，供电、制冷、互联等环节任一出现问题都会导致性能下降。“只做好芯片不够，只做好整机也不够，最终需要的是复杂多学科的系统工程能力，向客户交付高可用度的计算系统。”他表示，华为在通信技术、IP、光模块、算力、系统等领域均有长期大规模研发投入，各领域的专家能力汇聚成系统工程能力，这是华为的主要优势所在。

　　坚持聚焦与开放并重 清醒看待生态差距

　　“华为坚持硬件变现，坚持做好算力底座，支持好客户和伙伴。”汪涛表示，华为今年研发投入达2000亿元，华为不追求大模型“世界第一”，而是做好“硅基黑土地”，满足手机、汽车、通信设备等智能化。“我们提供各种轻智能算力，使能物理世界到智能世界都走向智能化。”

　　“经过八年的努力，昇腾生态跨过了拐点。”汪涛透露，CANN（神经网络异构计算架构）作为昇腾生态根基，已进入常态化开源社区运营阶段，从“可用”迈向“易用”。当前，CANN社区中外部开发者占比首次超过内部开发者，达到61%，社区月活开发者数量突破5200名，是国内最活跃的开源社区之一。基于昇腾+CANN的原生训练模型数量也已超过40个，是国内唯一完整支持大模型预训练的技术路线。另外，昇腾已覆盖PyTorch、Triton、vLLM、veRL等90多个主流开源社区，并正式成为PyTorch官网可直接安装的算力平台，这也是首个登上PyTorch官方安装列表的中国算力平台。

　　在肯定进展的同时，汪涛对差距保持了清醒。华为全球AI算力份额还有较大的进步空间，昇腾CANN生态跨越了拐点，还需要继续和全球开发者一起共建共创。

　　“尽管困难重重，华为仍坚持打造中国坚实算力底座，为世界提供新的选择。为了这个愿景努力奋斗，希望努力5年把这句话实现。”汪涛坚定地说，华为的创新方法论就是，在现实约束下，必须在芯片、部件和系统层面找到全方位的创新路径。“没有退路就是胜利之路”。