以前听到这句灵魂发问，小编想到的大多是奥特曼打小怪兽的热血梗；但谁能想到，2026 年，真有人把“光”玩成了颠覆算力江湖的终极武器。

　　要问今年大会最受关注的，无疑是 9 月 17 日主议程上，华为副董事长、轮值董事长汪涛发表的题为“智启新未来，打造智能世界的硅基黑土地”的主题演讲。

　　以及在演讲中，华为正式发布全球首个采用 NPO 技术的超节点 —— 昇腾 960 超节点，加速十万亿规模大模型的训练和推理。

　　5500 个光引擎替代 4.8 万颗光模块，功耗直降 550 千瓦，系统可用度做到 99.8%…… 种种高光技术和亮眼数据，让现场惊呼声不断。

　　所以，这究竟是一项怎样硬核的创新成果？为什么它又能被视作下一代 AI 基础设施的“终极武器”？

　　数据显示，当前大模型参数已快速迈向 10 万亿，到 2030 年预计突破 100 万亿；智能体已经能按小时级连续工作，未来将以“月”为单位执行任务；中国每日推理 Token 已增长到 500 万亿左右，还将迈向百万万亿级。

　　更直观的变化是，AI 正从尝鲜式的对话工具，变成能深入千行百业真正干活的 Agentic AI，人工智能从量变走向质变。

　　但是，质变的另一面却是压力：Agentic AI 时代的算力基础设施，恰好卡在一组核心矛盾上，即一边要支持更大规模的 MoE 模型、更长的上下文序列、更低的推理时延，一边又必须显著降低推理成本。

　　瓶颈具体卡在通信上：主流 MoE 模型的训练过程中，数万颗芯片需要对齐每一层、每一个环节的中间结果，华为的仿线 万卡服务器集群里，芯片间的通信代价超过了全部训练时间的 40%。

　　华为马尔科夫实验室的数据更直观，4K 超节点组成的 10 万卡集群，MFU 比 8 卡服务器组成的同规模集群高出 2.75 倍。

　　因此，解决之路也更显清晰：让多芯片紧密协同组成“超节点”，对算力基础设施做系统级的架构重构。

　　这已经成为产业和学界的共识。比如今年 WAIC 期间，鹏城实验室和全球计算联盟牵头发布

　　落地互联网、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。

　　之前 WAIC 期间，昇腾 950 超节点的首次真机亮相，就已经引起过广泛关注。

　　本次全联接大会上，首先是昇腾 950 超节点官宣迈入规模商用的新阶段。不过这只是一道开胃菜。

　　这是业界首个具备量产能力的 NPO 产品，昇腾 960 超节点“全球首个采用 NPO 技术”的头衔，正是由 Hi-ONE 撑起来的。

　　两者是一体两面，Hi-ONE 负责打通超节点内部的高速互联，昇腾 960 超节点则是这套技术长成的那台“超级计算机”。

　　NPO 全称 Near-Packaged Optics，近封装光学，这个读起来有点拗口的技术是用来做什么的呢？

　　我们知道，今天的大规模 AI 集群内部，主要靠铜缆做电互联，当 Serdes 速率达到 224G 甚至更高，铜缆的各类损耗会让信号传输质量急剧下降。

　　打个比方，这就像在一条越来越拥挤的老路上跑车，路的名义宽度一直在加，车却越跑越慢，堵在路上的时间越来越长。

　　NPO 作为与计算芯片近封装的光引擎，可以在距离芯片边缘几厘米的地方完成电信号到光信号的转换，突破铜缆传输距离与带宽的物理极限。

　　互联功耗与时延显著降低，布线和散热的难题也顺带打包解决。相当于把磁悬浮修到了每个工位门口，通勤效率直接拉满。汪涛说得很直接，“从传统的可插拔模块走向 NPO 是必经之路”。

　　汪涛在圆桌专访中引用了任正非经常说的一句话，华为的研发投资是“范弗利特弹药量，打破一个城墙口”。

　　几十年攒下的光通信家底，集中砸向超节点互联这个城墙口，Hi-ONE 就是砸出来的结果。它与灵衢协议一起，构成了可规模扩展的超节点互联系统，华为还在全球光互联标准组织 OIF 提出了 NPO 标准立项建议，得到众多行业伙伴的积极响应。

　　华为在会上宣布，昇腾 960 芯片研发进度超出预期，性能实现倍增。960DT 比原计划提前三个季度，2027 年第一季度就绪；960PR 比原计划提前一个季度，2027 年第三季度就绪。

　　往后看，昇腾系列芯片将保持一年一代的演进节奏，2028 年、2029 年陆续推出昇腾 970、980，算力规格继续翻倍。

　　它采用领先的正交架构和全液冷设计，基于灵衢实现内存统一编址，可扩展至 4096 卡规模，提供 8EFLOPS FP8、16EFLOPS FP4 的算力，HBM 容量高达 1PB。

　　按照超节点白皮书定义，内存统一编址意味着：超节点内部任意一块芯片，都可以访问公共内存池。四千多张加速卡，逻辑上合并成为一台巨型计算机。刚好匹配十万亿参数大模型训练推理需求。

　　5500 个 Hi‑ONE 光引擎，直接替代原本需要的 48000 颗 800G 光模块。整机功耗直接减少 550 千瓦，无故障运行时间翻倍，系统可用度高达 99.8%。

　　汪涛在大会的圆桌专访中也透露，业界 10 万卡集群的 MFU 往往连 30% 都不到，意味着大量时间耗在故障和故障修复上；MFU 每提升 1 个百分点，10T 大模型的训练就能缩短三天。对动辄数月的大模型训练来说，可靠性就是实打实的时间和成本。

　　汪涛对此看得很清醒，“要提供有竞争力的训练和推理系统，只做好一个芯片不够，只做一个整机和服务器也是不够的”，最终考验的是多学科的系统工程能力。

　　包括鲲鹏超节点全新升级，基于灵衢全光组网最大支持 4096 节点，形成 256TB 统一内存池，十万级沙箱启动速度比传统服务器方案提升 30 倍，沙箱密度还能再提升 25%，Agent 向量检索效率实现倍增。

　　多个昇腾 960 超节点通过灵衢网络或 RoCE 连接，二层 CLOS 四平面组网下最大集群规模可达 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。

　　看完硬件参数，相信大家已经感受到昇腾 960 超节点的冲击力。但它的意义，远不止一台性能强悍的机器。

　　当下芯片工艺的前进脚步越来越难。昇腾给出一条新思路：靠超节点 + 集群架构创新，拔高算力上限。

　　此前 NPO 更多停留在实验室和论文里，Hi-ONE 作为业界首个量产的 NPO 产品落地，加上华为在 OIF 推动标准立项，意味着光电融合的互联技术开始进入产业化阶段。

　　对光模块厂商、设备商和数据中心建设者来说，这是一个明确的风向标 ——下一代 AI 基础设施的互联形态，正在被重新定义。

　　汪涛反复强调，华为专注筑牢 AI 基础设施底座，坚持开源开放算力生态，拥抱国内百模千态的发展浪潮。

　　CANN 已经全面开源常态化运营。社区外部开发者占比达到 61%，首次超过内部研发人员。月活跃开发者突破 5200 人，成长为国内活跃度顶尖的 AI 开源社区。

　　昇腾已经适配 90 多个主流第三方开源社区，并且在 Linux 基金会支持下，正式登上 PyTorch 官网可直接安装的算力平台。这也是第一个登上 PyTorch 官网的中国算力平台。

　　再加上鲲鹏生态 416 万全球开发者，7200 余家合作伙伴，昇腾联合伙伴孵化 7000 多套行业解决方案。

　　回到汪涛演讲的题目，“打造智能世界的硅基黑土地”。黑土地自己不直接长出庄稼，它的价值在于让每一位耕种者都能有所收获。

　　AI 时代的大幕才刚刚拉开。接下来，华为将和合作伙伴一起，助力客户把 AI 转化为每个行业、每个企业触手可及的生产力。对千行万业来说，这或许才是“硅基黑土地”最实实在在的许诺。