算力底座與生態共振：昇騰為伙伴鋪就行業數智化“高速公路”

當大模型從“生成式對話”邁向“智能體執行”，人工智能正經歷一場深刻的能力躍遷。

2026年伊始，OpenClaw等智能體技術的爆發，讓AI不再是會聊天的助手，而是能辦事的數字生產力。其背后折射出一個清晰的信號：Agentic AI時代已經到來，算力需求正從訓練主導轉向推理與服務主導的新范式。

然而，算力的規模擴張并不等同于能力的線性釋放。如何在復雜多變的行業場景中，讓算力既“夠用”又“好用”，既能支撐千億參數的訓練，也能在邊緣端實現毫秒級響應，成為擺在所有產業參與者面前的共同課題。

針對上述挑戰，在昇騰人工智能伙伴峰會2026上，昇騰AI給出了答案：通過構建覆蓋“大中小”場景的系列化算力，硬件開放，軟件開源，使能伙伴在行業數智化深水區實現差異化創新。

算力新范式：從“堆疊”走向“統一編址”

“唯有具備統一內存編址能力的超節點，才能真正實現算力的Scale-Up擴展，從容應對Agentic AI時代的算力挑戰。”清華大學計算機系教授、昇騰榮譽顧問鄭緯民一針見血地指出當前算力架構的關鍵轉折點。

這一判斷直擊行業痛點。在傳統服務器堆疊模式中，每臺服務器獨立編址，跨節點交互依賴以太網通信，數據拷貝、協議轉換帶來的性能損耗在智能體多輪迭代場景下被急劇放大。

昇騰384超節點的出現，改變了這一局面。48TB內存統一編址、共享內存容量較傳統方式提升96倍，所有NPU之間的交互可通過Load&Store等內存語義直接操作，數據交互效率提升三倍。這不僅是性能的提升，更是算力架構從物理堆疊到邏輯統一的本質躍遷。

華為昇騰計算業務總裁 張迪煊

華為昇騰計算業務總裁張迪煊指出，超節點天然親和Agent負載，是大規模推理的必選；而“內存統一編址”和“內存語義訪問”則是判斷超節點的核心標準。

正是基于這一判斷，昇騰將目光投向2026年這一關鍵節點。隨著Agent應用加速滲透、強化學習成為行業模型訓練的必經之路，Tokens消耗正呈現指數級增長，算力效率已從技術指標轉變為商業競爭力。

因此，2026年將成為強化學習與Agent應用規模落地的元年，Tokens將成為AI時代的新量綱，誰能以更高效率處理Tokens，誰就能在數智化浪潮中占據先機。

硬件開放：系列化算力讓“大中小”場景都有合適底座

算力不應是“一刀切”的標準化產品，而應像工具箱一樣，針對不同場景提供不同規格的產品。在峰會上昇騰系統闡述了大中小三大核心算力場景布局：

大算力場景，面向大模型預訓練、強化學習后訓練以及大規模推理服務。昇騰持續創新超節點架構，開放靈衢協議、部件及參考架構，使能伙伴打造超節點系統。這一層級的核心是極限性能與架構領先。

中算力場景，覆蓋輔助醫療、智慧教學等主流行業應用。客戶的核心訴求是“開箱即用”與“成本可控”的平衡。昇騰開放中心模組/刀片，伙伴可結合模型及軟件生態，打造大模型應用一體機、高密服務器等產品，加速行業智能化升級。

小算力場景，聚焦工業質檢、具身智能、科研教學等邊端領域。這是潛力最大的海量市場，客戶更關注靈活高效與成本控制。昇騰開放標準模組和板卡，使能伙伴打造多樣化邊緣算力設備。

這一“大中小”系列化布局的核心邏輯，是將算力能力與業務需求精準匹配，避免“大馬拉小車”的資源浪費或“小馬拉大車”的性能瓶頸。它不是簡單的產品線延伸，而是一種“場景定義算力”的生態思維。

在這種思維下，伙伴不再是被動的產品使用者，而是可以根據自身行業Know-How，在昇騰提供的“算力積木”基礎上，靈活搭建貼合行業需求的解決方案。

硬件開放的核心，是讓伙伴能在昇騰底座上構建差異化競爭力。昇騰從2019年推出第一代集群、服務器、板卡、模組產品及軟件棧至今，始終聚焦AI算力底座，使能伙伴創新。目前，圍繞硬件、算子、加速庫、模型、應用五大方向，昇騰已聯合伙伴打造400多款硬件產品，開發560多個高性能算子，孵化50多個大模型和1100多個場景化應用，服務2700多家行業客戶。

軟件開源：從“易用”走向“好用”的生態躍遷

硬件開放解決了“用什么”的問題，軟件開源則回答了“怎么用好”的問題。2025年8月，昇騰正式明確全量軟件開源開放。截至目前，CANN等軟件已完成架構解耦，安裝包從8個拆分為29個，包大小從2G縮減至0.43G，特性加載時間從2分鐘縮短至20秒，編譯效率提升58%。

更值得注意的是，昇騰正在深度融入全球開源生態。從算子編程框架Triton到AI框架PyTorch，再到訓推加速引擎FSDP、vLLM等，昇騰已累計支持50多個三方開源社區和項目，貢獻650多個關鍵特性。

開源不是目的，使能伙伴自主創新才是。智譜基于昇騰三個月完成多模態大模型GLM-Image的訓練，開源不到24小時登頂Hugging Face Trending榜第一，這一案例有力證明了在昇騰上可以訓練出世界級領先的大模型。

行業落地：從“方案”到“場景”的價值閉環

算力底座與生態體系的最終檢驗標準，是能否真正深入行業核心場景。本次峰會，昇騰聯合20家行業伙伴正式發布2026昇騰AI應用場景解決方案，覆蓋金融、教育、醫療、檢法司等多領域核心生產場景，已落地180多家客戶。

這些方案的一個共同特點是“小而美”，輕量部署、快速落地、可規模復制。在金融領域，科大訊飛智能客服實現復雜意圖理解毫秒級響應；先進數通智能信審方案將審批周期從5-10天壓縮至1天內；安碩信息AI盡調報告方案精準破解信貸“三查”痛點。

在醫療領域，惠每醫療CDSS一體機45秒完成復雜病歷分析；全診醫學AI醫生助手節省醫生75%的病歷書寫時間；潤達醫療智慧醫院解決方案覆蓋13個核心醫療場景。

在教育領域，文華在線AI智慧教學方案平均為教師每節課節省2小時備課時間；容慧科技數智校園方案使教師批改作業效率提升50%。

這些落地成果背后，是昇騰“技術+商業”雙輪驅動的生態策略。一方面通過技術使能，牽引伙伴向能力型發展；另一方面通過商業賦能，支持伙伴打造更匹配場景需求的產品和解決方案。

從超節點的架構突破到規模商用落地；從大中小系列化算力布局，到AI開源生態的深度融入；從400多款硬件產品到1100多個場景化應用，昇騰與伙伴共同走過7年，見證了中國AI產業從探索起步到深耕細作、從單點突破到場景落地的快速發展。

在Agentic AI加速到來的今天，算力底座的價值已不僅是提供計算能力，更是支撐智能體感知、推理、執行全流程的神經系統。而生態體系的價值，則是讓這一神經系統能夠靈活適配千行萬業的差異化需求。

當算力底座與生態共振，行業數智化的“高速公路”才能真正暢通。在這條路上，昇騰與伙伴共同鋪就的，不僅是一條技術通道，更是一條通往產業新未來的價值路徑。