当大模型从“生成式对话”迈向“智能体执行”，人工智能正经历一场深刻的能力跃迁。
2026年伊始，OpenClaw等智能体技术的爆发，让AI不再是会聊天的助手，而是能办事的数字生产力。其背后折射出一个清晰的信号：Agentic AI时代已经到来，算力需求正从训练主导转向推理与服务主导的新范式。
然而，算力的规模扩张并不等同于能力的线性释放。如何在复杂多变的行业场景中，让算力既“够用”又“好用”，既能支撑千亿参数的训练，也能在边缘端实现毫秒级响应，成为摆在所有产业参与者面前的共同课题。
针对上述挑战，在昇腾人工智能伙伴峰会2026上，昇腾AI给出了答案：通过构建覆盖“大中小”场景的系列化算力，硬件开放，软件开源，使能伙伴在行业数智化深水区实现差异化创新。
算力新范式：从“堆叠”走向“统一编址”
“唯有具备统一内存编址能力的超节点，才能真正实现算力的Scale-Up扩展，从容应对Agentic AI时代的算力挑战。”清华大学计算机系教授、昇腾荣誉顾问郑纬民一针见血地指出当前算力架构的关键转折点。
这一判断直击行业痛点。在传统服务器堆叠模式中，每台服务器独立编址，跨节点交互依赖以太网通信，数据拷贝、协议转换带来的性能损耗在智能体多轮迭代场景下被急剧放大。
昇腾384超节点的出现，改变了这一局面。48TB内存统一编址、共享内存容量较传统方式提升96倍，所有NPU之间的交互可通过Load&Store等内存语义直接操作，数据交互效率提升三倍。这不仅是性能的提升，更是算力架构从物理堆叠到逻辑统一的本质跃迁。
华为昇腾计算业务总裁 张迪煊
华为昇腾计算业务总裁张迪煊指出，超节点天然亲和Agent负载，是大规模推理的必选；而“内存统一编址”和“内存语义访问”则是判断超节点的核心标准。
正是基于这一判断，昇腾将目光投向2026年这一关键节点。随着Agent应用加速渗透、强化学习成为行业模型训练的必经之路，Tokens消耗正呈现指数级增长，算力效率已从技术指标转变为商业竞争力。
因此，2026年将成为强化学习与Agent应用规模落地的元年，Tokens将成为AI时代的新量纲，谁能以更高效率处理Tokens，谁就能在数智化浪潮中占据先机。
硬件开放：系列化算力让“大中小”场景都有合适底座
算力不应是“一刀切”的标准化产品，而应像工具箱一样，针对不同场景提供不同规格的产品。在峰会上昇腾系统阐述了大中小三大核心算力场景布局：
大算力场景，面向大模型预训练、强化学习后训练以及大规模推理服务。昇腾持续创新超节点架构，开放灵衢协议、部件及参考架构，使能伙伴打造超节点系统。这一层级的核心是极限性能与架构领先。
中算力场景，覆盖辅助医疗、智慧教学等主流行业应用。客户的核心诉求是“开箱即用”与“成本可控”的平衡。昇腾开放中心模组/刀片，伙伴可结合模型及软件生态，打造大模型应用一体机、高密服务器等产品，加速行业智能化升级。
小算力场景，聚焦工业质检、具身智能、科研教学等边端领域。这是潜力最大的海量市场，客户更关注灵活高效与成本控制。昇腾开放标准模组和板卡，使能伙伴打造多样化边缘算力设备。
这一“大中小”系列化布局的核心逻辑，是将算力能力与业务需求精准匹配，避免“大马拉小车”的资源浪费或“小马拉大车”的性能瓶颈。它不是简单的产品线延伸，而是一种“场景定义算力”的生态思维。
在这种思维下，伙伴不再是被动的产品使用者，而是可以根据自身行业Know-How，在昇腾提供的“算力积木”基础上，灵活搭建贴合行业需求的解决方案。
硬件开放的核心，是让伙伴能在昇腾底座上构建差异化竞争力。昇腾从2019年推出第一代集群、服务器、板卡、模组产品及软件栈至今，始终聚焦AI算力底座，使能伙伴创新。目前，围绕硬件、算子、加速库、模型、应用五大方向，昇腾已联合伙伴打造400多款硬件产品，开发560多个高性能算子，孵化50多个大模型和1100多个场景化应用，服务2700多家行业客户。
软件开源：从“易用”走向“好用”的生态跃迁
硬件开放解决了“用什么”的问题，软件开源则回答了“怎么用好”的问题。2025年8月，昇腾正式明确全量软件开源开放。截至目前，CANN等软件已完成架构解耦，安装包从8个拆分为29个，包大小从2G缩减至0.43G，特性加载时间从2分钟缩短至20秒，编译效率提升58%。
更值得注意的是，昇腾正在深度融入全球开源生态。从算子编程框架Triton到AI框架PyTorch，再到训推加速引擎FSDP、vLLM等，昇腾已累计支持50多个三方开源社区和项目，贡献650多个关键特性。
开源不是目的，使能伙伴自主创新才是。智谱基于昇腾三个月完成多模态大模型GLM-Image的训练，开源不到24小时登顶Hugging Face Trending榜第一，这一案例有力证明了在昇腾上可以训练出世界级领先的大模型。
行业落地：从“方案”到“场景”的价值闭环
算力底座与生态体系的最终检验标准，是能否真正深入行业核心场景。本次峰会，昇腾联合20家行业伙伴正式发布2026昇腾AI应用场景解决方案，覆盖金融、教育、医疗、检法司等多领域核心生产场景，已落地180多家客户。
这些方案的一个共同特点是“小而美”，轻量部署、快速落地、可规模复制。在金融领域，科大讯飞智能客服实现复杂意图理解毫秒级响应；先进数通智能信审方案将审批周期从5-10天压缩至1天内；安硕信息AI尽调报告方案精准破解信贷“三查”痛点。
在医疗领域，惠每医疗CDSS一体机45秒完成复杂病历分析；全诊医学AI医生助手节省医生75%的病历书写时间；润达医疗智慧医院解决方案覆盖13个核心医疗场景。
在教育领域，文华在线AI智慧教学方案平均为教师每节课节省2小时备课时间；容慧科技数智校园方案使教师批改作业效率提升50%。
这些落地成果背后，是昇腾“技术+商业”双轮驱动的生态策略。一方面通过技术使能，牵引伙伴向能力型发展；另一方面通过商业赋能，支持伙伴打造更匹配场景需求的产品和解决方案。
写在最后
从超节点的架构突破到规模商用落地；从大中小系列化算力布局，到AI开源生态的深度融入；从400多款硬件产品到1100多个场景化应用，昇腾与伙伴共同走过7年，见证了中国AI产业从探索起步到深耕细作、从单点突破到场景落地的快速发展。
在Agentic AI加速到来的今天，算力底座的价值已不仅是提供计算能力，更是支撑智能体感知、推理、执行全流程的神经系统。而生态体系的价值，则是让这一神经系统能够灵活适配千行万业的差异化需求。
当算力底座与生态共振，行业数智化的“高速公路”才能真正畅通。在这条路上，昇腾与伙伴共同铺就的，不仅是一条技术通道，更是一条通往产业新未来的价值路径。
