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打破“算力存储通信”三堵墙，升腾超节点给出十万亿大模型训推“最优解”
如果说2026年的AI圈只有一个关键词，那必然会是“智能体（Agentic AI）”。 从能聊到能干，智能体浪潮下，AI在各领域开始加速赋能，AI编程的爆发进一步带来生产力的质变，在各行各业掀起变革。 随之而来的是AI推理需求呈指数级爆发，2030预计全球每月Token消耗数将超过120千万亿，暴涨24倍。 为了支撑更强的Agent处理更复杂的任务，模型也越来越大，顶级MoE模型参数量直接来到“十
通信墙不破，AI Agent算力不立！华为超节点“黑科技”详解
智东西9月19日报道，在9月17日‑19日举办的华为2026年全联接大会上，华为围绕灵衢互联超节点集群升腾960芯片、升腾960超节点、OceanStor M900 AI记忆存储等一系列AI基础设施新品，引起产业多方其中，“灵衢”成为贯穿所有发布、高频出现的关键词，引起了很多人的好奇。灵衢是什么？有什么过人之处？ 华为常务董事、ICT BG CEO杨超斌在主题为“灵衢互联，架构创新，构建Agent
一文看懂升腾超节点：AI Infra已进入系统工程阶段
AI大模型竞赛，正在进入新的量级。海外，十万亿参数的大模型已经逐步变成现实；国内，数万亿参数的大模型也在加速追赶。为了训出真正的SOTA模型，算力集群从万卡走向10万卡已成为标配。 然而，卡越堆越多，真正被利用起来的算力，却没有同步增长。华为的仿真数据显示，在10万卡集群中，卡间通信可能消耗了40%以上的训练时间，算力利用率往往不到30%。也就是说，大量昂贵的算力，并没有真正用于计算。 对于训练周
2026 AIDC产业发展大会暨3D数据中心现场会在安徽芜湖举行。
“十万亿参数大模型和高速增长的Token需求对AI基础设施提出更高要求，十万卡以上的升腾超节点集群将成为基础配置。 3D数据中心通过分层解耦、立体堆叠支撑‘升腾超节点集群的超级算力工厂。” 汪涛表示，华为发布的3D数据中心架构可以作为全行业建设超节点集群的参考架构，华为通过开放机房模型、标准化图纸与方案，携手业界伙伴共筑开放的AI基础设施生态，共建智能世界的坚实算力底座。 当天，华为在现场正式发布
华为发布业界首个NPO技术超节点，openEuler成为中国服务器操作系统份额第一
凤凰网科技讯 9月17日，华为全联接大会2026在上海开幕。华升腾910C超节点已部署超1000套，升腾950超节点已规模商用；升腾960芯片研发进度超出预期，其中960DT比原计划提前三个季度、2027年第一季度就绪，960PR提前一个季度、2027年第三季度就绪。未来升腾系列将坚持一年一代演进，2028年、2029年陆续推出970、980芯片。 华为基于升腾960芯片和Hi-ONE打造了业界首
华为副董事长汪涛：发布全球首个NPO技术超节点升腾960
该超节点基于“灵衢+Hi-ONE”打造，采用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，实现8 EFLOPS FP8、16 EFLOPS FP4算力。 汪涛表示，华为AI战略的核心是算力，坚持围绕“超节点+集群”，通过系统架构创新构建竞争力。随着大模型迈向十万亿级规模，超节点是超大规模AI基础设施建设的必然选择。华为超节点设计理念是以一套协议平等连接集群内所有组件、支持
刚刚，华为升腾960超节点提前登场！韬定律立功性能翻倍，剑指英伟达
智东西9月17日上海报道，昨日，华为监事会主席郭平关于“华为ICT与计算的目标是成为‘英伟达’”的内部访谈内容刚刚刷屏，今日，华为就对外放出了憋了一年的算力“大招”。 在刚刚开幕的华为2026年全联接大会上，华为灵衢互联架构及超节点集群方案重磅亮相，华为推出了升腾960DT芯片、升腾960超节点、鲲鹏950超节点升级、OceanStor M900记忆存储、灵衢全光交换设备等一系列AI基础设施新品。
单机跑Kimi K3首破5.85毫秒，同等投资Token产能提升10倍！浪潮信息破局Agent算力难题
2026年，Agent的火爆程度空前。而同期Token消耗量的增长更为惊人：从2026年的0.026Peta（千万亿），增长到2030年的152667Peta。Agent数量增长约28倍，Token消耗却增长数百万倍。需求侧增长如此之快，算力供给能接住吗？今年有两个案例十分典型：一是Kimi K3。这个总参数量2.8万亿的模型，权重文件达到1.56TB，普通AI服务器的GPU显存连权重都装不下，官
有望对标Databricks，OceanBase押注AI数据底座的万亿市场
AI落地的真正拐点，已经不在模型本身。当通用大模型足够强、足够便宜之后，真正卡脖子的，是自己的数据。散落在各处的交易记录、文档、图片、日志，以及那些还没被整理的向量，能不能被Agent真正用起来？ 正是这一问，把数据层推到了台前。当数据库的使用主体从人变成了海量Agent，数据类型从结构化扩展到多模态，要求也从“存得下”变成了统一管理、实时检索、语义理解与安全合规。这些变化正在重写整个数据市场的边
华为追赶英伟达：把单卡之争变成一场集群战
“华为的目标是成为英伟达”。他同时划定了边界。华为的核心优势不在于拥有自研大模型，而在于支持客户构建优秀的大模型，确保全球各种大模型都能在华为升腾、鲲鹏、超节点及集群上高效运行。 三天后，9月17日，华为全联接大会2026上，升腾960超节点、灵衢UnifiedBus互联协议、CANN开源生态、华为云Agentic Cloud、SCALE伙伴体系陆续发布。把这些发布串起来看，郭平那句话不是一次内部
模型越来越强，企业AI为什么还卡在“最后一公里”？
过去两年，大模型快速跃迁。从百亿级参数模型，到复杂逻辑推理、多模态理解，到自主 Agent，技术边界不断突破，一切似乎都在宣告：AI 已经准备好接管一切。 然而，如果把视线从实验室拉回产业一线，一个反差正在出现：大量企业的 AI 探索仍停留在试点和演示阶段，并没有真正进入业务流程。 麦肯锡的研究曾指出，企业数字化转型长期面临「试点容易、规模化难」的挑战。 问题随之浮现：为什么一个能够完成复杂任务的
把时间还给科学家：华为如何筑牢AI科研底座
真正进入具体研究场景，AI科研的价值才开始变得具体。凤凰网科技 出品作者｜杨乐拿到诺贝尔奖的，永远是科学家。很少有人会注意，科学家身后站着什么。 2024年诺贝尔化学奖授予蛋白质结构预测领域的科学家，AlphaFold由此成为AI进入基础科学的标志性案例。但一个模型能够预测蛋白质结构，只是故事的开始。 一篇论文可以在几个月里完成，一套科研基础设施却可能需要几年、十几年。 AI for Scienc
“你想毁掉自己的职业生涯吗？”
当地时间9月11日，包括陶哲轩、邓煜在内的25位菲尔兹奖得主联合发表《人工智能在数学中的严重错位》的声明（以下称“联合声明”），将OpenAI、Anthropic等AI公司与数学界的一场“大战”推向高潮。联合声明称，AI公司将解决数学难题作为模型能力基准的做法，对数学科学本身及数学界造成了损害，与数学共同体追求概念理解的根本目标产生了显著分歧。这一分歧近期越发明显。9月8日，OpenAI宣称其未公
GPT-6 Astra真正的意义：将“AI叙事”从“需求争论”拉回“物理瓶颈”
一个模型的发布，正在改变市场争论的方向。“服务已知的AI需求，究竟需要多少基础设施？AI基建是否已经过度投资？ 但据追风交易台消息，摩根士丹利9月7日发布的报告指出，GPT-6 Astra的重要性不应被简单理解为又一次规模扩张（Scaling）叙事的延续。这并不是又一次的模型升级。 Astra代表的是能力广度（breadth of capabilities）与互操作性的实质性跃升，推理能力、工程能
对话高通数据中心业务总经理：从定制CPU到3D堆叠HBC，高通下出端云AI一盘棋
智东西夏威夷毛伊岛9月22日现场报道，在骁龙峰会2026上，高通一口气推出两款2nm旗舰芯片——第六代骁龙8超级至尊版（详情参见《刚刚，高通2nm双旗舰来了，为智能体AI重造架构，手机能跑300亿参数大模型》）会后，高通技术公司执行副总裁兼技术规划、边缘解决方案和数据中心业务总经理马德嘉Durga Malladi与智东西等媒体进行交流，涉及话题包括高通为何重归数据中心CPU市场、3D堆叠与高带宽计
OpenAI强力新模型 GPT-6一天攻破5道至今未解数学难题
OpenAI正式推出品牌史上能力最强大模型GPT-6 Astra，官方将这款模型定义为全球智能水平最高、对齐效果最优的生成式AI模型。其训练工作在美国德州Stargate超算基地完成，动用超过10万张GPU完成预训练，也是OpenAI首次大规模使用前代模型参与监督训练的旗舰产品。 那么它的能力有多强?Epoch AI联合曼彻斯特大学发布 FrontierMath Erdős（FME）基准测试论文，
顶尖风投a16z：顶尖人才涌向AI基建，基础设施设计将“推倒重来”
需求以千倍速扩张，而芯片、内存、电力、数据中心的供给最快也要三到五年才能跟上——顶尖风投a16z认为，在需求呈现指数级增长、核心组件订单已排至数年后的背景下，传统的计算堆栈已被推至物理极限，一场围绕AI时代的基础设施重构正在全面开启。 近日，硅谷顶级风险投资机构a16z（Andreessen Horowitz）正式宣布推出"机器时代基金"（Machine Age Fund），专注投资AI基础设施领
奥特曼自曝“后Astra”模型，已超越全球最强数学家
刚刚，奥特曼又曝新料了。在和Salesforce CEO Marc Benioff的对谈中，他亲口剧透了OpenAI内部模型的最新进展。 首先，「GPT-5.5的水平大概相当于一个普通的数学教授。GPT-5.6，大概能比肩全球排名前1%到2%的顶尖数学教授。」接下来，他曝出了一个重磅猛料。 「在这个代号为Astra的模型之后，我们还有一个内部模型（Post-Astra）。它已经能够解决世界上最顶尖
高盛交易台主管：OpenAI的Astra模型“脱颖而出”，这正是“AI牛市一直在等的”
OpenAI发布新一代Astra模型，引发市场对AI能力跃升的广泛关注，也重新点燃了AI支出周期的投资叙事。 高盛Delta One交易台主管Rich Privorotsky在最新市场简报中表示，Astra看起来“举足轻重”——它确实甩开了同行，而这可能正是AI多头一直等待的那类能力突破。 软银隔夜涨超10%，作为OpenAI的重要投资者，其股价被视为OpenAI估值变化的重要映射；甲骨文也上涨约
AI吞噬海量数据引爆“复古”需求 磁带存储出货量暴涨57%再迎繁荣
据近乎贪婪的需求推动下，诞生于上世纪90年代的传统存储介质——磁带，如今不仅没有被淘汰，反而迎来了强劲的复兴热潮。此前，已停摆的DOGE项目曾试图以所谓“效率”为由全面淘汰磁带存储，然而市场的实际走向却给出了截然相反的答案。 由慧与（HPE）、IBM和昆腾（Quantum）组成的LTO技术联盟（LTO Consortium）最新数据显示，2026年第一季度LTO兼容磁带介质的总体出货容量同比大幅增
OpenAI总裁：Astra是首个“在10万块GPU上训练的模型”，跨越了“应用门槛”
OpenAI总裁格雷格·布罗克曼在Astra发布前夕接受深度专访，首度披露这款新模型是OpenAI史上首个在逾10万块GPU上完成训练的模型，并直言AI已跨越"电脑使用"的应用门槛——这意味着AI从此不再需要依赖I连接器，而是可以像人一样操作任何软件。 当地时间周五，科技战略分析网站Stratechery发布了一篇与OpenAI总裁兼联合创始人格雷格·布罗克曼（Greg Brockman）的深度访
“灵晟”超算全球第一，日媒：中国向世界证明，即便在制裁下也能胜出
据日本“AMP”网站9月2日报道，中国超级计算机“灵晟（LineShine）”夺得全球算力榜首。不少人或许只将其视作“中国技术实力又取得进步”的普通消息，但这件事绝非单纯的超算性能竞赛，它是AI时代国家竞争格局正在发生转变的标志性事件。 在衡量超算算力的LINPACK基准测试中，“灵晟”跑出2.198百亿亿次浮点运算/秒（Exaflops）的成绩，超越此前位居首位的美国超算“埃尔卡皮坦（El Ca
开启AIDC建设新范式，深度拆解华为全球首个3D数据中心
智东西9月22日报道，近日，华为发布全球首个3D数据中心，以工程创新重塑AIDC基础设施架构，以“立体堆叠”取代“平面铺开”，将供冷、供电、备电与IT设备分层解耦，推动AIDC建设从“定制工程”向“产品化交付”转变，为破解AI算力时代“空间、供电、散热”三大瓶颈提供新路径，引领新一代AIDC建设新范式。 ▲华为发布全球首个3D数据中心3D数据中心借鉴芯片工厂“动力层”与“IT层”严格分离的理念，通
DeepSeek V4.1 Pro或为2万亿参数：未来还有8万亿版、押注国产芯片
快科技9月21日消息，此前我们分析了中秋国庆双节前后国内外要发的10多款大模型，其中最受期待的还得是DeepSeek V4.1 Pro。 跑得比较快的Theinformation网站又爆料了新的消息，DeepSeek正在训练2万亿参数量的大模型，未来还会扩展到8万亿参数量。 而且DeepSeek的大模型训练未来会押注国产AI芯片，尤其是华为的升腾系列，不过具体情况就没有细节流出了。 未来的8万亿参