2026年，OpenClaw(俗稱“龍蝦”)的爆火，成為科技圈最具現(xiàn)象級的事件之一。憑借本地自托管、強(qiáng)執(zhí)行能力、低部署門檻，大幅降低智能體落地門檻，不僅重塑了個人生產(chǎn)力與企業(yè)運(yùn)營模式，更標(biāo)志著Agentic?AI(智能體)時代的正式到來。

與此同時，今年的政府工作報告連續(xù)第三年提及“人工智能+”，并首次將“打造智能經(jīng)濟(jì)新形態(tài)”寫入其中。在業(yè)內(nèi)看來，這釋放出一個清晰的信號：人工智能正由單純的工具賦能，邁向產(chǎn)業(yè)深度應(yīng)用和體系化發(fā)展的新階段。

市場與政策的雙重驅(qū)動，讓AI產(chǎn)業(yè)駛?cè)肓税l(fā)展快車道。然而，AI從對話走向行動，意味著每一次任務(wù)執(zhí)行都需要調(diào)用大量Token進(jìn)行推理與自我迭代，Token的生成、處理與傳輸均依賴算力支撐，由此帶來的算力需求正呈指數(shù)級攀升。IDC預(yù)測，到2030年，全球智能體數(shù)量將達(dá)22.16億，底層Token消耗將暴增3418%。

一邊是井噴式的算力需求，一邊是千行百業(yè)差異化的落地場景，如何構(gòu)建真正適配的算力體系，成為橫亙在AI從技術(shù)爆發(fā)走向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用之間的核心難題。

華為昇騰計算業(yè)務(wù)總裁張迪煊在2026昇騰人工智能伙伴峰會上的演講中，給出了一個清晰的解題框架。這個框架不是試圖用一個萬能的產(chǎn)品去滿足所有需求，而是通過大、中、小三類算力的分層布局，全面使能伙伴，構(gòu)建一個覆蓋全生態(tài)、支撐全場景的AI產(chǎn)業(yè)體系。

換句話說，華為的答案是：AI落地的最后一公里，不能只靠一家公司來走，而應(yīng)該讓所有參與者都能發(fā)揮自己的價值。

華為昇騰計算業(yè)務(wù)總裁?張迪煊

大算力場景：支撐大模型訓(xùn)推流程，構(gòu)筑高性能算力底座

大算力場景對應(yīng)的是大模型預(yù)訓(xùn)練、強(qiáng)化學(xué)習(xí)后訓(xùn)練以及大規(guī)模推理服務(wù)。這是AI技術(shù)金字塔的頂端，也是決定AI能力上限的關(guān)鍵領(lǐng)域。

在這一層，聚焦的是對算力要求極致的場景。隨著智能體深入業(yè)務(wù)核心，多輪自我迭代帶來了百倍級的Token需求和毫秒級的時延要求，傳統(tǒng)的服務(wù)器堆疊方式已經(jīng)難以為繼。即便是96臺服務(wù)器組成的集群，由于每臺服務(wù)器的內(nèi)存獨(dú)立編址，跨服務(wù)器的交互必須依賴以太網(wǎng)通訊，涉及數(shù)據(jù)拷貝、協(xié)議轉(zhuǎn)換、網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)榷鄠€環(huán)節(jié)，性能開銷巨大。

這正是昇騰推出超節(jié)點(diǎn)架構(gòu)的設(shè)計初衷。以昇騰384超節(jié)點(diǎn)為例，其實(shí)現(xiàn)了48TB統(tǒng)一內(nèi)存編址，所有NPU之間可通過Load/Store等內(nèi)存語義直接交互，省去了復(fù)雜的通信協(xié)議轉(zhuǎn)換環(huán)節(jié)。

但更值得關(guān)注的是，華為并沒有把超節(jié)點(diǎn)當(dāng)作一個封閉的“黑盒子”，而是選擇開放靈衢協(xié)議、部件及參考架構(gòu)，使能伙伴打造自己的超節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)。這意味著，伙伴可以在昇騰的基礎(chǔ)上，構(gòu)建屬于自己的、高度定制化的大規(guī)模算力集群。

中算力場景：以“開箱即用”加速行業(yè)智能化進(jìn)程

中算力場景是連接大算力技術(shù)和行業(yè)應(yīng)用的關(guān)鍵橋梁，覆蓋了輔助醫(yī)療、智慧教學(xué)、智能客服等眾多國計民生領(lǐng)域，也是場景應(yīng)用最廣、落地形式最豐富的算力層級。與大算力場景的技術(shù)攻堅不同，中算力場景的需求是“開箱即用”，實(shí)現(xiàn)快速部署與成本可控的平衡，這就要求昇騰在技術(shù)開放時，更注重產(chǎn)品的模塊化和適配性，讓伙伴能夠結(jié)合行業(yè)模型和軟件生態(tài)，快速打造貼合場景的AI服務(wù)器產(chǎn)品。

中算力場景的伙伴賦能，還體現(xiàn)在昇騰對應(yīng)用門檻的持續(xù)降低。針對一些企業(yè)想用AI但缺乏專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)的痛點(diǎn)，昇騰推出了分級分檔的昇騰一體機(jī)，將硬件、大模型、工具鏈進(jìn)行深度預(yù)集成。輕量版、標(biāo)準(zhǔn)版一體機(jī)分別適配千億級、萬億級內(nèi)的模型需求，伙伴只需聚焦業(yè)務(wù)集成、知識庫構(gòu)建等環(huán)節(jié)，無須關(guān)注底層的硬件調(diào)試和模型優(yōu)化，就能快速打造場景化的AI應(yīng)用。這種打包式的能力輸出，讓更多伙伴能夠參與到AI產(chǎn)業(yè)中，甚至讓一些原本不具備AI研發(fā)能力的傳統(tǒng)行業(yè)伙伴，也能快速推出屬于自己的AI產(chǎn)品。

值得一提的是，在實(shí)際場景落地中，已有眾多伙伴依托昇騰中算力底座實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新突破，例如，在文旅領(lǐng)域，陜文投集團(tuán)聯(lián)合海天瑞聲基于昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件平臺，推出了多模態(tài)AI伴游助手，覆蓋景點(diǎn)檢測、自然交互、多語言及方言適配等場景，為用戶提供個性化文旅體驗(yàn)。金融領(lǐng)域，科大訊飛通過昇騰軟硬件深度協(xié)同優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了工單小結(jié)、智能質(zhì)檢等環(huán)節(jié)的毫秒級響應(yīng)，已在交通銀行等多個金融機(jī)構(gòu)落地，讓AI真正成為坐席的專家助手。這種模式讓伙伴能夠充分發(fā)揮自身的行業(yè)優(yōu)勢，而昇騰則作為硬件底座提供穩(wěn)定、高效的算力支持，實(shí)現(xiàn)技術(shù)與行業(yè)的雙向賦能。

小算力場景：賦能海量邊緣計算，滿足差異化市場需求

如果說大算力場景是塔尖，中算力場景是塔身，那么小算力場景就是塔基。這是一個潛力最大的海量市場，也是最容易被忽視的賽道。

工業(yè)質(zhì)檢、具身智能、科學(xué)教育、智能邊端，這些場景的特點(diǎn)是場景分散、需求多樣、對成本和靈活性極為敏感。客戶不需要巨大的算力，但需要能夠在各種復(fù)雜環(huán)境下穩(wěn)定運(yùn)行、能夠快速適配不同應(yīng)用場景的設(shè)備。

面向這個市場，昇騰的策略是開放標(biāo)準(zhǔn)的模組板卡，使能伙伴打造多樣化的邊緣計算設(shè)備。更高的集成度、更寬的溫度設(shè)計、更多的OS兼容、更豐富的場景SDK。這些看似細(xì)節(jié)的技術(shù)支撐，實(shí)際上構(gòu)成了伙伴能夠快速創(chuàng)新、快速迭代的基礎(chǔ)。

一個很有意思的案例是，軟通華方、同泰怡等伙伴基于昇騰的Atlas?300I?A2產(chǎn)品，打造了液冷AI工作站。這個產(chǎn)品具備靜音、高密、省電、安全等特性，非常適合醫(yī)院科室、科研實(shí)驗(yàn)室等場景。

這個案例的價值在于，它展示了小算力場景的無限可能性。當(dāng)算力底座的供給變得足夠靈活、足夠易用，創(chuàng)新就不再是少數(shù)大公司的專利，而是千千萬萬中小企業(yè)的機(jī)會。他們可以基于標(biāo)準(zhǔn)化的算力模組，結(jié)合自己對特定場景的理解，創(chuàng)造出形態(tài)各異、功能豐富的邊緣AI產(chǎn)品。

寫在最后

讓我們回到文章開頭的那個問題：如何構(gòu)建適配智能體時代的算力體系，推動AI普惠化應(yīng)用。

昇騰給出的答案，不是試圖用一個萬能的產(chǎn)品去滿足所有需求，而是通過算力的分層布局，讓不同類型的場景都能找到與之匹配的解決方案。

大算力場景聚焦技術(shù)攻堅與前沿突破，支撐大模型訓(xùn)練與推理，夯實(shí)算力底座;中算力場景深耕行業(yè)核心應(yīng)用，以開箱即用的便捷部署，加速各領(lǐng)域智能化落地;憑借高靈活與強(qiáng)適配特性，廣泛覆蓋海量邊緣智能場景。

這種分層賦能的生態(tài)思維，實(shí)際上是昇騰對AI產(chǎn)業(yè)規(guī)律的深刻把握。在智能化變革的浪潮中，沒有一家企業(yè)能夠包攬一切。真正的成功之道，是構(gòu)建一個開放、協(xié)同、共生的生態(tài)系統(tǒng)，讓每個參與者都能發(fā)揮自己的優(yōu)勢，共同推動AI賦能千行百業(yè)的生產(chǎn)力工具。

正如張迪煊所言：“在智能化的道路上，昇騰與各位伙伴已并肩走過7年，見證了AI產(chǎn)業(yè)從探索起步到深耕細(xì)作、從單點(diǎn)突破到場景落地的快速發(fā)展?！蔽磥硪褋?，而這場智能化的變革，注定是一場需要所有人共同參與的協(xié)同進(jìn)化。