Agentic AI浪潮来袭，鲲鹏昇腾如何重塑AI算力底座？

2026年，Agentic AI浪潮加速席卷全球，智能体从被动响应转向主动决策、工具调用与多代理协同执行，推动AI范式从对话式Chatbot向执行型任务跃迁。

与此同时，Token消耗激增、长上下文处理、毫秒级时延需求以及通算与智算的深度融合，成为算力基础设施面临的核心挑战。

5月22日，在鲲鹏昇腾开发者大会2026（KADC2026）上，我们看到了鲲鹏和昇腾构建的算力基础设施和算力生态最新进展。

昇腾方面，以超节点架构为核心，围绕CANN全面开源开放、兼容主流生态、Mind系列软件升级三大方向持续发力，全面升级开发者使能计划；

鲲鹏方面，以灵衢互联超节点架构为底座，面向Agentic AI重塑IT基础设施，推出高密度沙箱、通信加速、AI数据底座、机密Agent等系统性方案，并宣布BoostKit全面开源，同步推出全新开发者认证体系。

昇腾、鲲鹏两大生态的协同，正在为Agentic AI时代构筑起坚实、好用、易用的算力底座。

01 昇腾AI算力底座再升级

Agentic AI对AI基础设施的冲击是全方位的，一方面，模型调用频次暴涨50至100倍；另一方面，序列长度从ChatBot典型的4K跃升至接近1M，带来约250倍的膨胀。

KV Cache命中率突破95%的同时，Prefill成本大幅下降，而KVCache本身的成本却等比上升。MoE模型推理时延也被压缩至10毫秒、5毫秒乃至1毫秒级别，而EP的Dispatch-Combine通信成为制约时延的核心瓶颈。

面对这一系列挑战，华为公司Fellow、半导体首席科学家廖恒在大会上指出，EP通信本质上是All-to-All形式的极细粒度多对多通信，单数据包大小仅7KB至14KB，数据包交互频次随专家数量呈平方级增长，传统网络架构根本无法承载。

因此，EP通信必须在Scale Up域内完成，而昇腾950芯片凭借优异的互联能力，可构建出更高带宽、更低延时、覆盖范围更大的超节点，系统综合性能等同于超节点规模与单芯片性能规格的乘积。

针对KV Cache的挑战，华为创新设计了搭载UB端口的SSU单元，以直出接口接入UB网络，精简剔除传统存储系统和文件系统转换路径中的诸多障碍，使NPU可直接命中SSU的KVCache，并通过UB网络将数据传送至NPU片上内存，带宽提升至少一个数量级。

廖恒总结道，昇腾始终秉承从"芯片架构—系统架构—集群架构—软件架构"的深度协同，持续迭代硬件能力、优化CANN等基础软件，平衡生态兼容性与系统运行效率，为业界构筑坚实的算力底座。

在软件层面，CANN正在成为昇腾软件底座与生态核心，据悉，CANN已实现全面开源开放，目前已开放50余个源码仓、800余个算子，支持算子与通信库独立迭代升级，提供完整分层解耦的开发体系。

算子编程方面，昇腾也提供了全栈支持能力，包括面向追求极致性能的工程师，提供Ascend C和CATLASS模板库，支持对计算、访存、流水等关键环节的细粒度控制，面向注重快速创新的AI算法工程师，支持TileLang、Triton等主流Tile编程生态，并推出PyPTO，以Tensor抽象简化创新流程。

为进一步降低门槛，昇腾全面拥抱Python生态，推出PyAsc、Python版CATLASS模板库，让开发者以Python友好方式实现高性能算子开发。

昇腾还打造了CANNBot算子智能体，将微架构优化经验融入skill技能库，覆盖算子开发全流程。基于CANNBot，单个Vector算子生成仅需3小时，从生成到部署全流程可在1天内完成，相比传统人工开发效率提升5倍以上。

此外，昇腾还推出了专属算子数据集与评测集，覆盖22类典型算子、内置4000余个评测点，从功能、精度、性能多维度评估算子质量。

开源开放是昇腾生态的一个重要特性，基于这一特性，昇腾生态在算子编程层面，Triton和TileLang接口已实现100%兼容，性能可达Ascend C的0.6至0.9倍，开发周期缩短至一周，已支持超过600个Triton算子和300个TileLang算子。

昇腾开发者使能计划是此次昇腾生态一个重要更新，据悉，在经过此次升级后，昇腾社区可实现一键部署，2分钟跑通Demo，提供免费算力，华为还将数千名昇腾专家经验沉淀成skills，搭建Agent工作流，提供全新Agentic开发体验，开发者通过需求描述即可完成各类模型开发操作，大幅压缩开发周期。

此外，昇腾社区还设立了创新激励基金，投放10000卡算力，并颁发昇腾开源贡献奖，肯定开发者成果。

在会后媒体沟通会上，昇腾专家强调，今年重点是开源深化、生态兼容与Agentic开发体验提升，通过CANNBot、智能助手等工具，将算子开发效率提升5倍以上，而新一代950芯片原生支持MXFP8、FP4等格式，进一步降低了迁移门槛，与此同时，面向电信运营商、云厂商等，昇腾通过社区共治、生态孵化平台及淬火行动，助力行业AI落地。

02 算力范式跃迁，鲲鹏重塑IT基础设施

随着Agentic AI的爆发，Agent负载发生了根本性变化。

Agent控制流随任务复杂度爆炸式增长，工具调用天然运行于CPU、网络与存储之上，Tokenization、上下文拼接、记忆管理等操作持续发生，给系统带来高延迟、吞吐受限、能耗高的巨大挑战。

正因如此，华为鲲鹏计算产品部部长刘林超指出，当前最大的计算架构范式转变正是从"智算为中心"迈向"通算+智算协同"。

面对这一挑战，华为给出了以鲲鹏为底座的三层智能体架构系统解法：

底层由鲲鹏超节点提供硬核算力，灵衢互联打通数据通路，24TB统一内存池实现资源全面池化；

中间层依托openEuler异构融合操作系统，打破CPU与GPU的联接壁垒，构筑"通智网存"协同的Agent运行底座；

上层Agent Infra提供轻量沙箱、记忆服务、全链路安全等核心能力，并提出面向Agentic AI构建"新POSIX"标准的全新理念。

鲲鹏超节点以TB级互联带宽、百纳秒时延和全局内存统一编址为基础，重构大数据、数据库、推理等核心场景，是应对Agentic AI所要求的毫秒级沙箱、百万级上下文及10倍性能提升需求的系统级答案。

高密度沙箱基础设施方面，鲲鹏超节点依托多级缓存共享架构，结合增量快照共享与任意状态快速fork能力，回滚性能达十毫秒级，可支撑Agent任务成功率提升10%以上。强化学习训练场景中，上万个沙箱可基于共享快照和Remote fork技术实现快速并行拉起，在节约资源的同时大幅提升效率。

鲲鹏通信加速底座采用三项关键技术组合：灵衢SGL特性降低20%通信时延，透明UBSocket无需修改应用源码，时延进一步下降40%，共享TP技术多连接复用同一传输层连接，通信内存占用降低90%。

极致性价比AI数据底座方面，鲲鹏超节点借助共享内存实现Buffer Pool预热和快速加载，分布式全局图索引技术使多模态检索性能翻倍，通过上下文缓存减少重复注入，Agent业务Token开销降低50%，任务完成率提升20%。

与此同时，面向DeepSeek Engram"以查代算"带来的内存冗余与查表时延两大挑战，鲲鹏超节点通过节点间内存共享与软硬协同优化，以架构级创新有力支撑推理演进方向。

机密Agent安全方案方面，鲲鹏推出基于CCA架构的机密Agent方案，Agent运行于机密虚拟机中，结合eBPF技术实现容器级可信授权，防御内存dump攻击，并利用自研内生密码模块与openGauss回滚技术实现重要数据加密存储及秒级恢复。

在媒体沟通会上，鲲鹏专家告诉我们，Agentic AI推动CPU从辅助到核心调度，鲲鹏超节点契合高带宽、低时延、资源池化需求。通过AI For OS、内存池化（峰谷互补、细粒度共享、业务密度提升）等，支撑新Scaling范式。面向伙伴，将开展200+场培训、开放1500+台服务器，并将通过2026年鲲鹏展翅计划进一步进行生态激励。

回顾鲲鹏七年、昇腾数年的生态建设历程，华为始终坚守"硬件开放、软件开源、使能伙伴、发展人才"的战略主轴，以技术创新为引擎、以开源开放为土壤、以开发者生态为根基，一步一个脚印地构筑起中国算力产业的重要基石。

截至目前，鲲鹏已携手7000余家生态伙伴，联合孵化27000余个鲲鹏解决方案，积累415万名专业开发者；昇腾CANN开源社区月活开发者超过3000人，外部开发者贡献的PR数量占比已达44.5%，增速远超预期。

这些数字背后，是无数开发者用代码投出的信任票。