刚刚结束的鲲鹏昇腾开发者大会2026，中国软件网看到一个清晰信号：Agentic AI时代，算力底座的竞争规则正在被重写。

智能算力与通用算力的深度融合，不再是大模型预训练时代的加分项，已然成为智能体应用爆发时代的必答题。

在这个新赛道上，华为的体系化协同能力——昇腾+鲲鹏的双引擎架构——正展现出独特的战略优势。

为什么传统的唯GPU论不够了？

小龙虾的火爆让智能体、让AI应用而不是大模型成为AI的主角，未来的AI是Agentic AI（智能体AI）。

Agentic AI让机器从被动响应走向主动决策与协同执行。华为公司Fellow、半导体首席科学家廖恒在大会演讲中指出，智能体带来了三大刚需：超大KV Cache、超低时延、超长上下文。这意味着，单纯比拼单芯片算力已不是最优解，超大规模集群的系统能力才会决定最终效果。

廖恒认为，系统综合性能取决于超节点规模×单芯片规格，而互联能力成为关键瓶颈。

华为公司Fellow、半导体首席科学家 廖恒

更根本的变化在于：智能体的运行是一个完整的感知-推理-决策-执行闭环，大量任务——如数据预处理、沙箱隔离、安全认证、数据库访问——天然适合由通用计算（CPU）承载，而非AI专用芯片。

如果算力底座只堆GPU，就会在闭环中形成断点。

华为的答案：昇腾+鲲鹏，CPU和GPU深度协同

因此，华为算力底座给出的答案是：昇腾和鲲鹏深度融合，实现CPU和GPU深度协同。

这正是华为与英伟达竞争中最独特的核心能力。

华为公司Fellow、ICT操作系统副首席科学家胡欣蔚明确表示：算力底座不再仅为模型训练设计，而是面向Agent负载重塑，实现智算-通算异构融合与软硬协同。

华为公司Fellow、ICT操作系统副首席科学家胡欣蔚

从本次大会发布的技术来看，华为的体系化能力体现在三个层面：

第一，昇腾950芯片的互联能力突破，可构建更高带宽、更低延时、更大范围的超节点，直接回应Agentic AI对通信的苛刻要求。

第二，鲲鹏超节点在Agent场景中的系统级创新——多级缓存共享架构让沙箱回滚达十毫秒级，Agent任务成功率提升10%以上；灵衢SGL等技术降低通信时延20%-40%；上下文缓存使Token开销降低50%。这些能力，是纯GPU方案无法覆盖的。

第三，CANN全面开源开放，Mind系列软件升级，让开发者无需改变习惯即可调用昇腾能力，同时鲲鹏BoostKit也迎来全面开源。生态门槛正在降低。

体系化协同，是华为真正的长期优势

英伟达的优势在于单点极致——最先进制程、最成熟生态。但在Agentic AI时代，算力底座需要的是系统最优：智算负责加速，通算负责支撑，软硬深度协同。

华为走的正是这条路。廖恒反复强调，昇腾坚持芯片架构-系统架构-集群架构-软件架构的深度协同。这种体系化能力，在智能体场景中会越来越值钱——因为开发者需要的不仅仅是一块跑分最高的芯片、一个单一极致紧凑的高密度计算机柜，而是一个由多个机柜组成的大规模、可横向扩展、全链路高效、安全隔离的计算集群。

当然，华为的挑战仍然存在：昇腾单芯片性能与英伟达最新产品仍有差距，CANN生态成熟度还需时间。

但中国软件网认为，华为在AI算力底座上的突破方向已然清晰——在Agentic AI这个新赛道上，华为的整体核心能力已然优于英伟达，其系统致胜路线迎来了前所未有的战略机会。