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鲲鹏与开发者,共赢Agentic Al新时代 鲲鹏开发者峰会2026举办

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5月22日,鲲鹏昇腾开发者大会2026——鲲鹏开发者峰会在北京中关村国际创新中心圆满落幕。本次峰会聚焦 Agentic AI 产业变革趋势,重磅解读鲲鹏是Agentic AI时代IT基础设施的理想选择,并展示鲲鹏硬件创新、软硬协同能力与开源生态成果,为伙伴及开发者带来了一场丰盛的前沿技术盛典。

中国计算产业生态已经进入新的阶段。Agentic AI架构从智算主导进入了智算+通算协同的新阶段,OpenClaw、Hermes等智能体火热,AI范式从对话走向执行跃迁,开启Agentic AI时代。它以算力为引爆点,正在重塑千行百业。算力一个关键变化:AI的竞争,正从“GPU单点突破”转向“CPU+GPU协同作战”。鲲鹏深耕根技术创新,围绕支持超节点,往更多核、更高性能等方向持续演进,加速智能体技术规模化落地与行业应用生态繁荣。

Agentic AI的爆发,正将CPU从过去的“辅助角色”推至“核心调度器”的位置。Agent负载也发生了变化:Agent控制流随复杂度爆炸;Agent工具天然运行在CPU、网络和存储之上;复杂任务工具调用开销持续累积增大,影响端到端时延;Tokenization、上下文拼接、记忆管理、数据拷贝与同步等操作持续发生。这些因素对系统指标带来延迟高、吞吐受限、能耗高的巨大挑战。

面对这一全链路挑战,华为以鲲鹏为底座的三层智能体架构给出了系统性的解法: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统一内存池则实现资源的全面池化;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。
胡欣蔚表示,算力底座不再仅为模型训练设计,而是面向Agent负载重塑,华为正在构建以鲲鹏为底座的三层智能体系,实现智算-通算异构融合与软硬协同,为大规模智能体应用提供坚实的算力基石,让智能触手可及。


华为公司Fellow、ICT操作系统副首席科学家 胡欣蔚

——鲲鹏七年深耕,生态规模持续壮大

回顾鲲鹏生态七年发展历程。自“硬件开放、软件开源”战略发布以来,鲲鹏基础软件和应用使能软件全面开源。截至目前,鲲鹏已携手7000多家生态伙伴,联合孵化27000多个鲲鹏解决方案,积累了415万名专业开发者。华为鲲鹏计算产品部部长刘林超向广大开发者致以诚挚感谢。


鲲鹏计算产品部部长 刘林超

——Agentic AI驱动算力范式跃迁,基础设施面临四大挑战

刘林超指出,以OpenClaw为代表的智能体正推动AI从chatbot走向任务执行。Token消耗量半年增长6倍,给IT基础设施带来四大挑战:调用范式从人机交互转向机机并发,需超高弹性并发架构;网络拓扑从星型辐射转向全互联网格,要求纳秒级时延;数据供给从被动存储变为主动推送,通算与智算必须深度融合;安全边界动态调用链需可信执行环境。“智算为中心”到“通算+智算协同”是最大架构范式转变。

  • 鲲鹏超节点: 面对Agentic AI要求的毫秒级沙箱、百万级上下文及内存带宽时延存储需10倍性能提升的剪刀差矛盾,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,重构大数据、数据库、推理等场景。
  • 高密度沙箱基础设施:

针对沙箱资源利用率偏低、内存容量易触壁等问题,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。

  • 鲲鹏通信加速底座:

鲲鹏采用三项关键技术:灵衢SGL特性降低20%通信时延;透明UBSocket无需修改应用源码,时延再降40%;共享TP技术多连接复用同一传输层连接,降低90%通信内存占用。

  • 极致性价比AI数据底座:

针对核心交易数据、多模知识数据、智能记忆数据三大趋势,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,Token节省50%、任务完成率提升20%。

  • Agent安全方案:

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,基于CCA机密计算架构防御内存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。

随着智能体在企业应用的深入,在长序列任务下智能体的任务执行准确率和Token消耗均受到挑战,天翼云的技术专家周望介绍天翼公有云的智能体体系,以及天翼云结合鲲鹏智能体记忆系统方案进行的探索实践。

  • 天翼公有云智能体运行体系及鲲鹏长期记忆实践

周望表示:Agent时代的竞争正演变为基础设施能力的竞争。在企业场景中,智能体正逐步成为新的业务操作入口,需要连接业务系统、调用工具、执行任务,并实现统一管理与安全控制。基于这一理念,天翼云构建了“智能体云主机 + 智能体统一管理平台 + Token经营平台”的整体架构。针对企业复杂长序列任务中成功率低、Token消耗爆炸等痛点,天翼云AgentDesk结合鲲鹏底座及oGMemory管理框架,通过软硬协同实现长期记忆能力增强。实测数据显示,在LoCoMo长序列任务测试中,任务准确率提升37%,输入Token消耗较原生OpenClaw降低68%,为企业级智能体规模化落地提供了可复用的实践路径。


天翼云科技有限公司 公有云研发专家 周望

高校是前沿科学的孕育之地,智能实验加速赋能科研创新。聚焦灵境造物,中科大以智能实验室重构科研范式。中科大陈林江教授分享机器化学家依托鲲鹏算力在科研场景的落地实践。

  • 科研智能体驱动的机器科学家系统

中国科学技术大学陈林江老师围绕 “灵境造物” 分享科研智能体驱动的机器科学家系统,系统介绍了智能科研的5个阶段演进。他指出,机器化学家实验室打通从文献阅读、需求理解、实验设计、自动计算到机器实验与迭代优化的全流程自主科研闭环。陈林江老师强调,平台与鲲鹏合作,实现多智能体高效协作,有效破解传统科研成本高、周期长、转化难等痛点,已在多领域完成验证,助力科研范式变革与 “一人造物” 创新模式的落地。


中国科学技术大学 教授 陈林江

刘林超表示:在AI推理领域,鲲鹏KV Cache缓存解决方案依托灵衢互联,实现传输带宽倍级提升,首token时延显著降低;基于灵衢互联的SSU硬盘可节省硬件成本,有效降低整体缓存成本。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大幅降低冗余内存占用,通过软硬协同优化显著压降查表时延,以架构级创新有力支撑“以查代算”的推理演进方向。

鲲鹏超节点想要释放极致算力性能,离不开优质操作系统深度适配赋能。会上邀请 OpenCloudOS社区 虚拟化SIG Maintainer潘睿先生,分享 OpenCloudOS 在鲲鹏超节点领域的创新实践与落地成果。

  • OpenCloudOS鲲鹏超节点创新实践分享

OpenCloudOS技术负责人潘睿围绕OpenCloudOS和鲲鹏超节点联创实践进行了分享,他认为灵衢的鲲鹏超节点技术是突破操作系统与云产业单机能力上限的关键解决路径。OpenCloudOS充分利用鲲鹏超节点TB级大带宽、百纳秒级低时延和内存统一编址核心能力,实现了虚机极速热迁移、超大规格云主机和内存语义高性能通信机制,通过深度联创和软硬协同优化,大幅提升集群性能、灵活性与可用性。潘睿表示,面向未来OpenCloudOS将继续携手鲲鹏,通过生态共建、联合创新,共筑数智世界先进算力底座。


OpenCloudOS社区 虚拟化SIG Maintainer 潘睿

海量数据筑牢算力发展底座。美团研究员、数据架构负责人 鞠大升先生,详解美团大数据产品联合鲲鹏的创新落地实践。

  • 美团大数据业务基于鲲鹏的调优实践

美团数据研究员,大数据团队架构负责人鞠大升分享了与鲲鹏 BoostKit 的联创实践成果。平台采用分层架构,支持 Flink 和 Spark 等多引擎。Flink 方面,通过 OmniAdaptor 适配层、向量化优化、毕昇 JDK 和 openEuler 系统调优,在 CPU 密集型场景性能提升 67%。Spark 方面,重点优化并行感知调度、网络多路径亲和及 JIT 编译预热,提升非向量化作业效率。未来合作将深化 Gluten + Velox 向量化方案及 Flink 全栈优化,持续推动大数据基础软件创新。


美团研究员 数据架构负责人 鞠大升

——鲲鹏超节点软件全面开源,开发者计划升级,鲲鹏携手开发者共赢Agentic AI新时代

灵衢协议及五大组件已全部在openEuler、openFuyao及鲲鹏社区开源开放。开发者可直接使用社区版本或源码编译集成,新增数百个API,深度优化可获得显著性能增益,同时提供POSIX兼容接口支持零修改使用。相关代码仓库与文档已上线灵衢社区和鲲鹏社区。

刘林超表示,为助力开发者在鲲鹏生态中成长,我们联合业界头部企业打造了全新的“开发者认证”计划,以能力为导向,帮助开发者快速构建关键能力。积极联合工信部、教育部及业界开展认证互信,打造行业通用人才标准。鲲鹏社区开发者计划全面升级,提供更多贡献方式、晋升通路及KDE鲲鹏开发者专家等更高荣誉等级,帮助开发者成就个人影响力,并增设算力资助、技术合作、社区VIP服务等权益及百万元实物礼品。

Agentic AI新时代已来,鲲鹏诚邀全球开发者聚力同行,共建繁荣共生的智能体时代算力新生态。

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