29B 总参数，每次只激活 4B

Xing4.0-29B-A4B 采用 MoE（混合专家）架构，总参数量为 290 亿，单次推理仅激活 40 亿参数，并采用 mHC、MLA、MTP 组合架构与 64 个路由专家加 1 个共享专家的设计。原生支持 256K 上下文，可扩展至 512K，能够一次性装入长文档、长代码与复杂任务。

官方称，该模型是国内首个基于国产算力与国产框架完成训练、面向复杂工程任务深度优化的百亿参数大模型。其训练运行在昇腾 910C 集群之上，配合 MindSpore 与 MindFormers 框架，从训练芯片到推理部署实现全栈国产。据厂商披露，通过细粒度 MoE 通信优化、选择性重计算等协同优化，整体训练吞吐较开箱状态提升约 96%——这一数字为官方口径，尚无第三方复现。

智能体能力进入第一梯队

在 SuperCLUE 评测中，Xing4.0-29B-A4B 的智能体能力得分为 93.52，位列第 3 名，与两款头部 Qwen 模型的差距均不足 1 分。模型面向复杂任务理解、任务规划、工具调用与自主执行做了针对性优化，可根据目标自主规划路径、调用工具并完成多步骤任务，应用于代码开发、数据分析、办公自动化与生活服务等场景。

轻量化是该模型的核心卖点。通过 4-bit 量化，显存占用降至 15GB，较 FP16 节省约 75%，RTX 3090、RTX 4090 这类 24GB 消费级显卡即可本地运行长上下文任务，降低了开发者在轻量硬件上做 Agent 开发与上手部署的门槛。

开源生态全面兼容

Xing4.0-29B-A4B 以 Apache-2.0 许可开源，已上线 HuggingFace、GitHub、魔搭社区、Gitee 与魔乐等平台。在生态适配上，微调侧支持 LLaMA-Factory 与 MindFormers，推理部署侧支持 SGLang、vLLM、KTransformers，并针对 OpenCode、Claude Code、OpenClaw、Hermes 等主流智能体框架做了定向适配与格式对齐，开发者无需更换现有工具链即可试用。

从产业视角看，这款模型的价值不只在跑分，而在于把”在国产芯片上把模型训出来”的工程路径连同工具链一并开放，为信创、政务、金融等对数据不出域与供应链可控有要求的场景，提供了一条可单机私有化部署的基座选项。其定位并非对标千亿级旗舰模型，而是以”够用、可控、便宜”切入智能体落地的刚需市场。

9 月 19 日，华为计算战略与业务发展部部长朱照生公开表示，昇腾已经跨越了生态的拐点，完全有能力、有机会在智能体时代构建人工智能新生态。这番表态出现在人工智能算力竞争白热化的当下，也为外界观察华为算力战略的进展提供了最新注脚。

开源社区：月活超 5200，非华为开发者反超

朱照生披露的数据显示，昇腾 CANN 开源社区月均活跃用户数已超过 5200 人，自今年 6 月起成为国内活跃度最高的开源社区。更关键的变化在于，社区中非华为开发者的数量已经超过华为开发者数量，表明外部力量正成为生态贡献的主力。

目前该社区日均新增合入代码超过 3 万行，代码迭代速度颇为可观。对于一个底层算力软件栈而言，开发者生态的活跃度往往比单点性能更能决定长期竞争力。

模型层面：国内唯一支持预训练的算力平台

在模型支持上，基于昇腾完成预训练的大语言模型和多模态模型已超过 40 个，昇腾由此成为国内唯一支持预训练的 AI 算力平台。这意味着从底层芯片到上层大模型训练，华为正在补齐全栈自主的闭环。

生态兼容性方面，昇腾除自身开源 CANN 外，已接入 PyTorch 等主流开源框架，降低了开发者的迁移门槛。

硬件与云服务：一年一代演进

在硬件与云服务节奏上，华为灵衢昇腾 950 智算集群云服务计划于 9 月 30 日面向国内市场商用，并于 11 月 30 日面向全球市场商用。此前，华为在全联接大会 2026 上发布了昇腾 960 超节点，将于 2027 年第三季度正式上市。

华为方面表示，后续将坚持一年一代的演进节奏：昇腾 970 计划于 2028 年发布，昇腾 980 计划于 2029 年发布。另据华为轮值董事长汪涛此前介绍，昇腾 960 芯片将提前至 2027 年第一季度发布，实现性能翻番。

小结

从开源社区的反超到预训练能力的落地，再到一年一代的硬件节奏，华为正在用一套组合拳证明昇腾生态的可持续性。生态拐点是否真正到来，最终仍要看开发者与模型厂商能否持续用脚投票。

9 月 17 日，华为副董事长、轮值董事长汪涛在上海举行的华为全联接大会上，介绍了华为面向智能时代的重要部署。华为 AI 战略被明确归纳为七个方向。

七大部署方向

第一，华为 AI 战略的核心是算力，坚持硬件变现；第二，以“超节点 + 集群”打造中国坚实的算力底座，为世界构建新的选择；第三，构建开源开放的算力生态，支持主流大模型原生训练，积极拥抱“百模千态”；第四，盘古大模型聚焦华为产品智能化，增强自身产品竞争力；第五，提供线下加线上的灵活算力方案，加速行业智能化；第六，创新多样性算力，推进 AI 入端、上车，让智能无处不在；第七，围绕“用算”构筑新一代通信网络，把智能传递给每个人、家庭和企业。

昇腾超节点进展

汪涛透露，昇腾超节点已部署超过 1,000 套，昇腾 950 超节点已经开始规模商用。华为昇腾 960 超节点将成为业界首个采用 NPO（近封装光学）的超节点，其中 Atlas 960 液冷超节点计划于 2027 年第三季度上市，Atlas 860 风冷超节点将于 2027 年第二季度上市。

昇腾 950 架构细节

华为在 2025 年全联接大会公布的昇腾 950 芯片架构，新增支持低精度数据格式，提升向量算力，将互联带宽提升 2.5 倍，并支持华为自研 HBM。其中，950PR 侧重提升推理 Prefill 性能与推荐业务性能，搭载自研 HBM——HiBL 1.0；950DT 侧重提升推理 Decode 性能与训练性能，提升内存容量和带宽。据此前预告，昇腾 960 芯片原计划于 2027 年第四季度发布。

为什么需要 3D 数据中心

华为副董事长、轮值董事长汪涛在致辞中表示，十万亿参数大模型与高速增长的 Token 需求，对 AI 基础设施提出了更高要求，十万卡以上的昇腾超节点集群将在 2027 年成为基础配置。3D 数据中心通过分层解耦、立体堆叠，支撑”昇腾超节点集群的超级算力工厂”。

华为高级副总裁、常务监事任树录指出，AI 时代高密算力让传统数据中心在空间、供电、散热上面临严峻挑战：机柜功率已从风冷时代的几千瓦、十几千瓦，急剧攀升至 100 千瓦、200 千瓦，未来还会继续上升。极致能量密度要求供电、散热、运维、交付周期进行系统性范式革新。

四层垂直架构

为解决大型 AI 算力中心的安全性与跨代际 AI 芯片兼容性，华为借鉴芯片工厂”动力层”与”生产层”严格分离的理念，将传统水平部署的功能空间垂直叠加，形成从下往上的四层架构：

– 供冷层 – IT 设备层（算力芯片所在层） – 供电层 – 备电层（电池部署于屋顶）

该架构具备分区隔离、故障不蔓延的能力，可分区散热、高效节能，垂直供电供冷、路由极短。通过工厂产品化模式，实现标准化、预制化，机电交付时间减半，并支持分域分权管理与智能运维。

三大云核心枢纽规模化建设

华为云已在贵州贵安、内蒙古和林格尔、安徽芜湖部署三大云核心枢纽，均在规模化建设 3D 数据中心。华为云 CEO 周跃峰在现场透露，3D 数据中心通过垂直供电、垂直供冷实现链路极简，单栋机房可支持 168MW，PUE 达到行业领先水平。他同时表示”不怕竞争，关键是先把产业蛋糕做大”，并坦言算力需求很大、但芯片供应仍较紧张。

开放与共建

华为发行的《3D 数据中心》专著分”算力变革、DC 重构、匠心之作、范式转移、价值跃升”五篇；开放的图库涵盖建筑、结构、给排水、暖通动力、强电、弱电等专业。全球计算联盟（GCC）也在会上发起共建新一代 AIDC 新范式倡议，联合华为等数十家产业链伙伴，完善指标定义、建设参考架构、推进标准与认证。

范式跃迁的意义

任树录将这一变化概括为从”工地建造”到”工厂预制、现场装配”的范式跃迁——把数据中心当作标准产品批量复制，而非一项定制工程来建。这对缓解高密算力带来的空间、供电、散热压力，以及缩短交付周期，具有现实意义。

小结

华为发布全球首个 3D 数据中心，用四层垂直架构回应十万卡超节点集群的供电与散热挑战。其开放图纸与方案、携手产业共建的打法，延续了以标准化做大生态的思路，也为 AI 时代的数据中心基础设施提供了一种可参考的新范式。