本文深入分析了华为在 Agentic AI 时代对基础设施的布局，提出昇腾负责 AI 算力、鲲鹏负责 Agent 系统承载的分工架构，并探讨了 CPU 重回舞台中央、操作系统范式变化等关键趋势。
📝 详细摘要
文章基于鲲鹏昇腾开发者大会 2026 的观察，系统阐述了华为对 Agentic AI 基础设施的思考。核心观点是，在 Agentic AI 时代，昇腾与鲲鹏将分别承担不同角色：昇腾解决 AI 算力问题，通过超节点架构实现全域内存统一编址、灵衢互联和 SIMD/SIMT 混合编程，提升大模型训练推理效率；鲲鹏则解决 Agent 系统运行和工程承载问题，重点支撑 Agent 编排、工具调用、沙箱执行、记忆检索和安全隔离。文章特别指出，随着 Agent 工作负载的复杂化，CPU 在 AI 集群中的算力规划比例已从 10% 提升至 40% 以上，CPU 正重回舞台中央。同时，操作系统也需要从资源管理转向调度智能体完成业务目标，可能引入「思程」等新抽象。文章还讨论了沙箱、记忆、安全等 Agent 落地的关键系统能力，以及华为在异构融合 OS 方面的技术布局。
💡 主要观点
- Agentic AI 对算力基础设施提出新要求，昇腾与鲲鹏分工明确。 昇腾负责 AI 算力底座，通过超节点架构解决大模型训练、推理和 KV Cache 等问题；鲲鹏负责通用计算底座，支撑 Agent 编排、工具调用、沙箱执行等系统级任务。
💬 文章金句
- 昇腾解决的是 AI 算力问题，鲲鹏解决的是 Agentic AI 时代系统运行和工程承载问题。
- CPU 正从过去的舞台边缘，重新走向舞台中央。
- 过去，操作系统主要管理硬件资源和并行程序；到了 Agent 时代，操作系统的任务可能从单纯资源管理，转向调度智能体完成业务目标。
- 智能体或许需要一种类似进程、线程之外的新抽象，可以称为「思程」。
- CPU 与 NPU/GPU 的关系发生变化：过去更多是 CPU 为 NPU 服务，而在 Harness 阶段，CPU 开始决定 NPU/GPU 该做什么。
📊 文章信息
AI 初评：86
来源：AI前线
作者：AI前线
分类：人工智能
语言：中文
阅读时间：25 分钟
字数：6158
标签： Agentic AI, 昇腾, 鲲鹏, AI 基础设施, CPU