2026中国国际金融展期间，华为发布面向金融行业的鲲鹏超节点TaiShan 950 SuperPoD。

鲲鹏超节点依托灵衢互联协议，支持百纳秒级超低时延、TB 级超大带宽、内存池化等能力，通过内存语义通信，实现跨节点数据以读写方式高效传输，从根本上解决通算场景时延高、数据搬移开销大、协同效率低的难题，为通用计算性能突破开辟全新路径，助力金融行业核心交易系统、多模态知识库、智能Agent应用、实时风控等核心与创新业务智能化升级，推动金融迈入金融智能体规模应用的新阶段。

TaiShan 950 SuperPoD 面向金融行业正式发布

华为计算产品线副总裁刘鑫介绍，Agentic AI正深刻改变金融行业的业务运行模式，也对传统IT基础设施提出了全新要求。过去，AI的业务交互逻辑主要是人机交互；如今，大量AI智能体实现 7×24 小时自主运转，系统交互从人机交互变成了程序与程序大规模持续交互，因而业务并发量爆发式增长。相应地，网络由短时零星传输，变为全天候高频持续互通。在数据层面，海量实时业务热数据被反复调取，对数据读写能力与系统吞吐能力提出更高要求。安全模式也随之升级，从以往固定、静态的权限管控，转变为需要实时识别 AI 行为、动态防护的安全体系。

金融行业迎来 Agentic AI规模化落地关键时期，智能体自主运行、知识库实时调用、AI 辅助业务决策，已经成为金融科技发展的核心趋势之一。

华为计算产品线副总裁刘鑫

为帮助金融机构规模落地金融智能体，鲲鹏超节点打造场景化能力，精准匹配金融智能化变革的核心诉求：

一、鲲鹏超节点高密度沙箱，为金融Agent提供稳定高效的运行环境。开展大模型强化训练、搭建各类金融智能体时，往往需要同时运行上万套独立沙箱环境，传统架构普遍存在沙箱启动慢、资源闲置浪费、故障回滚耗时久等问题。

鲲鹏超节点借助多级缓存共享、快照复用与 remote-fork 技术，能够秒级拉起数千个沙箱；搭配三级内存流转、CPU 分时调度、硬件冷热数据识别能力，实现超高密度沙箱部署；依托全局共享内存池完成增量快照复用与快速复制，故障仅需 10 毫秒即可完成回滚，整体任务成功率提升 10%，可充分支撑量化投研、信贷风控、RAG 知识库检索等金融 Agent规模化运行。

二、围绕智能记忆与知识库，鲲鹏超节点打造高性价比数据处理方案。在信贷审批、投研、核查等业务场景中，金融智能体需要频繁调取大量交易数据和资料，并留存多轮对话信息，对资源消耗、业务处理效率都带来极大挑战。鲲鹏超节点的数据处理方案可有力支撑三类数据处理场景：

一是业务交易数据，通过共享内存快速加载业务缓存，数据库热启动速度大幅提升，耗时从10秒降低至亚秒级；

二是各类知识库查询，通过控制面低时延通信和节点间内存Load/Store直访，让多模态检索性能直接翻倍；

三是智能记忆，依靠分布式上下文缓存减少重复运算，Token资源消耗降低 50%。

三、鲲鹏+昇腾Agentic大规模推理能力。针对大模型推理场景海量文本处理、低时延运行需求，鲲鹏与昇腾深度协同，统一优化调度、内存资源与 KV Cache 多级缓存架构。以PD分离、大规模专家并行方案提升吞吐、降低时延，依托内存池化+SSD池化，通过KV Cache多级池化方案，降低首Token时延40%以上，让金融大规模推理更高效、更稳定。

除上述三大面向金融 Agentic AI的核心场景外，鲲鹏超节点在传统金融核心数据库场景同样表现突出。依托内存共享、内存按需借用能力，减少数据频繁落盘与跨节点重分布，大幅提升多机并行读写效率；通过远端内存页面共享，备机可直接从共享内存快速接管业务，脏页日志回放数据从 GB级压缩至 100M 级别，大量温数据全程在内存中运行。实测可实现 OLTP事务性能提升 1.5 倍，系统故障恢复时长 RTO 从 30 秒缩短至 6 秒，OLAP分析性能提升 65%。

强大的技术，离不开开放的生态。灵衢协议及配套软件持续开源，已有五大组件在 openEuler、openFuyao、鲲鹏社区开源开放。应用开发者通过调用新增 API 可实现 50% 以上的性能收益，兼容 POSIX标准接口让存量应用无需修改即可使用灵衢能力。

华为表示，Agentic AI正在重塑金融业数字化底层架构，鲲鹏超节点将持续依托底层根技术创新，联合金融机构、产业伙伴完善行业专属方案，共建金融 Agentic AI新时代。