文/海峰看科技

當下，AI很火，大家熱議算力芯片和模型。但很多AI開發者，正在陷入一種“無效內卷”：集群規模越堆越大，Agent啟動卻越來越慢；向量檢索動不動卡死，加再多服務器也解決不了問題。這不是算力不夠，是架構不對。

很多人有個誤區——一提到AI Agent，就覺得是GPU/NPU的事。但實際上，Agent的冷啟動、記憶檢索、沙箱拉起、多任務調度，這些高并發、低時延的“臟活累活”，全跑在通用計算底座上。AI芯片負責“算得快”，通用計算負責“管得住、調得動、跑得穩”。智能體時代，已經從智算主導進入到智算與通算協同的新階段。

那通用計算要如何變革，才能應對開發者痛點？

我最近追了鯤鵬昇騰開發者大會（KADC 2026）會前的鯤鵬昇騰創享月的多場直播，發現涉及通用計算鯤鵬系統的干貨密度很高，幾位專家先講解，后解答問題，直播形式很新穎。而且，鯤鵬專家對上述開發者痛點的答案很清晰：不只是造更快的CPU，而是重新定義算力的組織方式——超節點架構+軟件全面開源，讓開發者真正做到“開箱即用”。

臨近5月22日-23日即將在北京中關村國際創新中心舉行的KADC 2026，我們從AI開發者的核心痛點出發思考一下，通用算力體系應該怎樣變革，才能為產業提供一個超越傳統體系、更適應AI未來的新選擇和新基石？

三大痛點：堆服務器換不來好Agent

從AI應用開發者的吐槽來看，目前他們主要面臨三大痛點。先細說第一個痛點，規模與效率的矛盾。傳統思路很簡單——算力不夠，服務器來湊。但Agent場景下，每個實例啟動都要拉鏡像、讀數據、初始化內存。你加再多的機器，冷啟動延遲還是下不來；向量檢索的數據量一大，照樣卡成狗。很多開發者感覺集群越搭越大，效率不升反降。

第二個痛點是記憶和安全的“基礎設施真空”。Agent要干活就得有記憶。但現在大部分方案是把記憶當“緩存”扔給Redis或者簡單文本處理——數據散落在各處，Agent想讀取信息效率極低；共享與隔離機制不健全，出了問題沒法追責；多Agent之間記憶更新完全是靜態的，沒有版本控制和事務保證，一個Agent改了狀態，另一個根本感知不到。更別提安全問題了——記憶被篡改怎么辦？企業敢用嗎？

第三個痛點：遷移和調優的門檻太高。很多開發者不是不想嘗試新架構，而是遷移工作太復雜：改代碼、適配中間件、調參數……光SQL改造就能耗掉好幾天。開發者真正想做的，是使用計算基礎設施快速把業務跑起來，而且要跑得很穩定、很安全，而不是花大量時間死磕底層適配。

三個痛點總結成一句話，舊的通用計算架構和工具鏈，已經撐不起Agent時代的需求了。

硬件應對：鯤鵬超節點，架構變革

鯤鵬生態給出的解法，不是簡單地發布一款更快的CPU，而是從兩個維度同時動手：硬件上重構系統架構，軟件上全面開源開放。

先說硬件。此次創享月第一場直播的主題就是“鯤鵬超節點，為AI Infra而生”。核心技術就是大家熟悉的靈衢互聯——它打破了傳統服務器的物理邊界，實現以數據為中心的全互聯架構。

這是什么意思呢？以前每臺服務器守著自己的一畝三分地，內存、設備都是獨享的，跨節點訪問慢得要命。現在通過靈衢互聯，內存可以跨節點借、設備可以跨節點用、訪問路徑大幅縮短——大帶寬、低時延、內存統一編址、內存語義訪問，把一堆獨立的服務器變成一個“緊耦合的大系統”。

也就是說，靈衢帶來的內存語義直接訪問，不是“打電話”要等接通，而是“直接走過去拿”。這就是消息語義和內存語義的本質區別。

這個變化落到實際場景，提升非常直觀，一是AI Agent場景，實現容器冷啟動達到亞秒級，百億千維向量檢索性能提升20%；二是在搜推廣場景，實現RPC時延下降50%，內存池帶寬提升4倍，KVC/Emb時延下降60%；三是數據庫、大數據、虛擬化等傳統業務也能獲得全新解決方案。

舉個例子，在金融交易場景，鼠標點擊一瞬間的時延，對投資機構意味著大筆資金的得與失。鯤鵬超節點的低時延能力，正在滿足這些極速交易的需求。

可以看出，鯤鵬不是在修修補補，而是在重新蓋一套房子——把原來各自為政的服務器，變成一個全局調度的資源池。這不是“堆數量”，這是“改架構”。

軟件應對：記憶可回滾、沙箱秒拉起

計算系統硬件只是底座，真正讓開發者覺得“好用”的，是上層能力的落地。這次創享月直播里，印象最深的是圍繞AI Agent展開的記憶系統和沙箱系統。

先聊記憶系統。企業用AI，最大的問題不是模型不夠強，而是“不敢用”。不敢用的原因有三個：數據散落各處，Agent獲取信息效率極低；共享與隔離機制不健全；多Agent之間的記憶更新沒有版本控制和事務保證。

鯤鵬專家在直播里，基于openGauss給出了一個叫“oG-Memory”的企業級Agent記憶系統。它不是簡單把記憶存進數據庫，而是把“無狀態的上下文”升級為“可管理的企業資源”。openGauss原生支持關系型、向量、知識圖譜、全文檢索等多模態數據的存儲與融合檢索，權限、事務、版本控制這些能力都是數據庫內核自帶的，不是后來打補丁。上層再通過分層漸進檢索、記憶按需加載等技術，讓Agent的上下文窗口裝進更精準的信息。

在直播里，專家說了句大實話，別人做的是記憶的應用，鯤鵬做的是記憶的基礎設施。再加上安全層面的硬件級隔離和閃回技術，發現異常行為可以一鍵回滾——企業級Agent才敢真正上生產。

再說沙箱系統。Agent執行任務需要安全隔離的運行環境，沙箱拉起頻率極高。傳統方案有個笨辦法：在每臺服務器本地預留大量緩沖和預熱鏡像，用“資源換速度”——成本高，跨節點共享還慢。

專家在直播里，用openEuler+openFuyao給出了新解法：利用超節點的低時延、高帶寬特性構建共享內存池。效果是鏡像分發和沙箱啟動速度獲得數量級提升，上萬并發的秒級拉起成為現實。再加上openEuler從硬件到應用層的縱深安全防護，讓Agent從“黑箱失控”走向“可控、可知、可恢復”。

在筆者看來，面向Agent時代，鯤鵬生態圍繞記憶系統和沙箱系統兩大方向持續構筑能力，讓各類Agent在鯤鵬上跑得更順、更穩、更安心。鯤鵬生態想做的是讓眼花繚亂的各類Agent跑好——給它們提供一個穩定、安全、可控、低成本的運行環境。

工具鏈應對：兩大工具讓你“零基礎變專家”

計算硬實力有了，軟實力也得跟上。很多開發者對鯤鵬感興趣，但卡在遷移和調優的門檻上。這次直播里，鯤鵬生態拿出了兩個實打實的“開發者友好”工具。

一是BoostKit（性能加速器）。面向AI時代，在AI數據工程、推理端KVCache緩存加速、搜推+AI編譯器等場景持續發力，把CPU的性能榨到極致，開發者不用自己手調。

二是DevKit（AI智能化遷移開發調優）。這個要重點說。通過AI輔助系統自動遷移，單系統遷移僅需5人天就能搞定不兼容源碼和SQL語句改造；AI輔助代碼自動優化能識別計算熱點并轉換為向量化代碼，效率提升30%以上；AI輔助系統性能分析，1天就能完成100輪自動迭代尋參。

也就是說，開發者不用翻幾百頁文檔，不用一行行改代碼到崩潰，工具替開發者干了。專家把這叫“零基礎也能快速變身鯤鵬專家”。在我看來，這不是口號，是真能用的東西。

KADC 2026還有什么值得期待？

幾場直播看下來，我對即將到來的KADC 2026更期待了。本屆大會定于5月22日-23日在北京舉辦，包含兩場開發者峰會、openEuler、BoostKit等10場細分領域的技術分論壇。

從前期預熱內容來看，大會將聚焦算力基礎設施、系統架構、操作系統、AI應用、開發工具、行業落地等核心方向，沒有空泛造勢，全是實打實的技術分享與生態進展，值得開發者與行業人士重點關注。我認為有三大方向值得關注。

第一，真實Demo現場跑。之前專家講的亞秒級冷啟動、向量檢索提升20%，到現場可以親眼看到跑出來的效果，甚至親手操作。技術吹牛沒意義，跑出來才算數。

第二，開源開放的生態協同。靈衢、openEuler、openGauss社區持續壯大。這次峰會會有真實的技術分享和社區動態，不是虛的。

第三，動手體驗區。從公開信息可以看到， 2000多平方米沉浸式主題展區，鯤鵬昇騰創享月技術直播講到的記憶系統、沙箱系統、BoostKit加速、DevKit智能遷移，都可以現場上手。“Agent Skill玩轉體驗營”和Codelabs實戰區，能把直播里聽到的干貨變成真能用的技能。還有算子挑戰賽總決賽，從3000多名選手中脫穎而出的高手隊伍現場對決，喜歡看技術的別錯過。

總結：讓開發者好用、易用，讓鯤鵬開箱即用

回顧鯤鵬昇騰創享月的技術直播，我的整體感受是：鯤鵬不是在搞替代，而是在提供一套“架構更先進、軟件更開放、開發者更省心”的全新計算基座。

超節點通過靈衢互聯打破服務器邊界，讓資源全局調度；openGauss和openEuler從記憶管理到沙箱隔離，把Agent的“基礎設施能力”補齊；BoostKit和DevKit用AI加持性能優化和開發體驗，讓開發者真正聚焦業務而不是底層適配。

總體看，鯤鵬生態的想法，是成為Agentic AI時代的“水電煤”——讓開發者忘記算力，專注智能。你不需要關心電怎么發出來的，插上就能用。說了這么多，你對KADC 2026是否更期待了？咱們現場見。