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华为在 HC2026 发布业界首个采用 NPO（近封装光学）技术的超节点昇腾 960，具备跨物理节点统一内存编址能力，可加速十万亿规模大模型训练与推理；仿真数据显示，4K 超节点组成的 10 万卡集群，模型浮点算力利用率较传统 8 卡服务器集群提升 2.75 倍。华为云同时宣布：灵衢昇腾 950 智算集群云服务 9 月 30 日面向国内市场商用、11 月 30 日面向全球市场商用，并推出 CMS 记忆存储方案——PB 级记忆空间、容量较同类提升 1 倍、TB 级高速读取。
宇树科技宣布完全开源新一代通用人形机器人基础模型 UnifoLM-WLA-1.0：6B 参数、基于 2500 小时真机数据训练，一套模型覆盖 64 项任务（54 项桌面操作 + 10 项全身移动操作），兼容二指夹爪与多类灵巧手。其具身推理底座 UnifoLM-ER-1-4B 在 16 项多模态感知与理解基准中有 7 项领先参评开源模型（Where2Place 82.0 分、比 GPT-6 Astra 高 13 分），整体与头部闭源模型比肩；模型采用"理解世界—预测变化—生成动作"的 WLA 统一链路，代码、权重与数据集陆续开放。
上海证券报报道，据贵州省大数据局此前披露，当前国内真实物理交互场景合规数据约 50 万小时，而机器人商业化落地需要数千万小时，数据缺口超过 99%。行业普遍认为，一个合格的产业级模型至少需要 100 万小时数据积累；千寻智能、星海图、黎曼动力等企业均计划年内完成百万小时级数据建设。专家指出，"好数据"不依赖单一来源——数采、真机与 Sim2Real 拟合数据混合才是方向，异常数据同样关键；浙大团队证实具身智能的 Scaling Law 确实存在，数据堆上去性能就提升。
2026 浦江创新论坛透露，上海推出"明珠星座计划"，以建设吉瓦（GW）级天基计算星座为长期目标，计划到 2030 年逐步建成全球覆盖、天地协同、自主可控的太空智能算力基础设施和服务网络，采取"技术验证—能力迭代—规模组网"渐进式路径，东方天算任链主单位。中国工程院院士邬江兴指出，智能体卫星是存算通感知一体的卫星，需同时破解大功率与小阻力、高算力与散热的四重矛盾；业内预计 2027 年推理负载将超过训练、2030 年占数据中心容量 37%。
证券时报报道，中科宇航与中山大学附属第三医院共建的太空医学联合研究中心正加快推进太空生物试验卫星"逸仙-B 星"研制，将搭载干细胞培养与观测实验载荷、由力箭一号执行发射，并设定细胞、动物、载人"三步走"太空应用路线。机构报告显示，2025 年全球太空制造市场规模约 14.73 亿美元，2034 年有望接近 60 亿美元、复合增速约 17%；中国有望在亚太地区占主导地位，A 股已有 20 余家公司布局太空制造相关业务。
据通信世界早报，九识智能落地国内首个面向 L4 级自动驾驶的万卡算力集群，海量场景仿真能力将成为智能驾驶研发迭代的关键基础设施。同榜动态还包括：Anthropic 计划今年年底前建成约 5 吉瓦可用算力（远超去年的约 1.5 吉瓦），OpenAI 规划今年约 5 吉瓦、明年约 10 吉瓦；SK 海力士或在美首次生产苹果内存芯片。AI 算力竞赛正从"芯片—集群"向"电力—仿真—生态"全栈延伸。
本期技术主线由"算力体系重构、具身模型开源、数据工程、太空算力与太空制造、全栈算力竞赛"共同定调，且都指向"体系化、可复制、可计量"。华为昇腾 960 超节点用 NPO 近封装光学与跨节点统一内存编址，把 10 万卡集群的浮点算力利用率提升 2.75 倍——这与数据库"本地计算 + 受控卸载"的思路高度呼应：瓶颈不再是单芯片，而是"数据搬运的距离"；而华为云 CMS 记忆存储把"记忆"做成 PB 级独立资源层，本质上也是存储引擎问题。
具身智能侧，宇树完全开源 UnifoLM-WLA-1.0（6B、2500 小时真机数据、64 项任务、7 项评测领先开源模型），标志着人形机器人竞争正式从"本体性能"延伸到"基础模型 + 数据资产"；同一期上海证券报的报道则揭示了另一面——真实场景数据缺口超 99%，百万小时级数据建设成为头部企业的军备竞赛。对做数据系统的我们，这是最熟悉的故事：模型的上限由数据决定，数据的价值由基础设施决定。另一条值得跟踪的线是"算力上天"：上海明珠星座瞄准 GW 级天基计算星座，中科宇航"逸仙-B 星"把干细胞试验送入轨道——当散热、能源、发射成为算力的新约束项，"可计量、可配置"的资源调度思想同样适用。
落到我们自身的工程节奏：FCDB 自研数据库引擎正围绕千万至亿级（5000 万–1 亿行）数据读写与多写多读并发场景，持续扩充回归测试集与规模化稳定性压测。两点进展值得记一笔：其一，多写多读并发路径的边界用例与一致性校验（增量 WAL 崩溃恢复、MVCC 快照隔离、行/表级锁）已建立并纳入回归，异常分支的可复现与收敛效率提升；其二，大数据量下的读写吞吐与延迟基线被持续跟踪，并固化为版本迭代的量化门槛。当算力被统一定价计量、数据成为模型时代的核心资产，"可计量、可登记、可审计、可配置"已不仅是口号，而是基础软件竞争力与合规门槛的统一体——自主可控、可审计、可配置，就是竞争力。
