Huawei ha presentado en el MWC Barcelona 2026 su nueva generación de soluciones de computación basadas en la arquitectura SuperPoD, una propuesta diseñada para responder al rápido crecimiento de la inteligencia artificial y a la creciente demanda de capacidad de procesamiento en sectores como las telecomunicaciones, la industria o los servicios digitales.
La compañía ha mostrado por primera vez a nivel global sistemas como Atlas 950 SuperPoD y TaiShan 950 SuperPoD, que ya conocimos en el Huawei Connect, junto a una nueva familia de servidores orientados a distintos niveles de carga computacional. Durante un encuentro celebrado en Barcelona, Seaway Zhang, presidente de la línea de productos de computación de Huawei, ha explicado que el desarrollo de modelos de inteligencia artificial cada vez más complejos exige una evolución profunda de la infraestructura tecnológica que los soporta.
En concreto, matiza que la industria se encuentra ante un cambio de paradigma en el que la inteligencia artificial evoluciona desde los modelos generativos hacia sistemas de IA de tipo agente, capaces de ejecutar tareas complejas y participar en procesos productivos. Esta transformación implica que los modelos ya operan con billones de parámetros y entrenan con volúmenes de datos que alcanzan escalas de diez billones. Este crecimiento multiplica de forma significativa la demanda de potencia de cálculo y reduce los márgenes de latencia aceptables. Asimismo, los modelos actuales requieren manejar contextos cada vez más amplios, que han pasado de miles a millones de tokens, lo que obliga a escalar la infraestructura de computación de forma eficiente.
En este contexto, Huawei plantea una arquitectura denominada “cluster + SuperPoD”, diseñada para crear una base de computación resiliente capaz de responder a estas necesidades. “Con SuperPoD estamos impulsando una base de computación resiliente y abierta que permitirá acelerar la transformación inteligente en todas las industrias”, señala Zhang.
Atlas 950 SuperPoD y la interconexión UnifiedBus
Una de las principales novedades presentadas en el congreso es el Atlas 950 SuperPoD, un sistema orientado a cargas de trabajo de inteligencia artificial a gran escala. Esta plataforma se basa en la tecnología de interconexión UnifiedBus, diseñada para permitir que miles de nodos de computación funcionen como un único sistema lógico.
Atlas 950 SuperPoD integra 64 NPU y la arquitectura permite escalar hasta un total de 8.192 NPUs dentro de un mismo entorno de computación
Cada gabinete del Atlas 950 SuperPoD integra 64 unidades de procesamiento neuronal (NPU), y la arquitectura permite escalar hasta un total de 8.192 NPUs dentro de un mismo entorno de computación. De este modo, el sistema puede operar como un único ordenador de gran escala, lo que facilita tareas complejas de entrenamiento de modelos de inteligencia artificial y procesos de inferencia con alta concurrencia. Según Huawei, esta arquitectura mejora la eficiencia del entrenamiento de modelos, incrementa la fiabilidad de los sistemas y optimiza el rendimiento frente a configuraciones de clúster tradicionales.
Junto a este sistema, la compañía también ha presentado Atlas 850E, una solución diseñada para centros de datos refrigerados por aire. Este sistema permite configuraciones más flexibles, con despliegues que pueden escalar desde 8 hasta 1.024 NPUs, lo que facilita a los operadores realizar transiciones graduales desde entornos de inferencia de pequeña escala hacia arquitecturas de clúster más complejas.
Computación de propósito general con TaiShan
Además de las soluciones orientadas específicamente a inteligencia artificial, Huawei ha presentado también nuevas plataformas para computación de propósito general. Entre ellas destaca TaiShan 950 SuperPoD, que la compañía describe como el primer sistema de este tipo dentro de la industria.
Esta plataforma introduce mejoras en latencia, ancho de banda y gestión de memoria. Según los datos presentados en el MWC Barcelona 2026, el sistema alcanza latencias del orden de cientos de nanosegundos y permite manejar ancho de banda a escala de terabytes.
El diseño incluye un sistema de “memory pooling”, que facilita compartir memoria entre nodos de computación
Asimismo, el diseño incluye un sistema de “memory pooling”, que facilita compartir memoria entre nodos de computación. Esta arquitectura permite realizar transferencias de datos entre servidores mediante operaciones de carga y almacenamiento, lo que reduce la latencia y mejora la eficiencia en tareas que requieren coordinación entre múltiples nodos.
La compañía también ha ampliado su catálogo de servidores con las nuevas series TaiShan 500 y TaiShan 200, que cubren necesidades de computación de alta, media y baja intensidad. Estas soluciones buscan ofrecer mayor flexibilidad a operadores y empresas que requieren adaptar sus infraestructuras a distintos escenarios de carga.
Ecosistema abierto para aprovechar la infraestructura de IA
Junto a la nueva arquitectura de computación, Huawei también ha puesto el foco en el desarrollo de un ecosistema abierto que permita a operadores y desarrolladores aprovechar la capacidad de estas infraestructuras de alto rendimiento.
En este sentido, la compañía ha reforzado su apuesta por el software de código abierto y la colaboración con comunidades de desarrollo. Uno de los pilares de esta estrategia es openEuler, un sistema operativo para servidores que se ha consolidado como uno de los proyectos de código abierto más relevantes dentro del ámbito de la computación empresarial.
Huawei ha liberado como software abierto su arquitectura de computación heterogénea CANN
Asimismo, Huawei ha liberado como software abierto su arquitectura de computación heterogénea CANN. Esta plataforma incluye bibliotecas de operadores, librerías de aceleración, motores de cálculo de grafos y herramientas de programación diseñadas para facilitar el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial sobre infraestructuras de alto rendimiento como las que conforman la arquitectura SuperPoD.
Además, CANN mantiene compatibilidad con algunos de los frameworks de inteligencia artificial más utilizados en la industria, como PyTorch, Triton, vLLM, SGLang o xLLM. De este modo, los desarrolladores pueden ejecutar y optimizar modelos de IA dentro de estas infraestructuras sin necesidad de reconstruir completamente sus entornos de desarrollo.
Con esta estrategia, Huawei busca combinar una infraestructura de computación a gran escala con un entorno de desarrollo abierto que facilite la innovación y permita a operadores, empresas y desarrolladores acelerar la adopción de la inteligencia artificial en múltiples sectores.
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