“芯片问题其实没必要担心”“我们用数学补物理、非摩尔补摩尔，用群计算补单芯片，在结果上也能达到实用状况。”

2025世界人工智能大会（WAIC）展馆内，华为昇腾展区又成功出圈。这是华为在5月鲲鹏昇腾开发者大会发布昇腾384超节点技术后，首次以实体形式向全球展示其全栈AI能力。

作为首次线下亮相，华为这套超节点硬是把384颗升腾NPU以及192颗鲲鹏CPU拧成一股绳，通过MatrixLink高速网络连接起来，变成一台完整的超级服务器。这一台“算力核弹”，单卡每秒能处理的数据量，简单说就是AI读文字出答案的速度，将比传统设备快非常多。

据官方公告，华为的AI算力集群解决方案CloudMatrix 384，基于384颗昇腾芯片构建，通过全互连拓扑架构实现芯片间高效协同，在算力规模、内存容量和带宽等方面显著领先英伟达NVL72。

总算力高达300 PFLOPs的密集BF16算力，接近英伟达GB200 NVL72系统的两倍（英伟达NVL72约180 PFlops），网络互联总带宽达269TB/s（英伟达NVL72约130TB/s），内存容量和带宽分别是英伟达方案的3.6倍和2.1倍。尽管单颗昇腾芯片性能约为英伟达Blackwell架构GPU的三分之一，但华为通过超节点架构和系统工程优化，实现了整体算力的显著跃升，并在超大规模模型训练、实时推理等场景中展现出更强的竞争力。

按照国外投行的说法，华为的规模化解决方案“领先于英伟达和AMD目前市场上的产品一代”，并认为中国在AI基础设施上的突破将对全球AI产业格局产生深远影响。

这一技术突破，让黄仁勋的那句“华为芯片在AI训练中替代英伟达只是时间问题”的含金量又上升了，标志着国产AI算力真正进入国际竞争深水区。

当前，大模型训练经历了从早期小模型在单卡训练、小参数大模型在单机训练，到现在MoE、长序列、多模态大模型都在AI集群上训练的演进过程。AI算力的瓶颈，从单卡算力的瓶颈到单机内总线带宽的瓶颈，再到现在集群间通信带宽的瓶颈，需求增长了1万倍。

然而过去的8年里，单卡硬件的算力增长了40倍，但是节点内的总线带宽只增长了9倍，跨节点的网络带宽只增长了4倍，这使得集群网络通信成为当前大模型训练和推理的最大挑战。

昇腾384超节点这项技术创新跳出单点技术限制走向系统性、工程性的创新算力架构，直面通信效率瓶颈、内存墙制约、可靠性短板三大技术挑战。

昇腾384超节点的亮相，标志着中国算力从追赶转向并跑甚至领跑。华为通过系统级创新绕开了单芯片工艺的限制，为国产AI产业开辟了一条独特的发展路径。

这一突破的产业价值正在释放。随着昇腾超节点技术突破，国产AI算力已从‘可用’向‘好用’演进，具备昇腾认证资质的系统集成商将获得新的发展空间。

但挑战犹存。如何将技术领先转化为持续的生态优势？华为的答案是：开源开放。华为全方位展示其开源开放的软硬件生态，包括CANN、MindSpore等开发工具链。

这种开放策略正吸引更多开发者加入昇腾生态。目前业界已基于昇腾适配和开发超过80个大模型，在基础大模型方面多个技术方向均有积累，如讯飞星火认知、DeepSeek、Qwen、鹏城、LLaMA等。同时，昇腾联合2700+行业合作伙伴，共同孵化了超过6000+个行业解决方案，使能百模千态，加速行业智能化。

“这不是一台超级计算机，而是一份技术主权宣言。”未来十年，全球AI竞赛的胜负手，或将由此改写。

来源：察理思特

记者：叶梅