文 观察者网心智观察所
当徐直军站在2025年华为全联接大会的舞台上，宣布Atlas 950超节点支持8192张昇腾卡、总算力达到8E FLOPS时，台下响起的掌声或许意味着中国AI产业一个重要拐点的到来。这不仅仅是一次产品发布，更像是华为在经历DeepSeek冲击后的一次战略反击——用技术创新回应质疑，用开放生态对抗封锁。
在全球AI算力竞赛日趋白热化的当下，华为选择了一条与众不同的道路：不再单纯追赶英伟达的单卡性能，而是通过革命性的“超节点”架构，试图在万卡级互联技术上实现弯道超车。这背后折射的，是中美科技博弈进入新阶段的深层逻辑——当先进制程工艺受限时，如何通过系统性创新突破算力瓶颈，成为决定未来AI话语权的关键变量。
技术突破的三重维度：从芯片到架构的全栈创新
华为此次发布的昇腾950系列芯片，最引人注目的技术亮点在于对多种低精度数据格式的全面支持。相比前代产品，950系列不仅支持业界标准的FP8、MXFP8、MXFP4格式，更重要的是推出了自研的HiF8格式——在保持FP8高效性的同时，精度无限接近FP16。
这一技术路线的选择并非偶然。在先进制程工艺受限的背景下，通过降低数值精度来提升算力密度，成为华为绕过制程限制的重要策略。HiF8格式的推出，实际上是华为在算法优化与硬件设计之间找到的一个巧妙平衡点：既能显著提升推理吞吐，又能保证模型精度不受明显影响。
更值得关注的是，华为首次在昇腾芯片中引入了SIMD/SIMT新同构设计。这种创新架构允许同一个计算单元既能像流水线一样处理“大块”向量数据，又能灵活处理“碎片化”数据。这种设计哲学的转变，反映了华为对AI计算模式演进趋势的深刻理解——随着模型复杂度不断提升，对灵活性和效率的要求将同等重要。
在内存技术方面，华为同样展现出了令人印象深刻的系统性思维。针对不同应用场景的特殊需求，华为自研了两种HBM技术：面向推理Prefill阶段的低成本HiBL 1.0，以及面向训练和Decode阶段的高性能HiZQ 2.0。
这种“一芯两用”的设计理念，实际上是对传统“一刀切”芯片设计模式的颠覆。通过将同一个die与不同规格的自研HBM合封，华为实现了在成本和性能之间的精确平衡。这不仅能够降低客户的整体拥有成本，更重要的是体现了华为在供应链自主可控方面的战略考量。
如果说前两个层面的创新更多体现在硬件优化上，那么“灵衢”(UnifiedBus)协议的推出，则代表了华为在系统架构层面的根本性突破。
传统的GPU集群方案面临着两个根本性挑战：长距离高可靠互联，以及大带宽低时延传输。华为通过在互联协议的每一层都引入高可靠机制，在光路引入百纳秒级故障检测，重新定义光器件和互联芯片，实现了光互联可靠性提升100倍，互联距离超过200米。
更令人惊叹的是，华为声称Atlas 950超节点的互联带宽达到16PB/s——这个数字超过了当前全球互联网峰值带宽的10倍。这意味着华为不仅在技术指标上实现了突破，更在工程实现上达到了前所未有的复杂度。
战略选择的深层逻辑：为什么是超节点？
华为选择超节点技术路线，根本原因在于对自身技术约束的清醒认识。
徐直军在发言中明确提到：“中国半导体制造工艺将在相当长时间处于落后状态。”在这种约束下，单纯追求单芯片性能的提升空间有限，而通过系统级创新实现整体算力突破，成为更为现实的选择。
超节点架构的核心价值在于，它能够将数千乃至上万颗芯片整合为一个逻辑上的“超级计算机”。这种架构创新不仅能够充分发挥每颗芯片的计算潜力，更重要的是通过优化的互联协议，最大程度地降低了通信开销和延迟。
随着大模型参数规模不断攀升，从千亿级向万亿级发展，传统的单卡或小规模集群方案越来越难以满足训练需求。华为推出的Atlas 950超节点支持8192卡，Atlas 960超节点支持15488卡，直接瞄准了未来大模型训练的核心需求。
特别是在推理场景中，随着Agent技术的快速发展，输入上下文长度呈指数级增长，Prefill阶段的计算需求急剧上升。华为针对这一趋势，专门设计了Ascend 950PR芯片，配合低成本HiBL 1.0内存，实现了成本和性能的最优平衡。
华为宣布开放灵衢2.0技术规范，这一决策背后蕴含着深刻的生态建设考量。在英伟达CUDA生态占据绝对主导地位的情况下，华为选择开放核心技术，实际上是在构建一个以自己为中心的新生态圈。
这种开放策略的风险和收益并存。一方面，开放技术规范能够吸引更多合作伙伴参与，加速技术迭代和应用落地；另一方面，也存在核心技术外流的风险。但在当前的市场环境下，封闭的生态很难与英伟达正面竞争，开放或许是华为的最优选择。
技术挑战：单芯片性能差距与工程复杂性
首先必须正视的是，在单芯片层面，华为昇腾芯片与英伟达产品仍存在显著差距。受制于先进制程工艺的获取限制，华为昇腾910C芯片采用的7nm工艺，相比英伟达H100/H200的4nm工艺存在明显代差。这种制程差距直接导致在相同功耗下，单芯片算力密度、能效比等关键指标的劣势。
根据公开数据，英伟达H100的FP16算力约为1000 TFLOPS，而华为昇腾910C约为640 TFLOPS，差距达到40%以上。在更关键的AI训练场景中，这种性能差距可能进一步放大。华为试图通过多芯片互联的系统性优势来弥补单芯片性能不足，但这种策略的有效性仍需市场验证。
万卡级超节点的技术实现难度更是远超想象。
以Atlas 950超节点为例，8192张卡意味着需要处理海量的卡间通信，任何一个环节的故障都可能导致整个系统的崩溃。华为力图通过灵衢协议实现了“万卡超节点，一台计算机”，但这一技术承诺的实际验证，需要在真实的大规模部署中才能得到答案。
特别是在软件适配方面，如何让现有的AI框架和应用程序能够充分发挥万卡超节点的性能优势，需要大量的优化工作。这不仅需要华为自身的技术投入，更需要整个软件生态的配合。
除此之外，客户认知与接受度也是个问题。虽然华为在技术指标上声称全面超越英伟达产品，但市场接受度的建立需要时间。目前AI行业的主流开发框架和工具链都是围绕英伟达GPU优化的，迁移到昇腾平台需要额外的开发成本和学习成本。
更重要的是，大型AI公司在选择算力平台时，不仅考虑性能指标，还要考虑供应链稳定性、技术支持质量、生态完整性等多个因素。华为需要在这些软实力方面证明自己。
虽然华为在芯片设计、系统架构等方面实现了突破，但在光器件、高端封装、精密制造等环节，仍然面临供应链约束。特别是在先进制程芯片制造方面，华为仍然依赖于有限的代工厂资源。
这种依赖性不仅影响产能释放，更可能在地缘政治风险升级时，成为华为AI战略的致命弱点。
地缘政治博弈中的互联技术争夺战
值得关注的是，华为在互联技术上的突破，与英伟达2020年收购Mellanox的战略布局形成了有趣的对比和竞争。英伟达以70亿美元收购这家以色列高速互联技术公司，正是看中了其在InfiniBand和以太网互联技术方面的领先地位。这笔交易使英伟达在数据中心互联领域获得了关键技术优势，为其GPU集群方案提供了完整的技术闭环。
然而，这笔收购在中国遭遇了长时间的反垄断审查，最终在附加条件下才获得批准。中国监管部门的担忧并非没有道理——控制了高端互联技术的英伟达，几乎可以主导整个AI基础设施的技术标准和供应链。这种担忧在今天看来更具前瞻性：当英伟达通过CUDA生态和Mellanox互联技术构建起完整的技术壁垒时，其他厂商想要突破变得极其困难。
从这个角度看，华为推出灵衢协议并选择开源开放，实际上是在重新定义互联技术的游戏规则。华为的策略是：既然无法在英伟达构建的技术体系内竞争，那就创建一个全新的技术标准和生态系统。灵衢协议不仅是技术突破，更是对“英伟达-Mellanox”技术联盟的直接挑战。
近期中国大陆下令阿里、字节跳动等科技巨头禁购英伟达RTX Pro 6000D等高端GPU，这一政策信号具有重要的象征意义。它不仅体现了监管层对关键技术自主可控的重视，更为华为等本土厂商创造了市场机遇窗口。
这种政策导向的变化，实际上是中美科技博弈进入新阶段的重要标志。过去更多是美国对中国的技术封锁，现在中国也开始主动采取措施，减少对美国关键技术的依赖。
面对华为的赶超，英伟达应时而动，也在调整自己的战略布局。就在华为华为全联接大会召开之时，业界传出了英伟达入股英特尔的消息，反映了技术巨头们在不确定环境下寻求新合作模式的趋势。
对英伟达而言，中国市场的重要性不言而喻。面对华为等竞争对手的强力冲击，英伟达需要在技术领先性和地缘政治风险之间找到新的平衡点。
前景展望：技术创新与市场竞争的双重考验
华为的超节点战略，代表了中国AI产业在面临外部压力时的一次重要技术转向。从单纯的追赶模式，转向差异化创新模式，这种战略调整本身就具有重要意义。
短期内，华为需要证明其万卡级超节点的技术可行性和商业价值。Atlas 950超节点计划于2026年四季度上市，这将是检验华为技术承诺的关键时点。如果华为能够如期交付并达到承诺的性能指标，将极大地提振中国AI产业的信心。长期来看，超节点技术路线是否能够真正撼动英伟达的市场地位，还取决于多个因素的综合作用：技术迭代速度、生态建设进度、政策环境变化，以及客户接受度等。
但无论如何，华为这次的技术突破已经表明，在AI算力这个关键赛道上，中美之间的技术差距正在缩小。这不仅是中国科技实力提升的重要体现，更可能预示着全球AI产业格局的深刻变革。
在这场没有硝烟的算力战争中，华为已经打响了反击的第一枪。接下来的较量，将决定未来AI时代的话语权归属。