对话徐直军：华为最大的杀招，不是AI芯片

徐直军终于把他这六年最想说的话说了出来。

2025年华为全联接大会，会场的灯光一点点暗下去，大屏幕上浮现出“昇腾”字样的那一瞬间，没有想象中的轰然与热烈，有人屏住了呼吸，有人眼眶泛红，大家都知道，昇腾有一天会公开回归，但真正回归的那一刻，感慨的情绪压过了兴奋。

华为公布了未来数年完整的AI芯片路线图——这一刻，距离2018年发布昇腾310芯片，2019年发布昇腾910芯片，已经过去了两千多个日与夜。

这时间说长不长，说短也不短，却足够让一家企业经历生死沉浮。2019年的那个春天，美国的制裁让供应链几乎在一夜之间紧绷到极限。华为一度乐观地认为，这种影响不会持续太久，2019年的华为全联接大会上，华为按照既定节奏推进昇腾910的商用发布，依旧一副云淡风轻的模样。

但压力已经遍布每一处角落。徐直军回忆道，“按照当时昇腾910芯片的备货量，不敢卖给互联网领域客户，只卖国计民生领域的客户。”制裁像骤然降临的暴风雨，打断了华为原本昂扬的节奏。从荣光到孤立，从掌声到质疑，华为的芯片之路几乎被外界判了“死刑”。

度过有史以来最大的难关，需要付出什么代价，除了华为自己，无人知晓。外界看到的华为，可能是Mate 60“争气机”，可能是鸿蒙操作系统，也可能是MetaERP、高斯数据库以及一系列确保自身生产经营的中间件。

但更多华为人在蛰伏，海思、云计算、数据中心、光通信等华为大大小小的团队，都迫不及待要加入一线，AI算力，这是华为未来真正的战场。

今年3月份，华为正式推出了Atlas 900超节点，可以理解为华为AI战略的预告，满配支持384卡。384颗Ascend 910C芯片，能够像一台计算机一样工作，最大算力可达300 PFLOPS。到目前为止，Atlas 900依然是全球算力最大的超节点，CloudMatrix384超节点，是华为云基于Atlas 900超节点构建的云服务实例，也被广泛应用于大模型的训推。

海外知名分析机构SemiAnalysis，当时以“Huawei AI CloudMatrix 384–China’s Answer to Nvidia GB200 NVL72”为题分析并得出结论，华为的芯片技术落后一代，但其自主研发的云端超级算力解决方案CloudMatrix 384却可领先于英伟达和AMD当前市售产品一代，直接对标英伟达GB200 NVL72系统，在多项关键指标上展现出超越英伟达机架级解决方案的技术优势。

“以前英特尔允许我们使用CPU芯片互联协议，后来也被禁止了，我们从光器件、光模块、互联协议、互联芯片，全部靠重新定义、设计才能实现，有海外企业一直想把超节点搞一套出去，研究我们为什么能搞出超节点”徐直军说。相比于芯片本身，海外更关注超节点，因为目前海外能做出更好的芯片，但做不出如华为一般的超节点。

2025年华为全联接大会，时隔多年之后，华为轮值董事长徐直军再次与多家媒体对话——芯片不是华为AI算力的全部，“超节点+集群”算力解决方案是华为在AI领域的核心战略，灵衢互联协议是开创新计算架构的新范式。

芯片很重要，也没那么重要

“算力的基础是芯片，昇腾芯片是华为AI算力战略的基础。”徐直军表示，至2028年，华为开发和规划了三个系列，分别是Ascend 950系列，Ascend 950PR和Ascend 950DT，以及Ascend 960、Ascend 970系列，更多具体芯片还在规划中。

华为将以几乎一年一代算力翻倍的速度，同时围绕更易用，更多数据格式、更高带宽等方向持续演进，持续满足AI算力不断增长的需求。

相比Ascend 910B/910C，从Ascend 950开始的主要变化包括：

• 引入SIMD/SIMT新同构，提升编程易用性；
• 支持更加丰富的数据格式，包括FP32/HF32/FP16/BF16/FP8/MXFP8/HiF8/MXFP4/HiF4等；
• 支持更大的互联带宽，其中950系列为2TB/s，970系列提升到4TB/s；
• 支持更大的算力，FP8算力从950系列的1 PFLOPS提升到960的2 PFLOPS、970的4 PFLOPS；FP4算力从950的2 PFLOPS提升到960的4 PFLOPS、970的8 PFLOPS；
• 自研HBM，内存容量逐渐加倍，而内存访问带宽将翻两番。

芯片本身之外，生态是开发者关注的焦点问题，徐直军表示，“国内AI企业用昇腾训练大模型，主要是看他们用不用，就像谈恋爱，不谈的话，你怎么知道对方的优缺点，合适不合适，你要谈一下，要用一下。在用的过程中有问题解决问题，A能用，为什么B不能用，就是你用不用的问题。”

“当然，我们的生态和整个工具链肯定比英伟达有差距，原来工程师在英伟达应用很熟练，就不愿意转过来，它是工程师的习惯问题，而不是高层的问题。”他补充。

业界不少芯片厂商选择兼容英伟达CUDA生态，对现有AI开发体系友好，但华为有自己的考量。“我们不兼容CUDA生态，一定要搞CANN生态和MindSpore，也是出于长远考虑，如果我们投如此多的钱兼容CUDA生态，而且还是CUDA过去的版本，哪天CUDA生态兼容不了了怎么办？坚定不移研发MindSpore，当时很多专家都反对。现在我们的AI，从达芬奇到昇腾芯片到一切，所有的软件、硬件都不依赖于西方生态和供应链，长远考虑必须要把生态构建起来。”徐直军坦言。

如果故事只到这里，华为充其量实现了“活下来”的任务，很好，但对华为来说远不够好。毕竟在昇腾设计之初，就不是为了做一个备份，昇腾910发布就冲着最强算力的目标，在供应链和制程等芯片制造能力落后的情况下，华为昇腾芯片短期内还将处于追赶的状态。

然而，很多人没有意识到，成就英伟达的大模型，其实下一个成就的就是华为，大模型前期，英伟达受益于单个GPU卡的性能和CUDA生态，未来随着AI的演进，华为受益的是“超节点+集群”，后者已经在顶级大模型圈层得到认可，而普罗大众的认知不强。

超节点+集群，让中国没有算力之忧

2022年，英伟达曾发布DGX H100 NVL256“Ranger”平台，但最终未投入量产——该方案因成本过高、功耗巨大且可靠性问题（源于超量光收发器需求及双层网络架构）而被放弃。在2024年3月，英伟达转而推出基于Blackwell GPU打造的GB200 NVL72超节点产品，规模大幅缩小。

回过头看，英伟达的超节点路标已经消失不见，英伟达既证明了超节点是未来算力的趋势，也证明了超节点做起来的难度，华为接过AI算力的下一棒。

本次大会上，华为发布了最新超节点产品Atlas 950 SuperPoD和Atlas 960 SuperPoD超节点，分别支持8192及15488张昇腾卡，在卡规模、总算力、内存容量、互联带宽等关键指标上全面领先，在未来多年都将是全球最强算力的超节点。

基于超节点，华为同时发布了全球最强超节点集群，分别是Atlas 950 SuperCluster和Atlas 960 SuperCluster，算力规模分别超过50万卡和达到百万卡，是当之无愧的全世界最强算力集群。

“除了单颗芯片比它（英伟达）的算力小一点，功耗大一点，其他都是优势。”徐直军如此评价，“因为AI就是并行计算，所以我们的解决方案就是超节点，超节点做成一台机器，你用5颗，我可以用10颗，那我们用384/8192/15488颗芯片，这还不是最大的。”

他进一步解释道，（华为）不同于大模型公司，也不同于应用公司，作为ICT基础设施和智能终端提供商，华为充分发挥自身优势，扎扎实实把基础设施做好，通过基础设施挣钱，做超节点、做集群，公司内部已达成共识，通过昇腾硬件变现，取得商业成功。

超节点是一条不得已的道路，也是能够将华为所有能力融为一体，最大程度发挥华为优势的道路，更具有决定意义的是，超节点能够将华为在单芯片的劣势扭转为胜势，超过英伟达，实现算力最强。

“什么叫超节点？尽管物理上是多机柜、多个卡（8192个卡或者是15488个卡）联接成一个超节点，但是它们能够像一台计算机一样工作、学习、思考、推理。集群是把多个超节点以网络联结在一起，就像云服务一样，相当于用多个服务器一样，即把多台服务器连接在一起，再以软件层将它调度。”徐直军说。

他进一步表示，华为的核心战略就是“超节点+集群”，只有依靠超节点和集群，才能规避中国的芯片制造工艺受限，才能够为中国的AI算力提供源源不断的算力支持和供给。

“创新有时是被逼出来的，不是天生想做。我们应对制裁，用非摩尔补摩尔、用数学补物理，不是什么伟大的事情。历史上海思靠芯片领先别人一代，现在芯片落后一代、两代，未来还不知道落后几代，只有另寻出路。另一条路就在这里，由于芯片工艺受限，逼着我们创新突破。”徐直军说。

灵衢，以及华为自己的路

在徐直军大会演讲的最后，并不是以芯片来收尾，“我们希望和产业界一起，以开创的灵衢超节点互联技术，引领AI基础设施新范式；以基于灵衢的超节点和集群持续满足算力快速增长的需求，推动人工智能持续发展，创造更大的价值。”

在业内人士看来，灵衢的革命意义可能不亚于AI基础设施的再造，华为超节点+集群的成功，很大程度就依赖于灵衢。如果说光刻机是把单芯片的性能持续放大，那么，灵衢则是将数以万计的芯片联接起来。

2021年，华为规划了三个公司级别的战略项目，其中之一是鸿蒙操作系统，另一个就是灵衢，其战略意义，可见一斑。

英伟达或者其他芯片公司的长处在于芯片，超节点却不是靠简单堆芯片就能实现大算力，就像大模型训练算力，在一定范围内，算力随着芯片数量的增加线性增长，到了一定瓶颈，芯片增加，边际效应大幅降低。

为大模型而定做的算力集群中，需要大量的数据高速传输，在人类历史上没有过这种，正向打满然后负向再打满的传输需求，低时延、高吞吐的要求都到了严苛级别，而且未来的算力不仅仅是当前大模型需要AI算力之间的高速互联，同时，AI算力和通用算力之间，通算和通算之间，也存在高速互联的需求。

随着IT产业的发展，PCIE、InfiniBand、RoCE等各种协议并行发展，英伟达的NVlink等协议最大化发挥了英伟达GPU的算力，灵衢不止是一个替代，它是AI算力互联标准的重塑，通过灵衢互联协议，能够把数万规模的计算卡，联接成一个超节点。

相较于NVlink协议的封闭，华为宣布将开放灵衢2.0技术规范，投入如此之大的心力，华为为何要将灵衢开放，其实不难理解，华为的理念是硬件变现，灵衢若只是华为一家之言，那就无法形成生态，更多的企业用灵衢构建自己的算力集群，产业的雪球才能越滚越大。

“我们的路肯定不是英伟达的路，现在大家都以英伟达的视角看我们的路，不公平。但我们自己不能‘傻’。我是短期痛苦，长期不痛苦。”徐直军说。

华为在AI算力领域走出来了一条自己的路，这是由很多能力构建成的系统。以光通信技术为例，英伟达超节点采用了全铜通信，优点是技术成熟，成本较低，缺点是只能部署2米以内，否则速度会大幅衰减，因此可联接芯片数量有限。华为采用了更激进的光通信策略，光模块带来了高带宽和高速率的优势，损耗低，适合长距离传输，因而可联接更多芯片，部署灵活。

但是，在华为之前，没有一家厂商敢用光模块来实现超节点，光模块故障率高且成本高，方案能不能做成都是未知数，华为凭借着多年积累的通信能力，在光芯片和连接技术、故障恢复等方面形成了一套独一无二的方案，使得超节点成为可能。

华为的胜利，是系统的胜利，是所有华为人乃至中国计算产业链的胜利。徐直军表示，“用超节点架构以及支持超节点的灵衢互联协议，打造超节点和集群，来满足我国无穷无尽的算力需求，这既是我们对自己的一个目标，又是对产业界的承诺，更是对国家的承诺。”

“把这条路闯出来，把中国产业链拉动起来，这条路就成了路。算不上新范式，是被迫出来的范式，是被逼出来的伟大。”徐直军说，“谁想做别人做过的事情呢？肯定想去开创未来的事情。”

（本文首发于钛媒体APP，作者｜张帅，编辑｜盖虹达）