徐直军亮剑，华为破局中国AI算力困境！

出品 | 网易科技《态度℃》

作者 | 秦朗

2025年9月18日，上海

当徐直军在台上接连公布昇腾、鲲鹏、超节点、集群、灵衢2.0这些关键词时，台下的媒体们已然是面面相觑：习惯了这几年来华为谨慎而有限的技术发布，此时齐刷刷被这密集的信息量和背后彰显的战略决心所震撼。

这一刻，华为六年的蛰伏，终于不再低调隐忍秀出了坚实的肌肉。但，这并不是一场胜利的庆典，而是一次“悲怆”的突围宣言，当徐直军终能畅所欲言、一吐心中块垒时，这场被迫换道后的全力超车也就拉开了序幕。

或许这一次，中国的AI算力之路，能够因此得到彻底地解决。

“超节点+集群”，让中国算力无忧

“算力，过去是，未来也将继续是人工智能的关键，更是中国人工智能的关键。”徐直军以这样的开场拉开了2025华为全连接大会的序幕。

这戳中了当下国内对AI算力爆炸性增长的真实需求：当模型的参数规模从千亿向万亿甚至更高攀升时，无论是训练还是推理都需要消耗巨量的算力。但，在目前先进AI芯片获取受限的情况下，供给端被牢牢套上了“枷锁”，这是中国AI算力亟需解决的困境。

对于这种困境，徐直军承认“单颗芯片确实比英伟达有差距”，但他同时表示，“AI算力不等于芯片性能，单颗芯片性能的短板可以通过‘超节点和集群’方式解决，且实现性能更强。同时，国内的电力基础施优势也解决了算力用电问题。”

徐直军坚定地认为，“只有依靠超节点和集群，才会规避中国的芯片制造工艺受限，能够为中国的AI算力提供源源不断的算力支持和供给。”

他公布的华为超节点算力数据，确实让台下发出了惊呼声。

据其公布的Ascend 950DT的Atlas 950超节点信息显示：Atlas 950支持8192张基于Ascend 950DT的昇腾卡（每张卡对应一颗Ascend 950DT芯片），包括由128个计算柜、32个互联柜，柜间采用全光互联。

重点来了：Atlas 950超节点的FP8算力达到8E FLOPS、FP4算力达到16E FLOPS，而8E FLOPS的FP8算力是英伟达明年下半年上市的NVL144的6.7倍，是2027年上市的 NVL576的1.67倍。

徐直军显然对于Atlas 950超节点显然很自豪，将其称为“全球最强超节点”。

而这依然还远远不是华为的极限，徐直军还宣布将在2027年四季度推出基于Ascend 960的Atlas 960超节点，最大可支持15488卡；按照徐直军公布的Ascend 960的FP8算力达到2 PFLOPS计算，Atlas 960超节点的FP8算力或将达到30E FLOPS，是英伟达2027年下半年推出的NVL576的6.45倍。

由超节点组成的集群，数据更为惊人：华为将在2026年四季度推出Atlas 950 SuperCluster集群，由64个Atlas 950超节点互联组成，把1万多机柜中的52万多片昇腾950DT组成为一个整体，FP8总算力可达524E FLOPS；相比当前世界上最大的集群 xAI Colossus，规模是其2.5倍，算力是其1.3倍。

徐直军毫不掩饰对这一系统能力的信心，他表示：“通过Atlas 950和Atlas 960，我们对于为人工智能的长期快速发展提供可持续且充裕算力，充满信心。”

这样惊人的规模，确实足以让中国再无算力之忧！

系统级架构创新下的换道超车

为了能够做到以“超节点+集群”让中国AI算力无忧，在面对先进制程受限的挑战下，华为并未选择在单芯片性能上与英伟达正面竞争，而是凭借其在通信与系统架构领域数十年的积累，走出了一条迥别于英伟达的创新道路。

“超节点”概念最初在学术界提出时，是为了将多个计算节点通过高速互联整合，以构建单一系统映像（Single System Image, SSI），使分布式系统在逻辑上如同一台计算机般工作。

英伟达在2022年就发布了DGX SuperPOD概念，并不断推出NVL72等产品；预计2026年将推出基于Rubin的NVL144 ，预计FP4算力可以达到3.6E FLOPS，FP8训练算力则为1.2E FLOPs；预计到2027年，将推出基于Rubin的NVL 576，FP8训练算力4.8E FLOPS。

这与华为8192卡的Atlas 950和15488卡的Atlas 960形成巨大反差，背后实是华为在技术受限后依托自身优势走出的“换道超车”路线。

对于信奉摩尔定律的英伟达而言，一直坚信工艺迭代带来的性能提升，所以其研发重心在于如何追求更先进的制程、采用更先进的CoWoS封装、集成更大容量的HBM。体现在超节点上，英伟达是希望通过少数顶级芯片的极致互联来追求绝对的性能优势，形成强大的单体节点。

这种技术路径选择背后有着深刻的商业逻辑：英伟达凭借在GPU领域的绝对领先地位，其高端芯片的单片利润率极高，通过销售顶级计算单元可以获得最大化的商业回报。

所以这也在一定程度上限制了颠覆性创新的空间。这或许与两个因素相关：其一，英伟达在全光网络上的技术底蕴不足，NVL72中依然采用铜缆设计，存在电互联衰减等物理层面的限制；另外，这还可能与英伟达CUDA生态的巨大成功有关，其已经形成了强大的软件护城河，这也导致英伟达所有硬件演进都必须优先保证对CUDA的兼容性和开发者的习惯，而颠覆性的系统架构变革可能回带来生态风险，这是英伟达无法承受的。

反观华为，则是走出一条通过系统架构创新、用非尖端工艺的芯片组合出超越单一尖端芯片性能的超节点道路，这也正是任正非之前所谈到的“用非摩尔补摩尔，用数学补物理，用电力换算力”道路。

对于超节点，徐直军给出了一个清晰简单且异常契合的定义，“超节点事实上就是一台能学习、思考、推理的计算机，物理上由多台机器组成，但逻辑上以一台机器学习、思考、推理。”

这一定义清晰揭示了超节点的核心特征：物理分布、逻辑统一。而要将成千上万张昇腾卡整合为一台可协同工作的“逻辑计算机”，关键在于高效、可靠的联接技术。

联接技术，正是华为的强项。

据徐直军表示，“为了解决长距离且高可靠问题，我们在互联协议的物理层、数据链路层、网络层、传输层等每一层都引入了高可靠机制；同时在光路引入了百纳秒级故障检测和保护切换，当出现光模块闪断或故障时，让应用无感；并且，我们重新定义和设计了光器件、光模块和互联芯片。这些创新和设计让光互联的可靠性提升100倍，且互联距离超过200米，实现了电的可靠和光的距离。其次，为了解决大带宽且低时延问题，我们突破了多端口聚合与高密封装技术，以及平等架构和统一协议，实现了TB级的超大带宽，2.1微秒的超低时延。”

这些系统性、原创性的技术创新，让华为开创了超节点架构并开创了新型的互联协议，让万卡超节点成为了可能。徐直军宣布，新互联协议被命名为灵衢，意味着九省通衢、实现大规模算力的联通，英文名则是UnifiedBus，简称UB。徐直军强调，“基于这个互联协议的超节点架构的核心价值主张是：万卡超节点，一台计算机！”

徐直军还宣布，华为将开放灵衢2.0技术规范。，以便更广泛地促进互联技术发展和产业进步，“欢迎产业界伙伴基于灵衢研发相关产品和部件，共建灵衢开放生态。”

在倒逼之下，华为走出了以自主可控为核心，通过系统级架构创新来破解算力困境的独特发展路径。

生态破局："谈恋爱"的开放

英伟达的成功，在于其CUDA生态的成功。

来看一个新闻：OpenAI刚宣布与英伟达达成合作，将采用英伟达硬件打造和部署至少10GW的AI数据中心，而英伟达承诺会随着每 GW 的部署逐步向 OpenAI 投资最高1000亿美元。

这新闻被解读为英伟达为维护自身CUDA生态、拉拢全球开发者所为，足见其对于生态的重视程度；同时，也能从另外一个层面看出算力基础的重要性。

面对与英伟达之间庞大的生态差距，华为选择了与英伟达截然不同的生态策略：英伟达通过CUDA生态锁定用户，构建软硬一体的闭环；华为则通过开源吸引开发者，最终促进昇腾硬件销售。

徐直军不仅宣布将开放灵衢2.0技术规范，还要持续推进MindSpore、CANN等软件栈的开源。

对于这一点，他的态度异常坚决，“华为不同于大模型公司，也不同于应用公司……变现靠昇腾硬件，其他的一切都可以开源开放，所以说这也是客户跟我们互动出来的结果。开源开放是促进硬件规模和硬件的普遍使用，大家都用了，我卖得多了，开源开放的钱就挣回来了。”

他进一步表示，“（华为）进步是在和客户不断的交互过程中实现的。我们宣布CANN全面开源开放，这个决策就是在很多客户的促进下形成的。没有客户的促进，我们的研发团队感觉还好得很，而且感觉什么都给客户做好了挺好的。（其实）有的客户甚至比我们的能力还强，只要你把芯片给我，把底层开放给我，我就能把芯片、算力的能力都给你挖掘出来。”

徐直军还强调，华为不会兼容CUDA生态，必须坚持搞CANN生态和MindSpore，这是出于长远考虑，“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？”

生态是开发者关注的焦点问题，徐直军表示，“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。”

他坦言，当前华为的生态和整个工具链肯定比英伟达有差距，但他坚信：“生态是用出来的，只要大家心往一处想，都来使用，国内生态一定会发展起来。”

“被逼出来的创新，被逼出来的伟大”

华为在AI算力上的创新之路，始于被迫，但终于引领。

从PD分离的芯片级创新，到超节点的系统级突破，再到开源开放的生态策略，华为在AI算力走上了“换道超车”之路；它不追求在每个单点技术上都与对手正面竞争，而是通过系统级创新和架构优化，实现整体性能的超越。

对于创新，徐直军一番话道出了背后的辛酸，“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。”

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

是的，AI仍将处于高速发展和颠覆性变革的“2G时代”，未来会如何变化无人能确定。

但至少，中国的AI算力征程，已然乍现曙光！