当英伟达以 50 亿美元入股英特尔、OpenAI 与甲骨文敲定三千亿美元算力订单的消息接连震动科技界时，全球 AI 产业正迎来一场以生态整合为核心的格局重塑。

这一系列交易勾勒出美国 AI 产业链的清晰布局：从英伟达的 GPU 霸权到英特尔的 x86 生态，从 OpenAI 的模型创新到甲骨文的云端基建，资本与技术正加速流向 " 芯片 - 算力 - 模型 - 应用 " 的闭环构建，通过垂直整合筑牢竞争壁垒。

几乎在同一时间，上海华为全联接大会 2025 上，华为副董事长、轮值董事长徐直军正式发布了全球最强算力超节点和集群。

这一场华为全联接大会，被业界视为昇腾在历经多年制裁带来的不确定性后，一次正式的、高调的 " 回归 "，徐直军一口气发布了涵盖了全新的四颗昇腾芯片、三个超节点、两个集群、一个通用计算超节点以及创新的灵衢互联架构，展示了业界少有的 AI 算力全栈技术能力。

有人形容，徐直军的演讲，" 终于把他这六年最想说的话说了出来 "，其背后蕴含的复杂情感与战略决心不言而喻。

算力超节点和集群，不仅是一项技术架构的革新，更是在特定地缘政治与产业环境下，为规避先进半导体制程限制而精心设计的战略博弈。

实践证明，华为开辟出一条通往世界级 AI 算力的非对称竞争路径：通过系统工程和联接技术的优势，弥补单颗芯片性能的短板。由此还传递出另一层信息：华为不再试图在由他人制定的 " 单芯片性能 " 竞赛规则中追赶，而是要通过改变游戏规则本身——即转向 " 系统性能 " 来获得领先。

从无到有，从有到优

算力已不再是单纯的技术指标，而是关乎国家经济未来和战略自主的关键战略资源。

当下，算力被普遍定义为 AI 时代的核心基础设施和 " 发动机 "。它已成为一种 " 新质生产力 "，是支撑数字经济增长、驱动传统产业从制造业到金融服务转型升级，以及孵化自动驾驶、人形机器人等未来产业的基石。对智能算力的需求正呈指数级增长，其增速远超通用算力，成为衡量一个国家数字经济发展水平的核心指标。 

这一全球共识确立了一个基本前提：任何希望在 21 世纪保持竞争力的国家，都必须确保拥有大规模、可负担且技术领先的算力资源。算力如同工业时代的电力或石油，是所有上层数字创新的基础，其重要性不容置疑。

然而，中国在通往 AI 领导地位的道路上，面临一个严峻的结构性挑战。徐直军对此直言不讳：" 由于我们受到美国的制裁，不能到台积电去投片，我们单颗芯片的算力相比英伟达是有差距的 "。

不可否认，这一困境的现实影响巨大。徐直军回忆，这 6 年多来，华为经历了生死沉浮，尤其是 2019 年受美国制裁让芯片供应链几乎一夜之间紧绷到极限。在昇腾芯片供应最紧张的时期，华为不得不对其进行配给，" 不敢把昇腾 910 卖给互联网领域客户，只卖国计民生领域的客户 "。

芯片一度不得不有限配给，给各行各业敲响警钟：AI 算法和应用层面的雄心受到了最底层硬件供应的严重制约，扼制着中国 AI 产业的发展速度。因此，这 6 年来，华为必须解决自主算力从无到有、从有到优的难题。

在多次演讲和采访中，徐直军也反复强调一个论断：" 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 "，这与加速建设国产算力基础设施、优先支持基于国产 AI 芯片的智算中心的国家战略高度契合。

超越单芯性能的新范式  

面对单颗芯片制造工艺的客观差距，华为没有选择正面硬碰，而是另辟蹊径，提出了一套以系统工程能力制胜的全新架构。这不仅是技术路线的选择，更是一种战略思想的根本转变。

徐直军指出，尽管单颗芯片性能存在差距，但华为可以凭借其三十多年在联接技术（" 联人、联机器 "）上积累的深厚功力来弥补。他认为，AI 计算本质上是并行计算，因此，如果一颗芯片稍弱，可以通过更高效地联接更多芯片来获得整体性能的超越。" 你用 5 颗卡，我可以用 10 颗 "，这背后是系统效率对单元效率的补偿。 

这种创新被徐直军坦诚地称为 " 被逼出来的 "，是一种 " 用非摩尔补摩尔、用数学补物理 " 的无奈之举，却也因此开辟了新的可能性。它直接挑战了业界长期以来对单芯片算力（如 TOPS 值）的迷信，提出对于大规模 AI 训练而言，真正的瓶颈往往不是单个处理器的峰值速度，而是成千上万个处理器之间的数据通信效率。通过将优化的重心从 " 神经元 "（芯片）转移到 " 神经网络 "（互联系统），华为将竞争的焦点引向了自己最擅长的领域。

在这一原则指导下，华为发布了具体的硬件产品形态。Atlas 950 SuperPoD 和 Atlas 960 SuperPoD 超节点，分别能够支持高达 8192 张和 15488 张昇腾卡。其核心定义是，一个 " 超节点 " 在物理上由多台机器构成，但在逻辑上 " 像一台计算机一样工作、学习、思考、推理 "。 

更进一步，这些超节点可以组合成规模更为庞大的 " 集群 "。Atlas 950 SuperCluster 集群的算力规模可超过 50 万卡，而 Atlas 960 SuperCluster 集群则能达到百万卡的惊人规模。这种规模的计算密度也是前所未有的。这些超节点 + 集群意味着一个高度内聚、极低延迟的计算环境，能够将庞大的 AI 训练任务无缝地分布在数万个处理器上，而不会因通信开销导致效率急剧下降。

昇腾生态 " 长征 " 之路

如果说 " 超节点 + 集群 " 是华为打造的强大 " 躯体 "，那么昇腾生态则是其 " 灵魂 "。硬件的成功最终必须通过繁荣的软件生态来实现。这是华为面临的最为艰巨，也最为关键的挑战。

为解决生态建设的 " 鸡生蛋，蛋生鸡 " 难题，华为确立了清晰的商业模式：" 华为的变现靠昇腾硬件，其他的一切都可以开源开放 "。其核心逻辑是，通过将软件层（如昇腾硬件使能 CANN 及 Mind 系列应用使能套件及工具链）和互联规范（如灵衢 2.0）开源，最大限度地降低开发者和合作伙伴的进入门槛，鼓励广泛的采纳和创新。 

当越来越多的应用在昇腾平台上被开发出来，平台的价值就会随之提升，从而创造一个良性循环的 " 飞轮效应 "，最终驱动华为赖以盈利的昇腾硬件产品的销售。

当然，昇腾生态也需要克服一个客观障碍——开发者惯性与供应链现实。

徐直军深刻地认识到，生态推广的主要障碍往往并非来自高层的战略决策，而是源于 " 工程师的习惯问题 "。开发者对英伟达工具链的熟悉和依赖，形成了强大的使用惯性，使其不愿轻易转换平台。

面对这些挑战，华为呼吁国内产业界形成合力，" 生态是用出来的，在用的过程中有问题解决问题 "，号召科技界团结一致，共同承担早期迁移的阵痛，以集体之力培育一个自主的、繁荣的 AI 生态系统。

为了构建和运营如此庞大的算力系统，能源消耗是巨大的挑战。国内的电力基础设施优势解决了算力用电问题，为 " 超节点 + 集群 " 战略的经济可行性提供了坚实的保障。

中国的 " 东数西算 " 工程，旨在将东部沿海地区的数据处理需求，引导至西部能源丰富的省份。青海和贵州等西部省份，拥有丰富且廉价的风、光、水等清洁能源，能够为数据中心提供稳定、低成本的电力。同时，这些地区凉爽干燥的气候，也为数据中心提供了天然的冷却优势，可大幅降低占总运营成本近半的电费和制冷开销。内蒙古等地区更是出台了专门的低电价政策以吸引数据中心落户。这体现了企业技术战略与国家产业政策的深度耦合。

" 让中国没有算力之忧 "

回顾历届华为全联接大会的主题，可以清晰地勾勒出一条从宏观数字化转型到聚焦 AI 核心基础设施的战略演进轨迹。

从 2016 年的 " 塑造云时代 " 聚焦云服务普及，到 2018 年 "+ 智能，见未来 " 将 AI 提升为核心战略，再到 2020 年 " 共创行业新价值 " 和 2022 年 " 释放数字生产力 "，华为的战略逐步深化，强调与伙伴合作及数字化的生产要素属性。

2025 年的 " 跃升行业智能化 " 标志着质的飞跃，战略焦点从应用赋能彻底转向对 AI 最底层的算力基础设施进行重构与引领，标志着战略焦点的根本性转移。

今年，大会的焦点不再是泛泛的智能化应用，而是直指驱动这一切的根本动力——算力基础设施本身。

充裕且自主可控的算力供应，将为无数 AI 初创公司和大型企业解除后顾之忧，使他们能够放手训练更大、更复杂的 AI 模型，而不必担心硬件断供的风险。这将有助于中国突破长期存在的 " 算力瓶颈、生态短板 "，推动 AI 技术深度渗透到千行百业，加速从金融、制造到医疗、教育等各个领域的智能化转型。

这场华为全面对标英伟达的 " 算力长征 "，目的地是构筑起能够支撑 " 我国乃至全世界 AI 算力需求 " 的坚实底座，更深远的战略意图则是为中国 AI 应用层的 " 百花齐放 " 提供最肥沃的土壤，尤其是 AI 算法和应用层面不再受最底层硬件供应的严重制约。

如果这一战略得以成功实施，全球 AI 基础设施市场可能出现两极分化的局面：一个是以英伟达 /CUDA 为核心的生态系统，另一个则是以华为 / 昇腾为核心的生态系统。这将从根本上挑战 AI 开发领域长期以来由单一技术标准主导的格局，为全球技术版图带来新的变量。