21 世纪经济报道记者倪雨晴

算力竞争，正在从芯片赛跑进入系统决战。

7 月 17 日，2026 世界人工智能大会（WAIC）开幕，华为昇腾 950 超节点（Atlas 950 SuperPoD）真机首次亮相。这是目前业界最大 1024 卡超节点产品，也是国产 AI 算力的标杆，主要应用于大规模数据中心建设、万亿级大模型训练与中心高并发推理等场景。

（图源：华为官网）

同时值得注意的是，昇腾超节点的商用脚步在加快。华为最新披露，昇腾 384 超节点已商用落地 750 多套，规模应用于互联网、运营商、金融、教育、医疗、交通、制造等行业，也是国内唯一训练出 SOTA 模型的超节点。

这意味着，一方面，超节点已经成为 AI 算力创新的重要方向，华为之外，中兴、中科曙光等一众企业都已加入赛道。另一方面，国产算力的衡量标准正在发生变化，从比较单颗芯片的峰值性能，转为关注一整套系统能够调动多少有效算力。

在国产算力的新兴力量中，华为 Atlas 体系是中流砥柱。在希腊神话中，Atlas 是肩负苍穹的泰坦神，象征着无穷的力量与耐力，能扛起天地。显然，华为将基于昇腾系列芯片打造的 AI 计算解决方案命名为 Atlas，代表着华为打造大国重器、重塑全球算力格局的决心。

昇腾的 " 心灵手巧 "

据记者了解，昇腾 950 超节点基于灵衢互联协议和超节点架构，实现业界最大 1024 卡规模，提供 1 EFLOPS FP8、2 EFLOPS FP4 算力，拥有 256TB 全局统一内存编址空间，依托 TB 级 NPU 互联超大带宽与 3 μ s 超低 RTT 时延，突破集群内计算、存储等各类资源的通信瓶颈。通过系统性架构创新优化，实现全域资源统一高效调度，让整套超节点集群高效运行。

在满配状态下，昇腾 950 超节点由 128 个计算柜和 32 个互联柜组成，共计 160 个机柜，占地面积约 1000 平方米，搭载 8192 颗昇腾 950DT 芯片，计划于 2026 年第四季度上市。

这台昇腾 " 超级计算机 "，就是支撑各式 AI 应用的幕后硬件大脑。昇腾和 Atlas 作为华为 AI 战略的重要组成部分，其故事可以追溯到 9 年前。

2017 年，华为在全联接大会发布第一代 Atlas 智能云硬件平台，正式开启相关产品布局；2018 年，平台升级为 Atlas 智能计算平台，明确基于昇腾芯片打造，形成端、边、云全场景产品矩阵；2019 年，Atlas 人工智能计算平台正式商用。

随后，Atlas 在 2025 年迈入新阶段。当年 3 月，华为推出 Atlas 900 超节点，满配支持 384 卡，推动超大规模 AI 算力部署，直接对标英伟达产品。华为轮值董事长徐直军曾表示，Atlas 900 在 2025 年开启了华为 AI 超节点的征程。

到了 2026 年，950 超节点面世。在 WAIC 展台上，华为还展出了 Atlas 850E 风冷超节点服务器，主打系统级算力架构革新与全光互联技术突破。同时，面向海外市场，950 超节点系列产品已经在 MWC 上发布。

目前，Atlas 产品线已经相当丰富，构建了覆盖端、边、云、集群全场景的完整产品矩阵，其核心竞争力也从昇腾芯片进一步延伸至 " 芯片 + 硬件 + 互联 + 软件 " 的系统级能力。Atlas 以力量著称，但绝非仅靠蛮力，恰恰相反，Atlas 以巧劲在算力世界胜出。

华为的技术路线非常明确，在单颗芯片受到先进制程、封装和高带宽内存等条件制约的情况下，通过高速互联和系统级协同，把更多 NPU 组织成一台 " 大计算机 "。为方便理解，可以把 Atlas 的核心架构概括为 " 心、灵、手、巧 "。

" 心 " 是昇腾 NPU 芯片，是 Atlas 系统的大脑和基础；" 灵 " 是灵衢高速互联技术，这是 Atlas 可以与英伟达掰手腕的关键，它让昇腾芯片实现 " 群狼 " 战术；" 手 " 是 CANN 异构计算架构，相当于英伟达的 CUDA，是 AI 领域的操作系统，它让大脑的指令得以准确、方便地实现。

" 巧 " 是 MindSpore AI 框架，能够让 " 手 " 更好地干活。它是 AI 开发者直接使用的开发工具，是为华为昇腾芯片深度定制的框架，能与国际上的 AI 框架 PyTorch、TensorFlow 兼容。这让开发者既能从 PyTorch 平滑迁移，又能充分利用昇腾的算力。

这套 " 芯片—互联—软件—框架 " 一体化路线，是华为能够将超节点规模扩展至数千卡的关键。尽管国产 AI 芯片在性能和软件生态方面仍与英伟达存在差距，其破局思路正是通过超节点和集群，以系统能力弥补单点不足。

软件生态博弈

目前国内外厂商真正差距较大的，还是在软件领域的全球开发者生态。

硬件芯片厂商虽有大小强弱，但都可以有差异化的分工，能寻找到一定的生存空间。但是算力领域的系统软件更加集中化，具备垄断市场的能力。换句话说，仅有少数厂商能够打造出具备成熟生态的芯片系统软件，这也是为什么 CUDA 才是英伟达芯片生态最深的护城河。

CUDA 自 2006 年推出以来，用十多年时间构筑起了全球最成熟、最庞大的 AI 系统软件生态。它并非单一的编程工具，而是一套涵盖编译器、运行时库、优化工具、算子库的全栈并行计算平台，承上启下连接着上层 AI 框架与底层英伟达 GPU 硬件。因此，开发者无需深入关注芯片细节，就能高效调用 GPU 的并行算力，这大幅降低了 AI 模型训练与推理的开发门槛。

依托英伟达从消费级到数据中心级的全系列 GPU 产品，CUDA 形成了 " 硬件 + 软件 " 的闭环生态，拥有 CuBLAS、CuDNN 等性能卓越的专用加速库，积累了全球数千万开发者，并汇聚了 Hugging Face 上 150 万个基于 CUDA 运行的 AI 模型，这种生态优势带来了极高的迁移成本。

开发者若想从 CUDA 迁移至其他平台，往往需要重写大量代码，同时失去庞大社区的技术支持，这也让 CUDA 在全球算力系统软件领域形成了近乎垄断的地位。

而华为 CANN（神经网络异构计算架构）则是最具冲击力的挑战者，它诞生于昇腾芯片的生态需求，定位与 CUDA 高度相似，同样承担着连接上层 AI 框架与底层昇腾 NPU 硬件的桥梁作用，是华为昇腾 AI 生态的核心软件底座。

与 CUDA 的闭源模式不同，CANN 走的是开源开放之路。2025 年华为正式宣布 CANN 全面开源，将算子库、通信库、运行时等核心代码开放至社区，同时通过分层深度开放，实现从算子开发层到应用部署层的全流程开放，吸引全球开发者共建生态。

截至目前，CANN 开源社区已上线 67 个社区项目，开源代码超 1244 万行，月活跃开发者突破 3500 人，日均代码下载量达 6 万次。经过六七年的发展，CANN 适配昇腾全系列芯片，形成了 " 芯片 +CANN+ 框架 " 的原生生态。

截至 2025 年底，昇腾开发者已超过 400 万，已有 60 多家客户和伙伴基于 CANN 自主打造 420 多个高性能算子。同时，昇腾超节点产品在互联网、金融、运营商、电力等行业实现了规模化应用，就像一支快速崛起的海军，凭借灵活的战略布局和开放的合作理念，逐步在算力 " 海洋 " 中开辟出属于自己的航道。

CUDA 与 CANN 的博弈，本质上是成熟垄断生态与新兴开放生态的较量，二者既有共性，也存在显著差异。从核心定位来看，两者均是异构计算架构，核心作用都是打通 AI 框架与底层硬件的链路，最大化释放芯片算力，降低开发门槛。

但从生态成熟度来看，CUDA 在算子丰富度、开发者社区、跨场景适配性上仍占据优势。而 CANN 作为后起之秀，凭借开源优势和华为的技术积淀，在适配本土场景、降低国产化算力应用门槛上表现突出，且在性能优化上持续追赶，已能满足多数 AI 场景的训练与推理需求。

国产超节点走到了哪一步？

昇腾 950 超节点并不是此次 WAIC 上唯一的国产超节点。

过去国产算力产业主要围绕 AI 芯片展开，进入 2026 年，一个明显的变化是，越来越多的芯片厂商、服务器厂商、通信设备厂商和智算中心运营方开始推出超节点产品。

简单来说，超节点是通过高速互联，将数百乃至数千颗 AI 芯片组成一个计算单元。其关键特征包括大规模芯片互联、统一内存地址空间、高带宽和低时延通信，以及面向训练和推理任务的整体调度能力。

（图源：华金证券报告）

目前，国产超节点大致形成了三类技术路线。

第一类是以华为为代表的全栈自研路线。

华为同时掌握昇腾芯片、灵衢互联、Atlas 硬件、CANN 软件栈和 MindSpore 框架，可以围绕自身芯片进行软硬件协同优化。其优势是架构统一、产品边界清晰，并且已经具备超节点的规模交付经验，下一步考验的是工程化部署和整体效率。

第二类是中兴通讯、新华三等龙头企业推动的兼容路线。

本届 WAIC 上，中兴通讯将发布 OEX 超节点新品，依托协议标准化与接口统一，全面兼容多元 GPU 生态，支持灵活匹配算力。新华三推出的 UniPoD S80000 系列超节点，可从 32 卡扩展至 1024 卡，最大支持 16384 卡互联，并将 Scale-up 和 Scale-out 网络、液冷、供电、管理和故障恢复整合进同一套架构。

第三类是国产 GPU 企业的联合创新路线。

中兴通讯联合曦智科技、壁仞科技、沐曦股份、燧原科技、天数智芯等多家国产 GPU 厂商，基于 OEX+dOCS 架构打造了国产高性能 Matrix 超节点。壁仞还计划发布 BR20x 系列 GPU，将基于自研的 BLink2.0 超节点互联协议，实现单个超节点 1024 卡 Scale-up 扩展能力；沐曦也将推出 " 曦景 "S 系列超节点。

此外，在更大规模的 Scale-out 层面，中科曙光日前宣布全国产十万卡 AI 超集群 " 曙光 8000（登峰）" 落成，并接入国家超算互联网。这并不是一个十万卡单体超节点，而是由大量计算节点、超节点和网络、存储系统共同组成的超集群，其意义在于检验国产算力的大规模调度、应用适配和工程交付能力。

由此看来，国产超节点已经走过了概念发布阶段，开始进入产品密集发布、联合适配和商业部署阶段。芯片厂商、服务器厂商、光通信企业和软件公司正在共同补齐系统能力，这也是今年 WAIC 与往届最显著的变化之一。

东兴证券指出，除了英伟达、华为、AMD、谷歌等公司，全球更多厂商加入了超节点赛道的竞争，包括微软、Meta、Amazon、中国移动、阿里巴巴、字节跳动、腾讯、百度、中科曙光、中兴通讯、浪潮信息、紫光股份（新华三）、海光信息、沐曦股份、恒为科技等。全球超节点竞争格局尚未确立，英伟达目前处于领先地位，但谷歌、AMD、华为等巨头在超节点领域的持续发力，已经对英伟达一家独大的格局构成挑战。

但业内人士向记者指出，国产超节点距离真正成熟仍有几道关卡。

首先是单芯片性能和单柜算力密度。受制于先进工艺等因素，国产 AI 芯片的单卡性能与国际领先产品仍存在差距，因此现阶段更多通过多柜互联和规模扩展另辟蹊径。其次是规模扩展效率，超节点扩展到一定规模后，性能提升会出现边际递减，通信复杂度、能耗和容错成本持续上升。

最后是可验证的商业价值，国产超节点下一阶段要比拼的是有效算力的利用率有多高、单位 Token 成本是否具有竞争力、能否适配不同模型、客户是否愿意持续采购等。

随着国产超节点火力全开，" 大国重器 " 正加速走向产业一线，成长为中国 AI 基础设施的新底座。