【CNMO 科技】自 ChatGPT 引爆 AI 浪潮以来，全球目光长期聚焦于美国，从 OpenAI、Anthropic，再到英伟达、微软、谷歌，无一不是聚光灯下的行业宠儿。但随着竞争进入下半场，AI 开始从模型能力的比拼迈向产业落地与实体应用，被誉为 " 工业巨兽 " 的中国，也正逐渐走向这场变革的舞台中央。

2026 年 7 月 17 日至 20 日，2026 世界人工智能大会（WAIC）在上海举行，以 " 智能伙伴 共创未来 " 为主题，超过 300 款 AI 新品迎来全球首发。

在这里，中国企业们展示的不只是最新的大模型和 AI 产品，更是一套 AI 走向实体世界、走向产业应用的实践路径，也让全球看到了 AI 发展的下一程。而本篇文章，将聚焦于 " 华为 Atlas 950 超节点 "。

据 CNMO 科技了解，此次展览总面积首破 10 万平方米，有 1100 余家企业参展，其中智算、具身两大赛道各汇聚超 200 家企业。展览首发首秀最新 AI 产品，如业界最大规模超节点华为 Atlas 950 超节点真机亮相。

传统算力架构的增长瓶颈

随着 AI 技术持续迭代，大规模参数模型已迈入千亿级时代，部分前沿模型甚至向万亿级探索。智能体开始深度融入各行各业生产核心环节，产业对算力强度、通信时延与系统协同效率提出了前所未有的要求。

华为昇腾 Atlas 950 超节点

传统服务器堆叠的算力建设模式，正面临愈发明显的边际效益递减困境：集群规模越大，算力利用率越低，训练中断越频繁。行业数据显示，GPU 算力每年可提升 2 至 3 倍，但内存带宽年增幅仅 15% 至 30%，两者差距持续拉大；而在 GPT-5 级别的大模型训练中，跨节点通信开销已占总训练成本的三成以上。

过去几年，行业对算力的讨论大多围绕单颗芯片的性能、制程与算力指标展开，但随着万亿参数模型训练与智能体应用落地，制约 AI 系统效率的瓶颈已悄然转移——节点之间的互连带宽、通信时延、内存共享机制与集群调度能力，正成为决定系统整体表现的核心因素。

Atlas 950 超节点重构国产 AI 算力体系

作为华为 " 超节点 + 集群 " 战略的旗舰产品，Atlas 950 超节点基于自研 " 灵衢 " 互联协议打造，以单柜 64 卡为基本单元，可支持 1024 张 NPU 卡高速互联，规模达到英伟达 NVL144 方案的 56.8 倍；基于自研灵衢互联协议，实现了业界最大 256TB 全局单一虚拟地址空间，打破传统 " 内存墙 " 限制，让千张卡如同在一台计算机协同工作；RTT 时延低至 3 微秒，具备 TB 级 NPU 互联带宽，总算力达到 1 EFLOPS FP8（每秒百亿亿次计算），可轻松满足万亿到十万亿级大模型高效训练推理需求。若扩展至最大 8192 张芯片配置，总算力可达 8EFLOPS，相当于 Atlas 900 超节点算力的 20 余倍。

Atlas 950 超节点

这不仅仅是单卡性能的提升，更是整个算力架构的革命。Atlas 950 超节点基于华为自研灵衢互联协议打造，该协议去年已向业界全面开放，支持所有厂家基于灵衢规范构建自主算力基础设施。与传统互联方案相比，灵衢协议实现通信带宽提升 15 倍，时延压缩 90%，彻底解决大规模芯片协同的通信瓶颈，为国产超大规模算力集群构建了自主可控的核心技术底座。

国产算力的差异化突围路径

Atlas 950 超节点的出现，不仅是一款产品的迭代，更代表着国产算力产业在后摩尔时代的核心突围思路：不再单纯追逐单芯片制程的追赶，而是通过系统架构创新，以整体系统能力弥补单点性能差距。

华为副董事长、轮值董事长徐直军曾表示，受制于先进制程，国产 AI 芯片短期内难以完全依靠单颗芯片追赶国际领先水平，因此需要通过系统架构创新，把更多芯片高效率组织起来，以整体系统能力弥补单点差距。这也是华为近年来持续投入高速互连、光模块、连接芯片与软件栈的核心原因。

徐直军

行业研究机构 SemiAnalysis 的数据印证了这一路径的可行性：单颗昇腾芯片性能约为英伟达 Blackwell 架构 GPU 的三分之一，但通过超节点集群的方式，单个 CloudMatrix 384 集群 BF16 性能总体则是 GB200 NVL72 的 1.7 倍，其总内存容量为后者的 3.6 倍，总内存带宽为后者的 2.1 倍，有效弥补了国产芯片在单卡算力层面的短板。

值得一提的是，华泰证券判断，2026 年可以被称为 " 国产超节点元年 "。据其测算，自 2025 年起国内各大算力参与方陆续发布超节点样机，2028 年国产超节点市场空间有望达到 3414 亿元，2026 年至 2028 年复合年均增长率达 194%。全球市场同样保持高速增长，据 Global Info Research 调研，2025 年全球超节点方案收入约 755 亿美元，预计 2032 年将达到 2140 亿美元。

在本届 WAIC 上，除华为外，中兴通讯、沐曦股份等超节点产品集中亮相，不同厂商技术路线各异，但目标高度一致——通过系统效率提升释放算力价值。

中兴 OEX 超节点

从落地进展来看，华为昇腾超节点已经在 20 多个行业场景中规模化落地，面向互联网企业、大模型厂商、科研教育医疗机构、央国企等提供低延时、高吞吐的算力服务。

写在最后

从大模型参数竞赛到单芯片性能比拼，再到如今超节点成为行业焦点，AI 产业的竞争逻辑正在发生深层演变。如果说 2023 年行业比拼的是大模型能力，2024 年竞争焦点转向 AI 芯片，2025 年的核心议题是国产算力替代，那么进入 2026 年，一个更加清晰的趋势已经形成：AI 基础设施竞争已经从单芯片能力延伸至系统能力，算力建设正在从 " 堆数量 " 迈向 " 提效率 "。

CNMO 科技认为，对于中国 AI 产业而言，Atlas 950 超节点的意义，不止是一款刷新业界指标的硬件产品，更是后摩尔时代一条可验证的差异化突围路径。当产业不再单纯依赖单点制程突破，而是通过架构创新、生态共建构建体系化竞争力，国产算力产业正在从 " 单点跟随 " 迈向 " 体系化突围 "，为全球 AI 基础设施发展提供新的技术范式与产业选择。

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