對話徐直軍：華為最大的殺招，不是AI晶片

華為以超節點和叢集算力解決方案，讓中國沒有算力之憂。

徐直軍終於把他這六年最想說的話說了出來。

2025年華為全聯接大會，會場的燈光一點點暗下去，大螢幕上浮現出“昇騰”字樣的那一瞬間，沒有想像中的轟然與熱烈，有人屏住了呼吸，有人眼眶泛紅，大家都知道，昇騰有一天會公開回歸，但真正回歸的那一刻，感慨的情緒壓過了興奮。

華為公佈了未來數年完整的AI晶片路線圖——這一刻，距離2018年發佈昇騰310晶片，2019年發佈昇騰910晶片，已經過去了兩千多個日與夜。

這時間說長不長，說短也不短，卻足夠讓一家企業經歷生死沉浮。2019年的那個春天，美國的制裁讓供應鏈幾乎在一夜之間緊繃到極限。華為一度樂觀地認為，這種影響不會持續太久，2019年的華為全聯接大會上，華為按照既定節奏推進昇騰910的商用發佈，依舊一副雲淡風輕的模樣。

但壓力已經遍佈每一處角落。徐直軍回憶道，“按照當時昇騰910晶片的備貨量，不敢賣給網際網路領域客戶，只賣國計民生領域的客戶。”制裁像驟然降臨的暴風雨，打斷了華為原本昂揚的節奏。從榮光到孤立，從掌聲到質疑，華為的晶片之路幾乎被外界判了“死刑”。

度過有史以來最大的難關，需要付出什麼代價，除了華為自己，無人知曉。外界看到的華為，可能是Mate 60“爭氣機”，可能是鴻蒙作業系統，也可能是MetaERP、高斯資料庫以及一系列確保自身生產經營的中介軟體。

但更多華為人在蟄伏，海思、雲端運算、資料中心、光通訊等華為大大小小的團隊，都迫不及待要加入一線，AI算力，這是華為未來真正的戰場。

今年3月份，華為正式推出了Atlas 900超節點，可以理解為華為AI戰略的預告，滿配支援384卡。384顆Ascend 910C晶片，能夠像一台電腦一樣工作，最大算力可達300 PFLOPS。到目前為止，Atlas 900依然是全球算力最大的超節點，CloudMatrix384超節點，是華為雲基於Atlas 900超節點建構的雲服務實例，也被廣泛應用於大模型的訓推。

海外知名分析機構SemiAnalysis，當時以“Huawei AI CloudMatrix 384–China’s Answer to Nvidia GB200 NVL72”為題分析並得出結論，華為的晶片技術落後一代，但其自主研發的雲端超級算力解決方案CloudMatrix 384卻可領先於輝達和AMD當前市售產品一代，直接對標輝達GB200 NVL72系統，在多項關鍵指標上展現出超越輝達機架級解決方案的技術優勢。

“以前英特爾允許我們使用CPU晶片互聯協議，後來也被禁止了，我們從光器件、光模組、互聯協議、互聯晶片，全部靠重新定義、設計才能實現，有海外企業一直想把超節點搞一套出去，研究我們為什麼能搞出超節點”徐直軍說。相比於晶片本身，海外更關注超節點，因為目前海外能做出更好的晶片，但做不出如華為一般的超節點。

2025年華為全聯接大會，時隔多年之後，華為輪值董事長徐直軍再次與多家媒體對話——晶片不是華為AI算力的全部，“超節點+叢集”算力解決方案是華為在AI領域的核心戰略，靈衢互聯協議是開創新計算架構的新範式。

晶片很重要，也沒那麼重要

“算力的基礎是晶片，昇騰晶片是華為AI算力戰略的基礎。”徐直軍表示，至2028年，華為開發和規劃了三個系列，分別是Ascend 950系列，Ascend 950PR和Ascend 950DT，以及Ascend 960、Ascend 970系列，更多具體晶片還在規劃中。

華為將以幾乎一年一代算力翻倍的速度，同時圍繞更易用，更多資料格式、更高頻寬等方向持續演進，持續滿足AI算力不斷增長的需求。

相比Ascend 910B/910C，從Ascend 950開始的主要變化包括：

• 引入SIMD/SIMT新同構，提升程式設計易用性；
• 支援更加豐富的資料格式，包括FP32/HF32/FP16/BF16/FP8/MXFP8/HiF8/MXFP4/HiF4等；
• 支援更大的互聯頻寬，其中950系列為2TB/s，970系列提升到4TB/s；
• 支援更大的算力，FP8算力從950系列的1 PFLOPS提升到960的2 PFLOPS、970的4 PFLOPS；FP4算力從950的2 PFLOPS提升到960的4 PFLOPS、970的8 PFLOPS；
• 自研HBM，記憶體容量逐漸加倍，而記憶體訪問頻寬將翻兩番。

晶片本身之外，生態是開發者關注的焦點問題，徐直軍表示，“國內AI企業用昇騰訓練大模型，主要是看他們用不用，就像談戀愛，不談的話，你怎麼知道對方的優缺點，合適不合適，你要談一下，要用一下。在用的過程中有問題解決問題，A能用，為什麼B不能用，就是你用不用的問題。”

“當然，我們的生態和整個工具鏈肯定比輝達有差距，原來工程師在輝達應用很熟練，就不願意轉過來，它是工程師的習慣問題，而不是高層的問題。”他補充。

業界不少晶片廠商選擇相容輝達CUDA生態，對現有AI開發體系友好，但華為有自己的考量。“我們不相容CUDA生態，一定要搞CANN生態和MindSpore，也是出於長遠考慮，如果我們投如此多的錢相容CUDA生態，而且還是CUDA過去的版本，那天CUDA生態相容不了了怎麼辦？堅定不移研發MindSpore，當時很多專家都反對。現在我們的AI，從達文西到昇騰晶片到一切，所有的軟體、硬體都不依賴於西方生態和供應鏈，長遠考慮必須要把生態建構起來。”徐直軍坦言。

如果故事只到這裡，華為充其量實現了“活下來”的任務，很好，但對華為來說遠不夠好。畢竟在昇騰設計之初，就不是為了做一個備份，昇騰910發佈就衝著最強算力的目標，在供應鏈和製程等晶片製造能力落後的情況下，華為昇騰晶片短期內還將處於追趕的狀態。

然而，很多人沒有意識到，成就輝達的大模型，其實下一個成就的就是華為，大模型前期，輝達受益於單個GPU卡的性能和CUDA生態，未來隨著AI的演進，華為受益的是“超節點+叢集”，後者已經在頂級大模型圈層得到認可，而普羅大眾的認知不強。

超節點+叢集 讓中國沒有算力之憂

2022年，輝達曾發佈DGX H100 NVL256“Ranger”平台，但最終未投入量產——該方案因成本過高、功耗巨大且可靠性問題（源於超量光收發器需求及雙層網路架構）而被放棄。在2024年3月，輝達轉而推出基於Blackwell GPU打造的GB200 NVL72超節點產品，規模大幅縮小。

回過頭看，輝達的超節點路標已經消失不見，輝達既證明了超節點是未來算力的趨勢，也證明了超節點做起來的難度，華為接過AI算力的下一棒。

本次大會上，華為發佈了最新超節點產品Atlas 950 SuperPoD和Atlas 960 SuperPoD超節點，分別支援8192及15488張昇騰卡，在卡規模、總算力、記憶體容量、互聯頻寬等關鍵指標上全面領先，在未來多年都將是全球最強算力的超節點。

基於超節點，華為同時發佈了全球最強超節點叢集，分別是Atlas 950 SuperCluster和Atlas 960 SuperCluster，算力規模分別超過50萬卡和達到百萬卡，是當之無愧的全世界最強算力叢集。

“除了單顆晶片比它（輝達）的算力小一點，功耗大一點，其他都是優勢。”徐直軍如此評價，“因為AI就是平行計算，所以我們的解決方案就是超節點，超節點做成一台機器，你用5顆，我可以用10顆，那我們用384/8192/15488顆晶片，這還不是最大的。”

他進一步解釋道，（華為）不同於大模型公司，也不同於應用公司，作為ICT基礎設施和智能終端提供商，華為充分發揮自身優勢，紮紮實實把基礎設施做好，通過基礎設施掙錢，做超節點、做叢集，公司內部已達成共識，通過昇騰硬體變現，取得商業成功。

超節點是一條不得已的道路，也是能夠將華為所有能力融為一體，最大程度發揮華為優勢的道路，更具有決定意義的是，超節點能夠將華為在單晶片的劣勢扭轉為勝勢，超過輝達，實現算力最強。

“什麼叫超節點？儘管物理上是多機櫃、多個卡（8192個卡或者是15488個卡）聯接成一個超節點，但是它們能夠像一台電腦一樣工作、學習、思考、推理。叢集是把多個超節點以網路聯結在一起，就像雲服務一樣，相當於用多個伺服器一樣，即把多台伺服器連接在一起，再以軟體層將它調度。”徐直軍說。

他進一步表示，華為的核心戰略就是“超節點+叢集”，只有依靠超節點和叢集，才能規避中國的晶片製造工藝受限，才能夠為中國的AI算力提供源源不斷的算力支援和供給。

“創新有時是被逼出來的，不是天生想做。我們應對制裁，用非摩爾補摩爾、用數學補物理，不是什麼偉大的事情。歷史上海思靠晶片領先別人一代，現在晶片落後一代、兩代，未來還不知道落後幾代，只有另尋出路。另一條路就在這裡，由於晶片工藝受限，逼著我們創新突破。”徐直軍說。

靈衢，以及華為自己的路

在徐直軍大會演講的最後，並不是以晶片來收尾，“我們希望和產業界一起，以開創的靈衢超節點互聯技術，引領AI基礎設施新範式；以基於靈衢的超節點和叢集持續滿足算力快速增長的需求，推動人工智慧持續發展，創造更大的價值。”

在業內人士看來，靈衢的革命意義可能不亞於AI基礎設施的再造，華為超節點+叢集的成功，很大程度就依賴於靈衢。如果說光刻機是把單晶片的性能持續放大，那麼，靈衢則是將數以萬計的晶片聯接起來。

2021年，華為規劃了三個公司等級的戰略項目，其中之一是鴻蒙作業系統，另一個就是靈衢，其戰略意義，可見一斑。

輝達或者其他晶片公司的長處在於晶片，超節點卻不是靠簡單堆晶片就能實現大算力，就像大模型訓練算力，在一定範圍內，算力隨著晶片數量的增加線性增長，到了一定瓶頸，晶片增加，邊際效應大幅降低。

為大模型而定做的算力叢集中，需要大量的資料高速傳輸，在人類歷史上沒有過這種，正向打滿然後負向再打滿的傳輸需求，低時延、高吞吐的要求都到了嚴苛等級，而且未來的算力不僅僅是當前大模型需要AI算力之間的高速互聯，同時，AI算力和通用算力之間，通算和通算之間，也存在高速互聯的需求。

隨著IT產業的發展，PCIE、InfiniBand、RoCE等各種協議平行發展，輝達的NVlink等協議最大化發揮了輝達GPU的算力，靈衢不止是一個替代，它是AI算力互聯標準的重塑，通過靈衢互聯協議，能夠把數萬規模的計算卡，聯接成一個超節點。

相較於NVlink協議的封閉，華為宣佈將開放靈衢2.0技術規範，投入如此之大的心力，華為為何要將靈衢開放，其實不難理解，華為的理念是硬體變現，靈衢若只是華為一家之言，那就無法形成生態，更多的企業用靈衢建構自己的算力叢集，產業的雪球才能越滾越大。

“我們的路肯定不是輝達的路，現在大家都以輝達的視角看我們的路，不公平。但我們自己不能‘傻’。我是短期痛苦，長期不痛苦。”徐直軍說。

華為在AI算力領域走出來了一條自己的路，這是由很多能力建構成的系統。以光通訊技術為例，輝達超節點採用了全銅通訊，優點是技術成熟，成本較低，缺點是只能部署2米以內，否則速度會大幅衰減，因此可聯接晶片數量有限。華為採用了更激進的光通訊策略，光模組帶來了高頻寬和高速率的優勢，損耗低，適合長距離傳輸，因而可聯接更多晶片，部署靈活。

但是，在華為之前，沒有一家廠商敢用光模組來實現超節點，光模組故障率高且成本高，方案能不能做成都是未知數，華為憑藉著多年積累的通訊能力，在光晶片和連接技術、故障恢復等方面形成了一套獨一無二的方案，使得超節點成為可能。

華為的勝利，是系統的勝利，是所有華為人乃至中國計算產業鏈的勝利。徐直軍表示，“用超節點架構以及支援超節點的靈衢互聯協議，打造超節點和叢集，來滿足中國無窮無盡的算力需求，這既是我們對自己的一個目標，又是對產業界的承諾，更是對國家的承諾。”

“把這條路闖出來，把中國產業鏈拉動起來，這條路就成了路。算不上新範式，是被迫出來的範式，是被逼出來的偉大。”徐直軍說，“誰想做別人做過的事情呢？肯定想去開創未來的事情。” (鈦媒體)