華為9.17全聯接大會: 不靠先進製程,國產算力怎麼"擠"出新高度?

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華為於全聯接大會推出 AI 基礎設施戰略,核心在於以「超節點+叢集」的系統工程突破先進製程限制。透過昇騰 960 超節點與 NPO 光引擎,將大量晶片高效互聯,使 10 萬卡叢集的模型浮點算力利用率(MFU)提升 2.75 倍,並大幅降低功耗。此舉將算力競爭維度從「單晶片性能」提升至「系統協同效率」。分析指出,這將驅動液冷、高功率電源等配套設施的需求增長,建議投資者關注從「戰略發佈」到「實際裝機」的轉化過程,以及開源生態的建構進展。

華為9.17全聯接大會:不拼最先進製程,靠"超節點+叢集"系統級創新突圍算力

不靠先進製程,國產算力怎麼"擠"出新高度?

發佈日期:2026-09-18 | 第1期 | 專注基建·能源·科技政策

一句話定位:華為在全聯接大會發佈AI基礎設施戰略,核心是"算力",路徑是圍繞"超節點+叢集"做系統架構創新——用系統工程彌補單點晶片差距,為中國算力底座提供一條不依賴最先進製程的可行路徑。

AI基礎設施超節點+叢集昇騰系統級創新市值算力底座國產晶片

本期導覽 🧭

9月17日,華為全聯接大會2026在上海啟幕。一句話結論:華為把AI戰略的核心鎖定在"算力",用"超節點+叢集"的系統級創新,走出一條不拼單晶片最高製程、而是拼整套系統效率的國產突圍路徑。

閱讀重點:華為這次到底發佈了什麼 → "超節點"為什麼成了必然選擇 → 不靠先進製程靠什麼 → 落地有那些懸念 → 對你關注的算力投資/基建有什麼訊號。

這件事怎麼看 🎯

算力要衝刺,單顆晶片已經不夠了

大模型參數正快速邁向10兆、2030年預計達100兆以上;中國每日推理Token已到約500兆的量級。AI的瓶頸,從"晶片能不能算得更快",轉移到了"整套系統能不能一起算"。傳統伺服器架構在大規模叢集裡,內部通訊竟能佔到訓練時間的40%以上——十萬卡叢集有效算力利用率一度只有約兩成,大量算力在"等通訊"。這就是華為要回答的問題。

9月17日,華為副董事長、輪值董事長汪濤發佈AI基礎設施戰略:戰略核心是算力、堅持硬體變現,圍繞"超節點+叢集"推進系統架構創新,打造中國堅實算力底座,並行布全球首個採用NPO技術的昇騰960超節點。核心邏輯一句話:與其死磕單晶片製程,不如讓一大堆晶片像"一台電腦"一樣協同工作,把系統效率做上去。

【主編視點】

這則訊號值得盯。算力賽道機會從"單芯"上移到"系統"——誰把互聯、記憶體、調度做好,誰就握住國產算力的命門;IT基建的機會正從"硬體"延伸到"機電配套",液冷、光互聯、高功率電源、大規模資料中心建設都是確定性增量;看懂"系統工程補差距"這個邏輯,很多"先進製程受限"的悲觀判斷就能被重新定價。這是一次面向"智能世界基建"的重估窗口。

華為到底發佈了什麼

本質一句話:把算力從"單晶片競賽"拉回"系統競賽",讓AI基礎設施整體協同發力。發佈清單:昇騰960超節點(NPO光引擎Hi-ONE)、升級的鯤鵬超節點、AI記憶記憶體OceanStor M900、Agentic超節點叢集,以及"建構開源開放算力生態"的核心戰略。

怎麼理解"超節點":把多個計算節點用高效互聯協議緊密連起來,能跨物理節點統一記憶體編址,邏輯上像"一台電腦"。華為用5500個Hi-ONE光引擎,替代原本需要的4.8萬顆800G光模組,單套超節點功耗降超550千瓦、系統可用度達99.8%。再靠統一互聯把多個超節點連成叢集,最大可支撐百萬卡規模。

數字錨點有多實在

超節點把成百上千顆晶片連成"一台電腦"

昇騰960晶片性能實現倍增,960DT提前三個季度、2027年一季度就緒;4K超節點組成的10萬卡叢集,相比8卡伺服器叢集,模型浮點算力利用率MFU提升2.75倍——這就是"系統工程補單晶片差距"的量化佐證。華為堅持一年一代:2028/2029年將推出昇騰970/980晶片。

5個懸念,先看清再下注 ⚠️

1. "系統工程補差距"是路徑,不是終點。系統級創新能提升叢集效率,但單顆晶片的絕對性能、能效仍有關鍵差距,長期還要靠先進製程與架構並進。

2. 互聯協議能否成為開放生態仍未定。靈衢(UnifiedBus)統一十余種協議,但要撬動全球開發者、突破既有技術體系壁壘,不是一家廠商能定的事。

3. 百萬卡叢集是目標,規模化是考驗。從單超節點到51.2萬卡、再疊加多軌道拓撲到100萬卡,真實客戶環境裡的穩定性、成本與交付節奏仍待檢驗。

4. 新架構的遷移成本要算清楚。存量系統遷移到靈衢體系的周期與成本、"一年一代"晶片的落地節奏,都可能影響客戶決策。

5. 別只看"發佈",要看"裝機"。戰略發佈是里程碑,但算力底座的價值要落到切實部署、跑得動大模型才算數。跟蹤下遊客戶上量比發佈會本身更有意義。

關鍵資料 📊

"一台電腦"式的協同,靠的是統一互聯

40%+——傳統伺服器架構下,叢集內部通訊佔訓練時間的比重,是算力利用率被拖累的主因。

2.75倍——4K超節點組成的10萬卡叢集,相比8卡伺服器叢集的模型浮點算力利用率(MFU)提升幅度。

5500個——單套昇騰960超節點用5500個Hi-ONE光引擎,替代約4.8萬顆800G光模組,功耗降超550千瓦,系統可用度99.8%。

100萬卡——結合多軌道拓撲,昇騰超節點叢集最大可支撐的規模(51.2萬卡+多軌道疊加)。

416萬+——鯤鵬生態全球開發者數量;昇騰已覆蓋90多個主流開源社區,成為PyTorch官方支援的技術路線。

給讀者的兩套"怎麼看" 🧰

工具一:看懂"超節點+叢集"的算力看盤清單

一條線捋清:痛點叢集通訊佔訓練多、單晶片受限 → 解法統一互聯把多節點連成"一台電腦"(超節點)→ 放大多個超節點拼成以大叢集(叢集)→ 落點開源生態把系統推向規模商用。判斷時看三件事:晶片性能是否跟上、互聯生態是否做開、真實叢集是否上量交付。

工具二:對中國算力/基建投資的3點啟示

啟示一:算力"系統化"帶來機電配套增量。超節點、百萬卡叢集背後是液冷、光互聯、高功率電源和大規模資料中心建設的持續放量,對建工/能源/機電是確定性利多。

啟示二:"系統級創新"重塑產業鏈價值。當競爭重點從單芯性能上移到互聯、記憶體、系統調度,相關軟硬體、光模組、交換晶片的價值量隨之抬升,國產替代邏輯更厚。

算力突圍靠的不只是晶片本身,更是把整套系統做成"一台大電腦"

啟示三:跟蹤"算力基建"落地節奏。"十五五"算力網路、東數西算、智算中心等佈局持續推進,這是算力主題在國內的承接載體。上手建議:關注液冷、光互聯、供電配套及智算中心承建的項目放量。注意事項:技術路線之爭仍在,海外成熟方案與國產路線會長期並存,別把單一廠商的戰略當成全行業確定性,跟蹤裝機資料更靠譜。

一頁紙行動清單 ✅

1️⃣ 把"超節點+叢集=算力從單位到系統"這個新認知放進你的觀察框架。

2️⃣ 記住"叢集通訊佔訓練40%+""MFU提升2.75倍"兩個錨點,聊算力不掉隊。

3️⃣ 看懂"單晶片差距→系統工程補齊"的邏輯,重新評估先進製程受限的悲觀情緒。

4️⃣ 把液冷、光互聯、高功率電源、智算中心建設加入你的基建/科技觀察清單。

5️⃣ 跟蹤"十五五"算力網路、東數西算、智算中心的落地項目放量節奏。

6️⃣ 判斷算力題材時,區分"戰略發佈"與"裝機上量",別被發佈會熱度帶偏。

7️⃣ 關注開源生態進展(昇騰190+社區、PyTorch支援),那是國產算力能否做大的晴雨表。

開源開放的算力生態,是國產算力從"可用"走向"易用"的關鍵

【主編一言】

"算力的天花板,早已不在單一晶片裡,而在把它連成一台更大大電腦的能力。"
當國產算力靠系統級創新打開新的突圍空間,往往先讀懂"系統>單點"這個邏輯的人,看得懂下一波智能基建的投資線索。

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