近年來，我國人工智能算力領域迎來顯著突破。據最新數據顯示，截至今年上半年，全國在用算力中心機架規模已超過1085萬標準機架，智能算力規模達到788EFLOPS，同時發布的1509個大模型數量位居全球前列。這一系列數據標志著國產算力正加速崛起，逐步打破海外技術壟斷的格局。
回溯發展歷程，國內人工智能產業曾長期依賴海外供應商，核心技術受制于人的局面一度成為制約行業發展的瓶頸。國際制裁與技術封鎖的雙重壓力下，算力供應問題猶如懸在產業頭頂的“達摩克利斯之劍”，迫使國內企業加快自主創新步伐。作為科技領域的領軍企業，華為率先將技術攻關清單轉化為突破方向，基于現有芯片制造工藝，推出“超節點+集群”的算力解決方案，有效緩解了算力供需矛盾。
在近期舉辦的行業大會上，華為發布的算力超節點產品引發廣泛關注。這種通過高速互聯技術整合多GPU的高性能計算單元，專為AI大模型訓練等密集型任務設計，其物理架構雖由多臺機器組成，但邏輯上可實現統一學習與推理。據華為輪值董事長徐直軍介紹，該產品在卡規模、總算力、內存容量及互聯帶寬等核心指標上均處于行業領先地位，且優勢將持續保持。
面對算力瓶頸引發的行業焦慮，徐直軍坦言，在人工智能爆發期遭遇先進制程芯片限制的背景下，中國AI產業確實經歷了“最慘烈的圍堵”。但華為選擇另辟蹊徑，通過“超節點+集群”架構彌補單芯片性能短板。這一戰略的落地，既依托華為作為通信設備廠商的“連接基因”，也離不開其長期積累的技術底座——從光器件、光模塊的自主研發，到操作系統、數據庫、編譯器等軟件生態的全面布局，均成為支撐超節點運行的關鍵要素。
“AI算力不等于芯片性能?！毙熘避姀娬{，華為的解決方案證明了通過系統級創新可突破硬件限制。他透露，2019年發布的昇騰910芯片在規格上已不輸同期國際競品，而芯片禁令反而倒逼企業加速技術迭代。這種“被迫創新”的背后，實則是華為長期堅持的底線思維：鴻蒙系統于2015年立項、面向超節點的互聯協議“靈衢”六年前啟動預研、Atlas 900 AI訓練集群2019年面世……一系列戰略投入使華為在AI領域實現了從架構、芯片到軟件生態的完全自主。
在算力生態建設方面，徐直軍多次提及客戶需求對技術進步的推動作用。“沒有客戶的倒逼，研發團隊容易陷入自我滿足?！彼e例稱，部分客戶對芯片性能的挖掘能力甚至超過廠商預期，這種互動促使華為不斷優化底層開放能力。與此同時，華為在商業模式上明確“硬件變現、生態開源”的策略，認為開源是檢驗技術成熟度的必要途徑，而硬件規?；褂每煞床干鷳B建設。盡管芯片供應問題曾阻礙昇騰生態發展，但徐直軍堅信：“只要行業形成合力，國內算力生態必將崛起?！?/p>
談及AI發展階段，徐直軍將其類比為移動通信的2G時代，認為當前技術雖處于初級階段，但變革速度極快且充滿不確定性。在此背景下，華為承諾通過“超節點+集群”方案為中國AI產業提供持續算力支持，這既是對國家戰略的響應，也是對行業發展的責任擔當。“在不確定中創造確定性”，成為華為在算力領域持續突破的核心邏輯。
