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华为全联接大会2026给出明确时间表：昇腾950智算集群云服务9月30日国内商用、11月30日全球商用，全球首个NPO超节点昇腾960同步亮相。

HUAWEI CONNECT 2026：商用时间表落定​

2026年9月17日，华为全联接大会在上海举行。大会上，华为披露了昇腾950智算集群云服务的商用节奏：9月30日国内商用，11月30日全球商用。从大会披露到国内上线仅半个月，节奏之紧，说明昇腾950超节点的规模化交付已经就绪。

关键节点	时间/地点
华为全联接大会2026	2026年9月17日（上海）
昇腾950智算集群云服务国内商用	2026年9月30日
昇腾950智算集群云服务全球商用	2026年11月30日

"国内先行、两月后推向全球"的节奏也传递出另一个信号：昇腾不再只盯着国内市场，智算集群云服务将作为中国AI算力方案走出去的载体，参与全球算力供给的竞争。

昇腾960超节点：全球首个NPO超节点​

同期发布的昇腾960超节点，是全球首个NPO超节点（近封装光学超节点），关键规格如下：

指标	数值
卡规模	4096卡
算力	8 EFLOPS FP8 / 16 EFLOPS FP4
显存	1PB HBM
光互联方案	5500个Hi-ONE光引擎，替代4.8万颗800G光模块
降功耗	550kW
可用度	99.8%
Hi-ONE单引擎传输容量	7.2T

这组数字的核心看点在于光互联的代际切换：用5500个Hi-ONE光引擎替代4.8万颗800G光模块，降低550kW功耗，同时做到99.8%的可用度。NPO（近封装光学）路线在超节点规模下的价值被直观呈现——光模块数量下降一个数量级，意味着故障点、功耗与运维复杂度同步大幅收敛。在4096卡这种规模的系统里，互联可靠性直接决定训练任务的连续性。

昇腾950超节点：规模商用与SOTA背书​

昇腾950超节点已规模商用1000多套，落地行业覆盖互联网、运营商、金融、教育、医疗、交通、制造等。规模数字之外，更关键的背书是：昇腾950超节点是国内唯一训练出SOTA模型的超节点。

"能训练出SOTA模型"是对训练集群最硬核的检验——它证明的不仅是硬件规格，而是"集群规模+互联效率+软件栈"的组合在大规模训练中真实可用。对于正在选型的行业客户而言，这比任何纸面参数都更有说服力。

芯片路线图：960提前就绪，970/980排期明确​

华为还更新了昇腾芯片的推进节奏：

• 昇腾960DT较原计划提前三个季度就绪；
• 昇腾960PR提前一个季度就绪；
• 2028年推出昇腾970，2029年推出昇腾980。

"提前就绪"在当前的供应链环境下格外难得——在全球先进制造资源紧张、HBM紧缺的背景下，按时甚至提前交付，本身就是工程与供应链能力的体现。而970/980排期明确到年份，则给生态伙伴与客户提供了可规划的长期预期。

CANN全面开源：生态数据盘点​

软件生态方面，昇腾的进展可以用一组数据概括——CANN已全面开源：

• 外部开发者占比61%，月活跃开发者超5200名；
• 40+模型实现原生训练；
• 支持PyTorch、Triton、vLLM、veRL等90+开源项目；
• 成为PyTorch官网首个中国算力平台。

其中"PyTorch官网首个中国算力平台"具有标志性意义：主流框架的原生适配，意味着开发者迁移成本大幅降低，而61%的外部开发者占比说明社区已经超出华为体系自身，形成外部贡献的正循环。

全栈协同：TaiShan 950与OceanStor M900​

硬件侧的配套升级同样值得关注。TaiShan 950超节点完成升级：支持4096节点、256TB统一内存池——统一内存池让CPU侧内存资源可以按需调度，与超节点的算力规模相匹配。存储侧，OceanStor M900上下文内存存储提供PB级KV Cache能力，直击大模型推理场景的上下文缓存需求：推理热门场景下，KV Cache的存取效率直接决定吞吐与首字延迟。

芯片（昇腾950/960）、CPU（TaiShan 950）、存储（OceanStor M900）、软件栈（CANN）四层同步演进，华为走的是典型的全栈协同路线。

小结​

从昇腾950智算集群云服务"9月30日国内、11月30日全球"的商用时间表，到昇腾960超节点"4096卡、8 EFLOPS FP8、16 EFLOPS FP4、1PB HBM、5500个Hi-ONE光引擎"的规格突破，再到昇腾950超节点规模商用1000多套、成为国内唯一训练出SOTA模型的超节点，以及CANN全面开源、外部开发者占比61%的生态进展，华为正以"芯片-超节点-云服务-开源生态"的全栈节奏推进昇腾路线图。昇腾970（2028）、昇腾980（2029）的排期已经明确——昇腾的追赶不再只是单点突破，而是体系化的持续推进。

本文基于 Bloomberg Intelligence 与 Bernstein 2026 年 9 月发布的市场分析及公开报道整理；市场份额与营收为分析师预测口径，非官方披露。

9 月 28 日，两份华尔街报告同时描摹出一个戏剧性的画面：中国 AI 算力市场的份额天平，在 12 个月内完成了几乎彻底的翻转。

一、份额翻转：40% → 8%，昇腾 → 50%​

Bernstein 最新预测：

• 英伟达在中国 AI 芯片市场的份额，将从约 40% 跌至今年年底的约 8%
• 华为昇腾升至接近 50%
• 直接导火索：9 月中国对英伟达 H20 新订单的禁令，关上了英伟达重返中国市场的最后通道
• 字节跳动、阿里、腾讯均已下出大额昇腾订单

时间线上看，这不是一次突变，而是出口管制三年收紧的累积结果：英伟达在中国 AI 芯片市场的份额一度高达 95%，随着高端芯片断供，中国超大规模云厂商整体转向华为与国产替代；即便 2026 年 1 月华盛顿放开 H200 对华销售，转向的齿轮已经咬合，回不去了。

二、昇腾 950PR：分析师眼里的「中国版 H200」​

支撑这份份额数据的，是产品力本身：

• 昇腾 950PR 今年 3 月量产，FP4 算力最高 2 PFLOPS，搭载 128GB 国产 HBM
• 分析师将其评为大致对标英伟达 H200
• 华为 AI 芯片营收预计今年达 120 亿美元，较 2025 年的 75 亿美元增长 60%

950 系列的完整规格可参考我们此前的深度文章：昇腾 950PR/950DT 双配置解析 与 昇腾 960 官宣发布——960 已提前三个季度就绪，确认一年一代节奏。

三、模型侧：中国开源模型拿下 OpenRouter token 大盘​

芯片份额翻转的同时，模型使用侧的数据同样惊人（OpenRouter 平台统计）：

指标	数据
DeepSeek token 份额（6 月）	16.3%，超过 Google、Anthropic、OpenAI 各自单独份额，居第一
中国开放权重模型合计 token 份额（5 月）	约 61%（DeepSeek、Qwen、MiniMax、腾讯混元等）
中国模型周 token 消耗	约 18 万亿，美国模型约 5.5 万亿，3 倍以上差距且一年内完成反超
中美前沿模型性能差距（6 月）	收窄至 6%，创历史新低（5 月为 9%）

算力与模型形成正循环：买不到的卡倒逼国产算力放量，放量的国产算力养出便宜的 token，便宜的 token 让中国开源模型吃下全球推理流量的大头。

四、但股票市场没有买单​

Bloomberg Intelligence 同期指出一个矛盾：中国科技八巨头（China Tech 8）相对美股「七巨头」（Magnificent Seven）的估值折价达到年内最宽的 超过 50%，BI 认为只有「真正的 AI 突破」才能弥合。个股年内表现：阿里约 -7%、腾讯约 -23%，而美国 AI 基础设施龙头普涨 15% 以上。

这种背离有两种解读：要么市场低估了中国 AI 基本面，要么盈利执行（阿里上季 EPS 低于预期 17.3%、百度低 36%）拖累了 AI 叙事的兑现。对产业观察者而言，值得注意的是：算力侧的数据（份额、营收、出货）已经先行，应用侧的变现仍在路上。

五、对算力采购者的三点提示​

1. 在华部署，昇腾生态已是默认选项。 从 CUDA 迁移到 CANN 的成本是一次性的，而供给不确定性是持续性的；9 月禁令后，新采购英伟达卡在中国市场已无合规路径。
2. 国产算力「对标 H200」是分水岭。 过去国产替代的隐含假设是「性能打折、价格打折」；当单卡性能追平 H200 世代，采购决策就回归纯粹的 TCO 与供应安全计算——建议用 TCO 计算器 把电费、折旧、利用率放进同一张表里算。
3. token 成本曲线决定应用格局。 中国模型 61% 的 OpenRouter token 份额说明：算力自主 → token 降价 → 应用繁荣的链条已经跑通第一段，接下来看推理成本能否继续下探。

小结​

40% 到 8%，不是一句口号，而是一个由禁令、产品力与模型生态共同驱动的市场重排。对中国市场而言，昇腾 950/960 的量产节奏与 CANN 生态成熟度，将决定这份份额能否守住；对全球市场而言，中国算力「内循环 + 开源模型出海」的组合，正在改写推理流量的地理分布。

（市场份额与营收预测来自 Bernstein / Bloomberg Intelligence 分析师报告，实际数字以各公司财报为准。）

2026 年 9 月 17 日，华为全联接大会（HC2026），华为常务董事、ICT 基础设施业务总裁汪涛正式发布昇腾 960。与 8 月数字中国峰会上的"路线图预告"不同，这次是完整的规格官宣——而且提前三个季度就绪。本文基于华为官网新闻稿及多方报道整理，逐项拆解 960 的规格、超节点与路线图含义。

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1. 昇腾 960：双版本，训练先行​

昇腾 960 分为两个版本，节奏错开一个季度：

指标	昇腾 960DT（训练版）	昇腾 960PR（推理版）
FP8 算力	2 PFLOPS（较 950 翻倍）	待披露
FP4 算力	4 PFLOPS	待披露
显存	288GB（自研 HBM）	待披露
显存带宽	9.6 TB/s	待披露
配套超节点	Atlas 860（风冷）	Atlas 960（液冷）
就绪 / 上市	2027 Q1 / 2027 Q2	2027 Q3

三个读数：

• 提前三个季度就绪：960DT 原计划 2027 年 Q4，现在 2027 Q1 就绪、Q2 上市——与 950DT"提前上线华为云"一脉相承，路线图可信度在持续兑现；
• 精度口径与英伟达对齐：FP8 / FP4 主口径（辅以自研 HiF8 / HiFP8），FP4 已是 2026 新卡的通用口径；
• 288GB 自研 HBM + 9.6TB/s：显存容量与带宽同步翻倍，对训练长上下文大模型是实打实的容量红利。

单卡规格详见昇腾 960 规格页；上一代昇腾 950DT 规格页。

2. 昇腾 960 超节点：全球首个 NPO 超节点​

这是本场发布真正的"重器"——昇腾 960 超节点是全球第一个采用 NPO（近封装光学）的超节点：

指标	昇腾 960 超节点
单节点规模	4096 卡
系统算力	8 EFLOPS FP8 / 16 EFLOPS FP4
HBM 总容量	1 PB
互联 RTT	低至 2μs
可用度	99.8%

NPO 意味着什么：传统光模块挂在交换机面板上，信号要先出封装再转电—光；NPO 把光引擎挪到交换芯片封装近旁，大幅缩短 SerDes 距离、降低功耗与时延。华为的具体数字：

• 5500 个自研 Hi-ONE 光引擎（业界首个量产 NPO，单引擎 7.2T）；
• 替代 4.8 万颗 800G 光模块；
• 降低功耗 550kW 以上，同时支撑 2μs 级互联时延。

对比 8 月数字中国峰会的口径（Atlas 960 单超节点 15488 卡），官方最新口径为单超节点 4096 卡（1 个超集群可由多超节点组成）——以华为官网最新新闻稿为准。

⚠️ 华为还给出了"MFU 提升 2.75 倍""推理时延降低 70%"等收益数据，均出自华为马尔科夫实验室仿真，尚无独立第三方实测，阅读时注意口径。

3. 一年一代：970（2028）→ 980（2029）​

华为首次把"一年一代"从愿景变成官宣承诺：

年份	产品	状态
2026	昇腾 950 系列	950PR 已量产，950DT Q4 放量
2027	昇腾 960	本次官宣，提前就绪
2028	昇腾 970	HC2026 确认
2029	昇腾 980	HC2026 确认

支撑这一节奏的是华为提出的"韬定律"：算力规格每代翻倍，访存带宽、访存容量、互联带宽同步大幅提升。

生态侧的同场数据也值得记录：CANN 外部开发者占比首次超过 61%、月活开发者 5200 人；910C 超节点部署已超 1000 套。

4. 竞争坐标：单卡有代差，系统级对打​

把 960DT 放到 2027 年的棋盘上看：

• 对 NVIDIA Rubin（R200：288GB HBM4 / 50 PFLOPS FP4）：单卡 FP4 算力约为 R200 的 8%（4 vs 50 PFLOPS），单卡代差客观存在；但 4096 卡超节点 + NPO 互联是系统级竞争——用"可交付的超大集群"对打单卡性能；
• 对采购方：960 的价值主张是"在国产量产约束内拿到最大可用集群"。DeepSeek 拟采购 16 万颗 950DT 跑推理的订单已经证明：当供给与生态到位，头部实验室愿意主动选国产；
• 对国产链条：950→960 的显存翻倍直接拉动国产 HBM 迭代，这是整条链的胜负手。

5. 小结​

• 960DT：FP8 2P / FP4 4P、288GB HBM、9.6TB/s，2027 Q2 上市，提前三个季度；
• 960 超节点：全球首个 NPO 超节点，4096 卡 / 8 EFLOPS FP8 / 1PB HBM / RTT 2μs；
• 路线图：一年一代官宣至 2029，950、960 均提前兑现，规划可信度显著上升；
• 看什么：2027 Q2 实际交付节奏、国产 HBM 产能、CANN 生态的第三方模型覆盖度。

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相关阅读​

• 昇腾 960 规格页（本站，含双版本与超节点完整参数）
• 国产三强 2026 H2：国产化率突破 40% 向 60% 迈进（已按 960 官宣更新）
• 2026 H2 AI 芯片路线图重大更新（已按 960 官宣更新）
• 昇腾 950 超节点 Q4 上市，中兴、新华三、曙光全线跟进

参考资料​

• 华为官网：发布全球首个采用 NPO 的超节点（昇腾 960 超节点）（2026-09-17）
• 电子工程专辑：国产 AI 芯片新突破！华为昇腾 960 芯片将提前发布
• 环球网：华为全联接大会 2026 主题演讲报道

本文基于华为官网新闻稿与公开报道整理。MFU、时延等收益数据为华为实验室仿真口径；2028 / 2029 产品仅为路线图官宣，规格以未来发布为准。

本周（2026 年 9 月 1 日–5 日）AI 算力行业的题眼，是两条相反方向的成本重构：海外，英伟达以史上最大并购吞下开发者生态入口，同时给旗舰减配显存——"内存太贵"倒逼硬件从单卡堆料走向系统级互联；国内，DeepSeek 16 万颗昇腾订单把"国产替代"从口号变成头部实验室的资产负债表决策，字节近 300 亿美元融资为算力扩张装上杠杆。

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1. DeepSeek 拟购 16 万颗昇腾 950DT：国产算力的"标志性订单"​

彭博社 9 月 4 日报道，DeepSeek 计划在内蒙古乌兰察布新建的约 1GW 数据中心部署至少 16 万颗华为昇腾 950DT，主要用于推理而非训练。按每颗约 11.1 万元的市场价估算，订单总额约 178 亿元人民币（约 25.6 亿美元）——这是迄今已知规模最大的昇腾集群，是半年前深圳首个万卡级集群的 16 倍。

三个关键读数：

• 主动选择，而非被迫替代：DeepSeek 是公认最会"榨干"算力的实验室。创始人梁文锋 7 月曾直言：华为超节点能完成 GB300 的任务、延迟没有明显差别，但约需 4 颗昇腾才抵 1 颗英伟达、技术上落后约两年。选择昇腾跑推理，是在综合成本、供应链安全与本土化后的理性决策——推理对软件生态依赖较浅，正是国产芯片的突破口；
• 瓶颈在供给端：受高端内存（HBM）短缺制约，昇腾 950DT 今年产量仅数十万颗（2026 年全部昇腾 die 计划约 160 万颗），DeepSeek 希望加购更多但产能所限，整单交付或需一年以上——国产 HBM 与先进封装成为整条链的胜负手；
• 过渡性押注：DeepSeek 同时在与中芯国际合作开发自研推理芯片，并于 6 月完成约 500 亿元融资、继续洽谈数十亿美元基建融资。国产算力的终局是多元自主，而非单一依赖。

单颗 950DT：144GB HBM、4.0TB/s 带宽、2.0TB/s 互联，原生支持 FP8/FP4/HiF8，详见昇腾 950DT 规格页。

2. 英伟达 129.3 亿美元收购 Hugging Face：买下"铲子的交易所"​

当地时间 9 月 3 日，英伟达宣布以 129.3 亿美元收购全球最大开源 AI 平台 Hugging Face，超过 2020 年 69 亿美元收购 Mellanox，成为其史上最大并购。交易含约 119 亿美元股权款与最高约 10 亿美元员工留任计划，预计 2027 年上半年完成，待监管批准。

Hugging Face 托管超 300 万个模型、50 万个数据集，服务超 1800 万名开发者。黄仁勋承诺平台继续开放中立运营：不强制绑定英伟达资源、开源属性完整保留。

解读：算力霸主的护城河从"芯片 + 网络 + 软件栈"一路修到了"模型分发 + 开发者生态"——卖铲人开始收购铲子的交易所。平台的"中立性"承诺能否兑现，将成为全球监管与竞争性云厂商持续盯防的焦点；对国内产业而言，模型托管、权重分发这类"轻资产 AI 基础设施"与芯片一样，正在成为大国科技博弈的卡点。

3. Rubin Ultra 显存减配：内存占 TCO 40% 后的算术题​

SemiAnalysis 最新报告（科创板日报 9 月 3 日转引）显示，英伟达已将旗舰 Rubin Ultra 的 HBM 配置从 HBM4E 12-Hi（384GB 档）下调至 HBM4 8-Hi（192GB），三星正配合开发 8 层产品。

• 动因：HBM/DRAM 涨价后，内存已占整机 TCO 约 40%；减配后 HBM 成本降超 50%，即便计入 2026 年 HBM 涨价预期，内存占总资本开支比例也将从 40% 压至 28%；
• 钱去了哪：转向 Scale-up 纵向扩展网络——以 NVL576 NPO 方案测算，光模块取代机架间互连后，Scale-up 网络占机架总支出比例从 4% 升至 12%；
• 连锁反应：TrendForce 显示英伟达自 2026 Q3 起并行评估 HBM4E 8-Hi / 12-Hi / HBM4 8-Hi 多套方案，部分云厂商也在考虑下调下一代自研 ASIC 的 HBM 容量。

连定价权最强的英伟达都给旗舰"减配求量"，等于官宣：当前 AI 硬件最紧的约束是内存（美光高管称新增内存供应 2028 年前难有实质放量），单卡堆料的军备竞赛告一段落，硬件价值重心正迁移到光互联、CPO、高速交换与 PTFE 背板。华泰测算 2027 年存储供需缺口将从约 -7% 收窄至 -3%——上行周期未逆转，但从"普涨"走向"结构性紧缺"。

详见本站已同步更新的 Rubin Ultra 规格页与HBM4 量产竞速分析。

4. 推理 ASIC 军备提速：谷歌"一年两款"，Jalapeño 规格落地​

• 谷歌 TPU 迭代周期从两年一代压缩至"每年两款"（华创证券 9 月 4 日研报）：第八代已拆分为训练（8t）与推理（8i）双架构，8i 把内存/算力配比拉到 8t 的 1.65 倍，专为推理放量设计；
• OpenAI Jalapeño 规格披露：6 堆栈 HBM4 共 216GB、带宽 15.4TB/s、700W，围绕投机解码设计；OpenAI 称在 DeepSeek R1 负载下 tokens/kW 达 GB300 的 1.7 倍；RTL 冻结到流片 9 个月，首批硅片后约 10 周承载 ChatGPT 流量。详见规格页（本站已更新）；
• workload-specific 时代开场：训练、推理、推荐各自长出专用芯片，上游 HBM/封装/光互联的供应节奏必须跟上"半年一代"。

5. 国内动态：字节 296 亿美元加杠杆，摩尔线程 Token 超节点投产​

• 字节跳动获约 296 亿美元融资安排（彭博 9 月 3 日），较最初约 200 亿美元目标大幅上调，用于数据中心与 AI 基建；另据产业报道正洽谈在内蒙古新增 5-6GW 算力产能——中国 AI 公司迄今最大规模基建融资之一，算力正被当作可融资、可证券化的重资产经营；
• 摩尔线程 × 趋境科技 "Token 超节点"投产（光明网 9 月 4 日）：以 MTT S500 承担 Prefill 与 KV Cache 生成、高带宽 GPU 专注 Decode 的 PD 异构方案，实测平均生成速度超 50 TPS、KV Cache 命中率超 90%、稳定性 99.9%，已承接头部模型厂商官方业务流量——超节点竞争维度从"单卡参数"转向"单位 Token 生产成本"；
• OpenAI 发布 GPT-6 Astra（9 月 4 日）：超 10 万颗 GPU 在 Stargate 集群完成训练，推理放量与超大规模集群仍是全球算力叙事主线；
• SemiAnalysis 基准：AMD MI355X 新提交在 AgentX 基准低交互区间tokens/$ TCO 击败 B300——vLLM + LMCache 软件栈的贡献首次被独立机构量化认可。

6. 市场：中美算力资产一涨一调​

美东 9 月 4 日，美国 8 月非农仅增 8.9 万人（预期 16 万），10 年期美债收益率回落至 3.78%，成长股走强：科技板块 XLK 周涨 4.2%，英伟达周涨 8.7% 收于 230.36 美元。A股 9 月 4 日反向回调：AI 算力芯片板块 -1.99%、服务器 -2.51%、超节点 -2.86%，浪潮信息跌停、寒武纪 -2.54%——基本面无恶化（博通、戴尔、中际旭创订单与财报持续验证景气），更多是交易层面获利兑现。

下周起三连催化密集：CIOE 光博会（9/9-11）→ 华为全联接大会（9/17-19）→ 云栖大会（9/22-24）。国产超节点从"发布会 PPT"到"批量交付"的成色，将迎来集中检验。

本周一句话​

内存太贵改变了所有人的算法：英伟达给旗舰减配显存、把钱投给互联；DeepSeek 用 16 万颗昇腾买推理确定性；谷歌把 TPU 迭代压到半年一代。2026 年 Q4 起，"每兆瓦/每美元 token 数"将取代"单卡 PFLOPS"，成为算力采购的第一指标。

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相关链接​

• 华为昇腾 950DT 规格页
• NVIDIA Rubin Ultra 规格页
• OpenAI Jalapeño 规格页
• NVIDIA Rubin 规格页

参考资料​

• 彭博社（转引）：DeepSeek 拟部署 16 万颗昇腾 950DT（2026-09-04）
• cnBeta/今日头条：DeepSeek 据称采购 16 万颗华为昇腾 950DT 芯片（2026-09-05）
• 科创板日报：SemiAnalysis 拆解 Rubin Ultra 减配（2026-09-03）
• Natural News/DailyAI：Nvidia To Acquire Hugging Face For $12.9B（2026-09-05）
• 光明网：摩尔线程 × 趋境科技 PD 异构推理方案投产（2026-09-04）
• AGI Hunt：AI News Daily 2026-09-05

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本文基于彭博社、科创板日报、SemiAnalysis、TrendForce、华创证券研报及光明网等公开报道整理。订单金额与市场数据为媒体/机构预估口径，实际以相关公司正式披露为准。

芯片追不上，系统来补。这是国产算力过去一年最清晰的战略共识。2026 年下半年，国产超节点正式从"概念发布"进入"产品密集发布、联合适配和商业部署"阶段：华为 Atlas 950 SuperPoD 真机已亮相并计划 Q4 上市，中兴、新华三、中科曙光、壁仞、沐曦等一众厂商相继入局。

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1. 华为 Atlas 950：业界最大 1024 卡超节点，Q4 上市​

继 7 月 WAIC 2026 真机首秀后，华为昇腾 950 超节点的商用脚步持续加快。核心规格：

指标	Atlas 950 SuperPoD
互联规模	最大 1024 × 昇腾 950DT（灵衢高速互联）
AI 算力	1 EFLOPS FP8/mxFP8/HiF8、2 EFLOPS FP4
全局内存	256TB 统一编址，片上内存最大 1024 × 96GB @ 4.0TB/s
互联带宽	单柜最大 64 × 1.68 TB/s（双向），3μs 超低 RTT
形态	满配 128 计算柜 + 32 互联柜，占地约 1000㎡，8192 颗 950DT
供电散热	全液冷，100kW 供电，380V AC/336V DC/240V DC
上市时间	2026 年第四季度

在 WAIC 展台之外，两个数字更能说明商业化进度：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、医疗等行业，并且是国内唯一训练出 SOTA 模型的超节点；更远期规划中，Atlas 950 SuperCluster（超 50 万颗昇腾芯片）同样定于 2026 Q4，Atlas 960 SuperPoD（15488 卡）与 Atlas 960 SuperCluster（超 100 万卡）将于 2027 Q4 接力。

华为的路线图背后是"Tau Scaling Law"——在 EUV 光刻机受限的前提下，通过系统级扩展突破单芯片物理极限，并计划到 2031 年将晶体管密度推升至 1.4nm 级工艺水平。

2. 超节点赛道全面开花：三条技术路线​

WAIC 之后，国产超节点形成了三类清晰的技术路线：

第一类：华为全栈自研。 同时掌握昇腾芯片、灵衢互联、Atlas 硬件、CANN 软件栈和 MindSpore 框架。CANN 已全面开源：社区上线 67 个项目、开源代码超 1244 万行、月活开发者突破 3500 人；昇腾开发者总数超 400 万。

第二类：中兴、新华三的兼容路线。 中兴发布 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；新华三 UniPoD S80000 系列可从 32 卡扩展至 1024 卡、最大支持 16384 卡互联，将 Scale-up/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：国产 GPU 联合创新。 中兴联合曦智、壁仞、沐曦、燧原、天数智芯等，基于 OEX+dOCS 架构打造国产高性能 Matrix 超节点；壁仞计划发布 BR20x 系列 GPU，基于自研 BLink 2.0 互联协议实现单超节点 1024 卡 Scale-up；沐曦推出"曦景"S 系列超节点。

在更大的 Scale-out 层面，中科曙光"曙光 8000（登峰）"全国产十万卡 AI 超集群已落成并接入国家超算互联网——它不是单体超节点，而是由大量计算节点、超节点和网络存储组成的超集群，检验的是国产算力的大规模调度、应用适配和工程交付能力。

3. 为什么"超节点"成了国产算力的主战场​

根本原因在于衡量标准变了：国产算力的评价体系，正从"比较单颗芯片的峰值性能"转为"一整套系统能够调动多少有效算力"。华为副董事长徐直军对此直言：单芯片上英伟达仍领先且短期难以追赶，但在超节点和集群层面，华为有信心。

这一转向的产业逻辑：

• 出口管制下的现实选择：单卡制程受限 → 用高速互联把更多 NPU 组织成一台"大计算机"；
• 需求侧真实拉动：万亿参数 MoE 模型的训练与推理，天然需要大规模低时延互联，超节点恰是对症下药；
• 生态护城河前移：CANN 开源 + MindSpore 兼容 PyTorch，把 CUDA 生态的竞争从"算子覆盖"层面拉回到"开发者规模"层面。

东兴证券指出，全球超节点赛道已聚集微软、Meta、亚马逊、三大运营商、阿里、字节、腾讯、百度、曙光、中兴、浪潮、新华三、海光、沐曦等数十家厂商——格局未定，但英伟达一家独大的局面正在被谷歌 TPU、AMD Helios、华为 Atlas 三股力量同时挑战。

4. 三道关卡：从"造出来"到"卖得动"​

业内人士普遍认为，国产超节点距离真正成熟还有三道坎：

1. 单芯片性能与单柜算力密度：受制程限制，单卡性能差距仍存，现阶段靠多柜互联和规模扩展另辟蹊径；
2. 规模扩展效率：超节点扩展到一定规模后性能提升边际递减，通信复杂度、能耗和容错成本持续上升；
3. 可验证的商业价值：下一阶段的比拼是有效算力利用率、单位 token 成本、模型适配广度与客户复购意愿。

一句话总结：2026 年是"中国超节点元年"，2027 年见真章——届时 Atlas 950 与 Vera Rubin NVL 系列将在全球两个平行市场各自接受规模化交付的检验。

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相关链接​

• 华为昇腾 950 规格页
• 华为昇腾 950DT 规格页
• 华为昇腾 910C 规格页

参考资料​

• 21 世纪经济报道：WAIC 上的算力重器——华为昇腾 950 超节点真机现身（2026-07-17）
• 昇腾社区：Atlas 950 SuperPoD 液冷超节点产品规格
• RCR Wireless：Huawei unveils new offering for AI infra at Shanghai event
• Seoul Economic Daily：Huawei Unveils Atlas 950 SuperPoD

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本文基于 WAIC 2026 现场报道、昇腾社区官方规格与公开研报整理。超节点性能数据均为厂商公布口径，独立第三方评测结果尚待观察。

2026年8月23日至25日，第38届 Hot Chips（HC38）在斯坦福纪念礼堂举行。作为全球高性能芯片架构的风向标，本届大会恰好撞上 AI 算力军备竞赛最焦灼的时刻——官方议程共 48 个条目，其中 AI 加速器 7 个、存储教程 6 个、CPU 6 个、GPU 与网络各 4 个。如果把各家演讲摆在一起，一个共识浮出水面：AI 算力的竞争单位，已经从"单颗芯片"变成了"整机柜 / 整个系统"。

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1. 概览：三天议程，几乎就是 2027 年 AI 机柜市场的预演​

周一（8/24）下午的 GPU 专场是全场焦点，四家演讲几乎是 2027 年 AI 机架市场的对撞：

• NVIDIA Rubin GPU（"Driving the Era of Agentic AI"）：首个 chiplet 架构 GPU，288GB HBM4、FP4 约 50 PFLOPS，搭配 88 核 Arm 架构 Vera CPU 组成 NVL72 / NVL144 机柜，2026 下半年量产。
• AMD Instinct MI400 连讲两场（架构 + 系统架构）：把"机架级"故事讲透。
• Intel Crescent Island：专为 Agentic AI 推理设计的 350W 风冷卡。

周二（8/25）下午的 AI 专场，则几乎是"超算厂商去 NVIDIA 化"的阅兵式：Google 第八代 TPU、OpenAI 首颗自研芯片、微软 Maia 200、Meta MTIA、Cerebras 晶圆级机架同台。

每一个登台厂商，都在开场两页 PPT 内用到了 "Agentic AI"（智能体 AI）这个词——这不是巧合，而是 2026 年 AI 负载设计目标的集体转向。

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2. NVIDIA Rubin：一个机柜，就是一台超级计算机​

英伟达在 Hot Chips 上主讲的不是单颗 GPU，而是 Vera Rubin NVL72 整机柜——72 颗 Rubin GPU + 36 颗 Vera CPU，18 个计算托盘 + 9 个 NVLink 交换托盘，约 130 万颗组件、近 1300 颗芯片，整柜重约 4000 磅（约 1.8 吨）。

单颗 Rubin GPU 的规格同样惊人：

指标	Rubin GPU	对比 Blackwell
晶体管	3360 亿（TSMC 3nm 双 die）	2080 亿（+61.5%）
显存	288GB HBM4	—
带宽	22 TB/s	Blackwell 的 2.8 倍
NVFP4 推理	50 PFLOPS	GB200 的 5 倍
训练算力	35 PFLOPS	3.5 倍

最颠覆性的设计在计算托盘：无电缆、无软管、无风扇，全部通过 PCB 背板互联。英伟达称组装时间从近 2 小时压缩到 5 分钟（快 20 倍），同时提升可维护性。

英伟达这次卖的不是 FLOPS，而是 tokens per megawatt（每兆瓦 token 数）。 其引用 SemiAnalysis 基于 DeepSeek-v4-PRO（140K+ 上下文、AgentX 负载）的基准称：Vera Rubin NVL72 在交互强度上升时，较 GB300 NVL72 提供 10× 至最高 30× 的 tokens/MW。单柜提供 3.6 EFLOPS 推理算力，整柜功耗 190–230kW；远期产能目标为 每天 1000 个 NVL72 机柜。

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3. AMD MI455X + Helios：显存反超与开放互联​

AMD 的答案是与英伟达正面硬刚的 MI455X + Helios 机架。MI455X 采用 CDNA 5 架构，8 个 N2 制程加速器 die + N3P 制程互联 die，256 个工作组处理器、192MB 全局 L2。

指标	MI455X	对比 Rubin
显存	432GB HBM4（12 层堆叠）	比 Rubin 288GB 高 50%
带宽	23.3 TB/s	略胜一筹
MXFP4 算力	40.26 PFLOPS	—
系统（Helios 72 卡）	FP4 推理 2.9 ExaFLOPS	—
报价	约 525 万美元/柜	—

系统层面，AMD 押注 UALoE（以太网上的超加速器互联） 开放标准：每颗 GPU 提供 3.6 TB/s 双向互联带宽，交换托盘内两颗 512 端口 200G UALoE 交换芯片合计 10.8 TB/s——对标 NVLink 的同时把互联协议开放给整个产业。

量产节奏：AMD 计划 2026 下半年交付工程样品与小批量系统，2027 年 Q2 大规模放量。此前市场曾传出 Helios 因散热问题延期，AMD 官方未予确认。

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4. Intel Crescent Island：风冷大显存的"性价比异类"​

英特尔给出一条完全不同的路：Crescent Island——一颗 350W、风冷、标准 PCIe 槽位的推理 GPU，专为 Agentic AI 设计，核心指标是 tokens per watt。

指标	Crescent Island	说明
架构	Xe3P，32 个 Xe 核心，32MB 统一 L2	Hot Chips 披露
内存	Intel 自牌卡 160GB / ODM 最高 480GB LPDDR5X	比 Rubin 288GB HBM4 还多
形态	350W 风冷 PCIe	直插标准机架，免液冷改造
RAS	ECC、动态页离线、硬封装修复、PCIe 高级错误上报	回应"静默数据损坏"

英特尔的逻辑很清晰：推理场景对显存容量的需求远大于带宽，用低成本 LPDDR5X 堆容量、用风冷省掉液冷基础设施，就能把单位 token 成本打下来。配合 Diamond Rapids 至强（256 性能核、1.28GB 缓存、128 条 PCIe Gen6），英特尔试图用"CPU + 推理 GPU + 开放软件栈"从边缘到数据中心全场景围堵。

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5. 自研 ASIC 大集结：Google、OpenAI、微软、Meta 同台​

周二下午的 AI 专场，是本届最有历史意义的一场——"超算厂商去 NVIDIA 化"的阅兵：

芯片	厂商 / 合作	定位	关键规格 / 进度
TPU 8t（Sunfish）	Google × Broadcom	训练	单 pod 9600 卡、121 FP4 ExaFLOPS、2PB 共享 HBM
TPU 8i（Zebrafish）	Google × MediaTek	推理	288GB HBM、384MB 片上 SRAM（3× 上代）、ICI 19.2 Tb/s
Jalapeño	OpenAI × Broadcom	推理	9 个月端到端设计，目标 token 成本降 ~50%，2026 底商用
Maia 200	微软（TSMC 3nm）	推理	1400 亿+ 晶体管、10+ PFLOPS FP4、216GB HBM3E，已在得梅因数据中心服务 GPT-5.2
MTIA 300–500	Meta（RISC-V）× Broadcom	训推双使命	最高 25× 算力增益，2027 前每 6 个月一款

Google 首次将 TPU 拆分为训练（8t）与推理（8i）两款专用架构，是其十年来最大的架构转向。Norm Jouppi 亲自登台主讲 TPU v8。

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6. 存储与网络两条暗线：HBM4 元年 + AI 工厂操作系统​

除 GPU/ASIC 外，两场暗线同样关键：

• 存储：三星 HBM Base Die（逻辑工艺做基础裸片）与 SK 海力士先进封装同台，HBM4 时代"基础裸片代工化"产业变局开启；HBF（高带宽闪存）、LPDDR5X-PIM、3D DRAM、CXL 计算存储集中展示"存算一体"从论文走向产品。
• 网络：NVIDIA BlueField-4（DPU）与 Spectrum-X Multiplane 架构（Gilad Shainer 主讲）——网络正成为 gigascale AI 的决定性架构，规模从数十万卡向百万卡迈进；博通 Thor Ultra 以太网 NIC 持续进逼；Mojo Vision 展示芯片级光 I/O。

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7. 三条路线，一个共识​

同一场大会上，三家给出了三种截然不同的 AI 算力交付哲学：

1. 英伟达：全栈封闭整合——GPU、CPU、DPU、交换芯片全部自研，用极致软硬件协同把系统性能推到极致，代价是客户被深度绑定。
2. AMD：开放标准追赶——用更大 HBM4 容量 + UALoE 开放互联打"性价比 + 开放"牌，配合 Meta、OpenAI 的 12GW 级订单撕开推理缺口。
3. 英特尔：风冷性价比——放弃液冷、放弃 HBM，用 LPDDR5X 大显存 + 标准 PCIe 切入，赌"大多数推理不需要 200kW 机柜"。

但三家的共同结论是：竞争的单位不再是芯片，而是协同设计的系统（rack / system）。对采购方而言，2027 年的算力规划，要比对的不是"单卡 PFLOPS"，而是"每兆瓦 token 数、时延、可用性与全周期成本"。

相关链接​

• NVIDIA Rubin 规格页
• AMD MI455X 规格页
• Intel Crescent Island 规格页
• Google TPU 8t 规格页
• Google TPU 8i 规格页

参考资料​

• Hot Chips 2026 三巨头同台：Rubin 3360 亿晶体管、MI455X 432GB、Crescent Island 480GB - IC 芯片行业观察
• Hot Chips Day 2: Rubin, MI400 and Diamond Rapids Go Head-to-Head - AI2Work
• NVIDIA Vera Rubin NVL72 Rack at Hot Chips 2026 - ServeTheHome
• Hot Chips 2026: 4 Hyperscalers Put Custom AI Silicon on One Afternoon - Sean Kim

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本文基于 Hot Chips 2026（8月23-25日）官方演讲与 ServeTheHome、SemiAnalysis、TechPowerUp 等现场报道整理。性能数据均为厂商公布口径，实际表现以量产产品为准。

2026 年，中国 AI 芯片市场格局已从"英伟达单极主导"转向"海外厂商领先、国产多路线追赶"。据产业研究数据，2025 年中国 AI 加速卡整体市场约 400 万张，其中国产出货 165 万张，份额首次突破 40%；随着产品迭代与晶圆厂配套跟进，2027 年国产化率有望提升至 60%–70%。本文聚焦华为昇腾、寒武纪、摩尔线程"国产三强"的 2026 下半年最新进展。

📌 更新（2026-09-18）：华为已于 9 月 17 日全联接大会正式官宣昇腾 960（详见第 1 节），本文 960 部分已按官方披露更新。

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1. 华为昇腾：950 产能排满，960 官宣提前发布​

昇腾以"架构 + 生态全栈协同"为核心优势，2025 年出货约 80 万颗，占国产厂商总份额 50%。产品迭代节奏清晰：

时间	产品	说明
2025 Q1	昇腾 910C	主力过渡型号，超节点已部署超 1000 套
2026 Q1	昇腾 950PR	推理旗舰
2026 Q4（计划）	昇腾 950DT	训练旗舰，推动国产 HBM 迭代
2027 Q2	昇腾 960DT	官宣提前三个季度就绪（2027 Q1）
2027 Q3	昇腾 960PR	提前一个季度就绪
2028 / 2029	昇腾 970 / 980	一年一代路线图官宣

950 系列产能已进入"排满"状态：950PR 于 2026 年 4 月量产，6 月月产能跳升至 50–60 万片（环比近 10 倍），全年目标 120 万片、确定性 100%；字节跳动以 56 亿美元锁定 35 万片，腾讯 / 阿里 / 百度合计锁定 40 万片。

昇腾 960 官宣规格（2026-09-17 华为全联接大会，汪涛）：

指标	昇腾 960DT（训练版）
FP8 算力	2 PFLOPS（较 950 翻倍）
FP4 算力	4 PFLOPS
显存	288GB（自研 HBM）
显存带宽	9.6 TB/s
就绪 / 上市	2027 Q1 / 2027 Q2（配套 Atlas 860 风冷超节点）

960PR（推理版）2027 Q3 上市，配套 Atlas 960 液冷超节点。同场发布的昇腾 960 超节点是全球首个采用 NPO（近封装光学）的超节点：单节点 4096 卡、8 EFLOPS FP8 / 16 EFLOPS FP4、1PB HBM、互联 RTT 低至 2μs；5500 个自研 Hi-ONE 光引擎（业界首个量产 NPO，单引擎 7.2T）替代 4.8 万颗 800G 光模块，功耗降低超 550kW，系统可用度 99.8%。

• 上一代昇腾 384 超节点已累计商用超 750 套，落地互联网、运营商、金融、教育、医疗等 20 多个行业；910C 超节点部署超 1000 套，950 超节点已规模商用。
• 华为同步确认一年一代节奏：2028 昇腾 970、2029 昇腾 980，依托"韬定律"持续算力翻倍。
• ⚠️ MFU 提升 2.75 倍、推理时延降低 70% 等收益数据出自华为马尔科夫实验室仿真，非第三方实测。

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2. 寒武纪 MLU690：下半年量产，切入字节招标窗口​

寒武纪是昇腾未上市背景下的核心国产算力龙头，技术代差持续缩小：

• 思元 590（7nm）：性能等效 A100 的 80%，已支持 DeepSeek，持续适配千问 3、GLM 等主流大模型；
• 思元 690 系列：将于 2026 下半年正式量产，有望在下半年字节招投标窗口期实现订单放量；
• 业绩确定性：股权激励目标显示未来 3 年营收增速均超 100%，2026 年营收目标 135 亿元、2027 年 270 亿元、2028 年 600 亿元。

寒武纪充分受益于"国产 CSP 资本开支 + 国产大模型与国芯全面适配"的行业红利，是国产化率提升最直接的弹性标的。

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3. 摩尔线程 MTT S5000：全功能 GPU + 生态突围​

摩尔线程走"全功能 GPU"差异化路线，旗舰 MTT S5000 基于第四代"平湖"MUSA 架构：

指标	MTT S5000
稠密 AI 算力	1000 TFLOPS
显存	80GB
显存带宽	1.6 TB/s
卡间互联	784 GB/s
精度	FP8 到 FP64 全精度（训推一体）
安全可靠	首批通过国家《安全可靠测评》（I 级）

其工程化能力已获验证：基于 S5000 的夸娥（KUAE）智算集群训练线性扩展效率达 95%，万卡扩展计算效率损耗控制在 5% 以内；已支持断点续训，有效训练时长占比超 90%；并从零完整训练出语料超 25 万亿 Token 的 MoE-236B 基础大模型。

生态是摩尔线程最深的护城河：MUSA 已实现 100% 核心数学库兼容、3000+ PyTorch 算子兼容、覆盖 55 类核心 AI 算子，获 vLLM 与 SGLang 官方支持，主流模型 Day-0 适配，开发者突破 80 万人。其 PD 异构分离方案以 2:1 比例实现 S5000 对国际高端 GPU 的等效替代，显著降低推理成本。

第五代"花港"架构（2025-12 发布）支持 FP4 到 FP64 全精度，算力密度较上一代提升 50%、能效提升 10 倍，可支持十万卡以上集群；基于该架构的"华山"（训推一体）与"庐山"（图形渲染）新芯片研发累计投入已超 9 亿元。

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4. 软件生态决胜：Day-0 适配常态化​

硬件之外，软件生态的兑现是 2026 年国产算力的分水岭：

• 华为 CANN 异构计算架构与 MindSeries 套件已全面开源，社区孵化 67 个项目、超 1244 万行代码；据 HC2026 披露，CANN 外部开发者占比升至 61%（首次超越内部团队），月活开发者突破 5200 人；
• 国产大模型与国产芯片"发布即适配"闭环基本成型：腾讯混元 T3（295B）、DeepSeek-V4、GLM-5.2 均完成 Day-0 适配；
• 2026 年被视为"国产超节点元年"，华泰证券测算 2028 年中国超节点架构市场规模有望达 3414 亿元，2026–2028 年复合增长率 194%。

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5. 产业判断：从"能不能做出来"到"能不能用得好"​

国产三强正沿三条路径收敛：

1. 华为：以超节点系统级能力 + 全栈软件锁定政企与互联网大客户；
2. 寒武纪：以训练侧代差缩小 + 大客户招标放量冲击营收拐点；
3. 摩尔线程：以全功能 GPU 通用性 + 成熟 CUDA 兼容生态覆盖云边端全场景。

三家的共同短板仍在于高端制程与 HBM 供给——这恰是海外管制的核心环节。但随着国产 HBM 迭代与晶圆厂配套跟进，2027 年国产化率向 60%–70% 迈进具备现实路径。

相关链接​

• 华为昇腾 960 规格页
• 华为昇腾 950DT 规格页
• 寒武纪 MLU690 规格页
• 摩尔线程 MTT S5000 规格页

参考资料​

• 华为官网：发布全球首个采用 NPO 的超节点（昇腾 960 超节点）（2026-09-17）
• 电子工程专辑：国产 AI 芯片新突破！华为昇腾960芯片将提前发布
• 国产AI芯片行业观点更新 - 萝卜投研
• 摩尔线程，一日两大利好 - 东方财富网
• 摩尔线程 × 硅基流动：PD 分离异构算力混部技术白皮书 - 与非网
• 接近盈亏平衡后 摩尔线程再赴港股"大考" - 顶端新闻

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本文基于 2026 年 8 月公开产业研究、券商观点与企业公告整理。部分出货量与市占率为第三方估算，非官方确认数据。

2026世界人工智能大会（WAIC） 于 2026年7月17日至20日 在上海世博中心举行，主题"智能伙伴 共创未来"。本届大会 1100余家企业 集中展出 3000余项展品，超300款产品全球首发。对计算卡行业而言，这场国产算力的集中检阅传递出一个清晰信号：竞争主线正从"单芯片峰值算力"转向"超节点系统级有效算力"。

1. 华为Atlas 950 SuperPoD：真机首秀，斩获SAIL最高奖​

华为 Atlas 950 SuperPoD 真机 在 WAIC 2026 首次公开亮相，现场搭载 16 台计算柜、共计 1024 张昇腾算力卡，凭"超大带宽、超低时延、统一内存编址"三大系统级创新，从数百项海内外参评项目中脱颖而出，荣膺大会最高荣誉 SAIL（卓越人工智能引领者）大奖。

核心参数（WAIC 现场确认）​

指标	Atlas 950 SuperPoD
展出规模	16 计算柜 / 1024 张昇腾卡
最大互联规模	8,192 张昇腾 NPU 卡 全互联（满配）
互联协议	华为自研"灵衢"（UnifiedBus）2.0
总算力	1 EFLOPS FP8 / 2 EFLOPS FP4（1024卡）；满配 8192 卡约 8 EFLOPS FP8
统一内存	256 TB 全局统一内存编址空间
互联时延	3 μs 超低 RTT；TB 级 NPU 互联带宽
满配形态	128 计算柜 + 32 互联柜 = 160 机柜，占地约 1000 ㎡，搭载 8192 颗昇腾 950DT
上市时间	满配版本计划 2026 年 Q4 上市
散热	全液冷盲插架构

华为首次披露：上一代 昇腾 384 超节点已累计商用超 750 套，落地互联网、运营商、金融、教育、医疗、交通、制造等 20 多个行业，并称其为"国内唯一训练出 SOTA 模型的超节点"。

2. 软件生态：CANN 全开源，开发者规模化​

硬件之外，华为重点展示开源软件生态进展：

• CANN 异构计算架构与 MindSeries 基础软件套件已于 2025 年底全面开源；
• CANN 开源社区已孵化 67 个项目、超 1244 万行代码，月活开发者 超 3500 人；
• 华为已与 超 3000 家行业伙伴 联合开发 7000+ 解决方案，服务 2000+ 核心政企客户；
• WAIC 现场展出 60+ 真实业务场景、20+ 标杆案例，覆盖从技术突破到规模商业落地的全链条。

3. 国产芯片 Day-0 适配常态化​

2026年7月6日 腾讯发布混合专家模型 混元 T3（295B 参数、256K 上下文），国产芯片迅速完成 Day-0 适配：

厂商	芯片	适配情况
摩尔线程	MTT S5000	完成混元 T3 极速适配（此前已适配 DeepSeek-V4、GLM-5.2）
沐曦股份	曦云 C 系列	自研 MXMACA 软件栈率先全链路 Day-0 适配，支持零代码部署

摩尔线程在 WAIC 还展示了 MTT C256 超节点（首创一层 Scale-up 256 卡全互联、亚微秒级时延）与"模型训练工厂 / 词元生产工厂 / 智能体生产工厂"三大 AI 工厂方案。

4. 更多国产算力首发看点​

厂商 / 产品	亮点
东方算芯 DF1000	全球首颗"软件定义 + 近存计算"3D 芯片，互连间距压缩至亚微米级
中昊芯英"须臾"	国产全自研新一代 TPU 架构 AI 专用芯片，配套泰则 2.0 服务器
燧原科技 × 天数智芯	基于 OEX+dOCS 架构的国产高性能 Matrix 超节点，入围大会"卓越 AI 引领者奖"
镕铭微电子	推进下一代 VPU，从视频处理向"视觉智能体算力基座"演进

参展国产 AI 芯片阵容还包括：摩尔线程、沐曦、燧原科技、后摩智能、此芯科技、算能、芯驰科技、飞腾、爱芯元智、瀚博半导体、天数智芯等。

产业解读：从"能不能做出来"到"能不能用得好"​

WAIC 2026 折射出国产 AI 芯片竞争阶段的根本转变：

1. 超节点成为主战场：单芯片性能之外，"卡间互联 + 集群规模 + 散热"的系统级能力成为突围关键。华为灵衢、燧原/天数 OEX 均在此发力。华泰证券将 2026 年定义为"国产超节点元年"，测算 2028 年中国超节点架构市场规模有望达 3414 亿元，2026–2028 年复合增长率 194%。
2. 软件生态兑现：Day-0 适配从口号变为常态，国产大模型（DeepSeek-V4、GLM-5.2、混元 T3）与国产芯片"发布即适配"闭环基本成型。
3. 需求侧背书：中国移动此前发布 2026–2027 年 AI 超节点集采公告，规模约 6208 卡、金额超 20 亿元，国产超节点规模化商用提速。

相关链接​

• 华为昇腾 950DT 规格页
• 华为昇腾 950PR 规格页
• 摩尔线程 MTT S5000 规格页

参考资料​

• 昇腾950超节点真机亮相2026世界人工智能大会，斩获SAIL最高奖 - 环球网
• 2026WAIC算力竞争进入"系统级"战场，昇腾950超节点真机首次对外展出 - 腾讯新闻
• Huawei unveils advanced Atlas 950 SuperPoD - China Daily
• 华为昇腾 950 获 2026 世界人工智能大会 SAIL 奖最高荣誉 - 虎嗅
• WAIC上的算力重器：华为昇腾950超节点真机现身 - 21世纪经济报道

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本文基于 WAIC 2026（7月17-20日）现场与官方披露整理，将持续跟踪 950 超节点 Q4 上市进展。

昇腾 950 系列（950PR 推理 / 950DT 训练）已成为国产 AI 算力的核心供给。据多家券商与行业调研，950 系列产能已 100% 排满、现货稀缺，全年 120 万片目标"确定性 100%"，并存在上调至 150 万片的预期。本文汇总截至 2026 年 7 月的产能与订单数据。

1. 产能节奏：6月环比近10倍跳升​

时间	950PR 月产能	备注
2026年5月	5–6 万片	基本满产
2026年6月	50–60 万片	环比接近 10 倍；中芯、华虹一供全线加班
2026年 Q3（预计）	70–80 万片	单月
2026 全年目标	120 万片	有上调至 150 万片预期

产业链交付吃紧：高速背板、液冷连接器交货周期从 2 周拉长至 6–8 周，订单已排至 2027 年。

2. 订单结构：头部云厂 + 运营商 + 海外​

客户	锁定量	金额 / 备注
字节跳动	35 万片 950PR	56 亿美元，2026 Q3 起集中交付
腾讯 / 阿里 / 百度	约 25 万片 950PR + 15 万片 950DT	合计约 40 万片
三大运营商	超 20 万片	集采，用于智算中心与 AI 专网
海外	韩国 2,000 片、马来西亚 3,000 台服务器、俄罗斯万卡级集群	从试点转向商用

3. 出货预测：稳居国产第一​

据科智咨询测算：

指标	2025	2026（预测）
华为昇腾总出货量	81.2 万张	102.6 万张
其中 950PR	—	约 80 万片
其中 950DT	—	约 10–20 万片

华为已完成由 910 系列向 950 系列的产品切换。互联网行业已成为昇腾最大应用市场，竞争优势正由单一硬件性能延伸至软件生态与系统能力。

4. 出海：Q4 正式入韩​

据韩媒 ETNews 报道，华为计划 2026 Q4 以昇腾系列及 Atlas 950 SuperPod 正式进入韩国市场：

• 已完成本土分销商协议，选定 SK Shieldus 等两家渠道伙伴；
• 主力产品为 950PR（4 月已量产交付） 与 950DT（Q4 同步推出）；
• 官方口径：950PR 推理性能达 H20 的 2.87 倍，定价约为其 1/4。

5. WAIC 2026：1024 卡真机首秀确认​

WAIC 2026（7月17–20日上海）上，华为 Atlas 950 SuperPoD 真机首次公开亮相，现场展出 16 台计算柜、1024 张昇腾卡 规模，并斩获大会最高荣誉 SAIL 大奖：

• 核心指标：总算力 1 EFLOPS FP8 / 2 EFLOPS FP4，256 TB 全局统一内存编址，灵衢 2.0 互联、3 μs 超低 RTT 时延；
• 满配形态：128 计算柜 + 32 互联柜 = 160 机柜、占地约 1000 ㎡，搭载 8192 颗昇腾 950DT，计划 2026 年 Q4 上市；
• 商用基础：上一代 384 超节点已累计商用超 750 套，落地 20+ 行业；
• 软件生态：CANN 已于 2025 年底全面开源，社区孵化 67 个项目、超 1244 万行代码，月活开发者超 3500 人。

WAIC 首秀确认了 950 系列"超节点优先"的产品逻辑：单卡算力之外，系统级有效算力（互联带宽 + 统一内存 + 低时延）才是国产算力对标国际旗舰的关键维度。

昇腾路线图回顾​

产品	定位	关键指标（官方路线图）
950PR	推理	1 PFLOPS（FP8）/ 2 PFLOPS（FP4），互联 2 TB/s
950DT	训练	超节点核心，Q4 推出
960	训练/推理	2 PFLOPS（FP8）/ 4 PFLOPS
970	下一代	规划中

产业解读​

1. 国产替代从推理迈向训练：950PR（推理）率先放量，950DT（训练）Q4 跟进，配合 Atlas 950 SuperPoD 万卡互联，国产算力首次具备"训练替代"完整拼图。
2. 产能是最大变量：订单确定性极高，但中芯/华虹先进制程产能、HBM 供应、先进封装仍是放量瓶颈——这也是"现货稀缺"的根源。
3. 出海打开第二曲线：韩国、马来西亚、俄罗斯、拉美的批量采购，标志国产算力从"内循环"走向"外循环"。

相关链接​

• 华为昇腾 950PR 规格页
• 华为昇腾 950DT 规格页
• 华为昇腾 950 规格页

参考资料​

• 中国智算芯片竞争态势分析（科智咨询数据）- IDC 圈
• 昇腾 950 系列产能与订单 - 东方财富财讯
• WAIC 催化：华为昇腾 950 超节点真机首展 - 同花顺
• 华为昇腾 950 Q4 入韩：推理性能 2.87 倍于 H20 - 今日头条

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本文数据以官方与主流券商调研为准，产能/订单为动态数字，将持续更新。

2026年6月5日，深圳发布官宣重磅消息：深圳河套学院联合哈工大（深圳）、华为等团队，用1000颗华为昇腾910C芯片，成功完成1.6万亿参数DeepSeek-V4-Pro大模型全参数后训练。

这不是一次试探性的尝试，而是一次里程碑式的技术突破。它用无可辩驳的工程结果证明：国产AI芯片足以支撑世界级超大参数模型训练。

为什么这很重要？​

AI芯片的两道坎："推理"与"训练"​

• 推理（Inference）：用现成模型聊天、写文案。此前国产芯片已经能做
• 训练（Training）：调整模型参数让它学习新能力。全参数训练要同时调整1.6万亿个参数，难度拉满

此前，万亿级参数模型的全参数训练一直被英伟达H100/H200垄断。国产芯片只能做推理，无法做大规模训练。

这次突破的意义：国产算力从"能用"跨越到"好用"，从"推理"跨越到"训练"。

技术细节​

训练配置​

项目	参数
芯片	华为昇腾910C × 1,000颗
模型	DeepSeek-V4-Pro
参数量	1.6万亿（1600B）
训练类型	全参数后训练（Full Parameter Post-Training）
训练框架	昇思（MindSpore）+ torch_npu
完成时间	2026年6月5日官宣

性能指标​

指标	数值	评价
算力利用率	>30%	工业级水平（海外顶级芯片~40%）
关键训练算子效率提升	14%	相比上一代910B
通信带宽利用率	>60%（推测）	MoE模型的All-to-All通信
稳定性	1000颗卡连续训练无故障	集群稳定性达标

💡 关于30%算力利用率：很多人觉得30%不高，但在大模型训练领域，这已经是非常不错的工业级水平。就算用最顶级的海外芯片，很多团队的实际利用率也就在40%左右。

昇腾910C详细规格​

昇腾910C是华为在2024年4月24日（华为分析师大会）公布的AI训练/推理芯片，理论算力峰值达到800 TFLOPS（BF16精度），与英伟达H100处于同等量级。

参数	昇腾910C	昇腾910B	NVIDIA H100
架构	Ascend 910C	Ascend 910B	Hopper
制程	TSMC 7nm（推测）	TSMC 7nm	TSMC 4NP
BF16算力	800 TFLOPS	256 TFLOPS	989 TFLOPS（稀疏）
显存	64GB HBM（推测）	64GB HBM2e（B1/B2）	80GB HBM3
显存带宽	~2TB/s（推测）	600 GB/s（B1/B2）	3.35 TB/s
TDP	~400W（推测）	300-400W	700W
量产时间	2026年4月（正式量产）	2022年11月	2022年3月

关键升级：

• ✅ 算力提升3×：从910B的256 TFLOPS提升到800 TFLOPS
• ✅ 软件生态完善：torch_npu适配PyTorch，昇思框架成熟
• ✅ 集群稳定性：1000颗卡连续训练无故障（这是最大的突破）

技术挑战与解决方案​

挑战1：万亿级模型的显存需求​

1.6万亿参数模型，仅模型参数就需要：

• FP16精度：1.6T × 2 bytes = 3.2 TB
• 加上梯度、优化器状态：至少10 TB显存

华为的解决方案：

• 模型并行（Model Parallel）：将模型分布到1000颗910C上
• ZeRO优化器：优化显存占用
• 梯度累积：分阶段更新参数

挑战2：万卡集群的通信效率​

1000颗芯片训练时，卡间通信成为瓶颈。MoE模型需要All-to-All通信（每个专家可能需要与其他所有专家通信）。

华为的解决方案：

• HCCS（Huawei Collective Communication Scheduler）：自研高速互联协议
• 分层通信：节点内NVLink + 节点间HCCS
• 通信-计算重叠：在计算的同时进行数据传输

挑战3：训练稳定性​

万亿级模型训练需要数周甚至数月，任何一颗卡故障都可能导致整个训练中断。

华为的解决方案：

• 故障检测与自动恢复：实时监测卡的状态，故障时自动重启并恢复训练状态
• 检查点（Checkpoint）优化：高频保存训练状态（每N步保存一次）
• 昇腾集群管理软件：专门为企业级训练设计

与竞品对比​

厂商	芯片	1.6万亿参数训练	生态成熟度	可用性
华为	昇腾910C	✅ 已完成	⭐⭐⭐（进步中）	中国本土
NVIDIA	H100/H200	✅ 工业标准	⭐⭐⭐⭐⭐	全球（受出口管制）
AMD	MI300X	✅ 可行	⭐⭐⭐⭐	全球
Google	TPU v5p/8t	✅ JAX原生	⭐⭐⭐⭐	Google Cloud

结论：昇腾910C在硬件性能上已经追上H100，软件生态仍有差距，但这次训练成功证明了工程可行性。

行业影响​

1. 国产算力的"遵义会议"​

这次突破被业内称为国产算力的"遵义会议"——从此从被动防守转向战略反攻。

具体影响：

• ✅ 打破"国产芯片只能推理"的偏见
• ✅ 证明国产芯片可以做frontier模型训练
• ✅ 为国产大模型（如DeepSeek-V4、文心5.0）提供算力底座

2. 对英伟达的冲击​

华为昇腾910C完成万亿级训练，意味着中国AI产业对英伟达的依赖度降低。

场景	此前	现在
推理	国产芯片可用	国产芯片好用
训练	必须用H100/H200	可以用910C
大规模训练	必须用H100集群	可以用910C集群

3. 对国产芯片产业的提振​

这次突破将带动整个国产AI芯片产业链：

• 芯片设计：寒武纪、沐曦、摩尔线程等加速迭代
• 晶圆制造：中芯国际、华虹等获得更多订单
• 封装测试：长电科技、通富微电等受益

华为昇腾芯片路线图（2025-2028）​

时间	芯片	定位
2025年Q1	昇腾910C	旗舰训练/推理（已量产）
2026年Q1	昇腾950PR	推理优化（~500 TFLOPS BF16）
2026年Q4	昇腾950DT	数据中心训练
2027年Q4	昇腾960	下一代旗舰
2028年Q4	昇腾970	再下一代

训练实战经验分享​

深圳河套学院团队在训练中积累了宝贵经验：

✅ 成功经验​

1. 渐进式训练：从小模型（7B）开始，逐步扩大到1.6T
2. 混合精度训练：BF16主训练 + FP32梯度累积
3. 通信优化：All-to-All通信与计算重叠
4. 故障恢复：每1000步保存一次检查点

⚠️ 遇到的挑战​

1. 显存碎片：长训练过程中显存碎片化严重，需要定期整理
2. 通信瓶颈：MoE模型的All-to-All通信占训练时间的30%+
3. 软件Bug：torch_npu偶有内存泄漏，需要重启训练进程

相关芯片​

• 华为昇腾910C - 本次训练使用的芯片
• 华为昇腾910B - 上一代芯片
• 华为昇腾950PR - 下一代推理芯片
• NVIDIA H100 - 对标产品
• NVIDIA H200 - 对标产品（HBM3e升级版）

参考资料​

• 新浪财经：华为昇腾910C完成DS-V4-Pro训练
• 腾讯新闻：里程碑！昇腾910C完成1.6万亿大模型训练
• 21IC：华为芯片完成1.6万亿AI大模型全参数后训练

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本文基于公开报道整理。向深圳河套学院、哈工大（深圳）、华为等团队表示敬意——你们用工程实践证明了中国AI算力的可行性。