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。）

本文基于工信部《信息通信行业发展「十五五」规划》（2026 年 9 月印发）及《人民邮电》报、澎湃新闻、华夏时报等官方解读整理。

9 月上旬，工信部印发《信息通信行业发展「十五五」规划》，用 13 个主要指标、26 项重点任务给未来五年的信息通信业画了路线图。对 AI 算力行业来说，这是含金量最高的一份政策文件——我们挑出五个硬指标，逐个拆解产业含义。

指标一：智能算力 1590 → 9800 EFLOPS，五年增长超 5 倍​

这是整份规划最亮眼的数字。作为参照系：

• 截至 2026 年 6 月底，全国智能算力规模已达 2185 EFLOPS，同比增长 177%——上半年就超额完成了对 2025 年底（1590 EFLOPS）的跨越
• 全国已建成 42 个万卡级智算集群；2026 年 7 月，首个全国产十万卡级 AI 算力集群曙光 8000 在郑州落成
• 华为轮值董事长汪涛的判断：10 万卡以上超节点集群到 2027 年将成为基础配置

从 2185 到 9800，意味着未来四年还要再造 3.5 倍于当前存量的智算设施。规划同步要求「有序部署万卡、十万卡及以上智算集群」「加大力度适配国产算力芯片」——这是国产 AI 芯片未来五年最确定的需求底座。

指标二：信息基础设施累计投资 3.8 万亿元​

有观点拿「十四五」3.7 万亿对比，得出「投资见顶」的结论。官方解读明确反对这一说法：增量资金正从「规模铺量」转向「质效跃升」，精准投向智能算力基础设施、万兆光网、6G 等新赛道。产业链拉动效应也随之变化——AI 服务器、高速光互联、国产算力芯片、新型智能终端被点名为全链条受益方向。

指标三：新建大型算力设施 PUE 降至 1.2 以下​

「十四五」末这一数字是 1.25，五年内再降 0.05——听着不多，但在 AI 服务器常年高负荷、单机柜功率密度普遍超过 20kW 的今天，PUE 每降一点都是硬仗。规划给出的技术路径非常明确：液冷。

• 《信息通信行业发展「十五五」规划》：引导算力设施采用高效节能设备以及液冷等先进技术
• 《电子信息制造业发展「十五五」规划》（9 月 15 日由工信部、国家发改委联合印发）：把液冷散热与高带宽内存池、全光交换并列为要突破的关键技术

产业侧的数据也在验证：据 Omdia 统计，液冷在全球数据中心冷却市场的占比从 2024 年约 20% 攀升至 2025 年约 37%，预计 2029 年渗透率超过 45%。算力扩张的上限正在从芯片供给转向电力供给，「算力向上、能耗向下」的能效约束会是未来五年的常态。

指标四：先进存力 1700 EB，增长超 2 倍​

智能算力翻 5 倍的同时，先进存力翻 2 倍——存算协同被放在同等重要的位置。逻辑在于：大模型训练的检查点、智能体推理的中间状态和上下文记忆，都分层存放在高性能存储中。截至 6 月底，全国存力总规模约 2021 EB，其中先进存力占比约 32%；到 2030 年 1700 EB 的先进存力目标，意味着结构升级比总量增长更重要。

对芯片选型的直接提示：KV cache 与长上下文正在吃掉内存预算，评估 AI 服务器时显存容量与内存带宽的权重应该高于峰值算力。

指标五：智能体互联网络首次写入规划​

这是本份规划最具前瞻性的部分：「智能体互联网络」占据独立专栏，部署四方面内容——构建智能体网络标识体系、加快智能体网络设施建设应用、推动全球互联互通、建设空间管控体系。同时明确「适时启动 6G 商用」。

AI 从「人的应用」变成「智能体基础设施」，通信网的角色从连接人升级为连接智能体——这为推理算力的分布式部署（边缘推理、算力调度）提供了国家级叙事。

对算力从业者的三点判断​

判断	依据
国产算力需求确定性强	规划明文「加大力度适配国产算力芯片」+ 十万卡集群建设周期启动
能效指标成为选址硬约束	PUE 1.2 以下 + 液冷关键技术点名，高密度液冷方案优先
推理算力按需下沉	「面向场景按需部署推理算力设施」，边缘与区域算力中心有政策窗口

算力规模翻 5 倍的目标之下，真正稀缺的从来不是规划，而是芯片、电力和交付能力。 对采购方来说，供给窗口期依然紧张；对方案选型而言，建议直接用 TCO 计算器 把 PUE 差异折算成电费成本——1.25 与 1.2 的差距，在万卡集群的电费账单上是千万级的。

小结​

「十五五」规划把智能算力写成了国家级工程：5 倍算力、2 倍存力、3.8 万亿投资、PUE 1.2、智能体互联网。五年后回看，2026 年下半年的国产十万卡集群潮，很可能就是这条曲线的起点。

（规划数据引自工信部文件及官方媒体解读；市场数据引自信通院、Omdia 等机构统计。）

本文基于 NVIDIA 官方产品页、2026 年 3 月 GTC 架构博客及第三方基准数据整理；性能口径为厂商架构对比，实际收益需以自测为准。

英伟达确认，Groq 3 LPX——Vera Rubin 平台的「第七颗芯片」——已进入全面量产，由三星平泽园区代工。这是继 2025 年 12 月英伟达斥资约 200 亿美元获得 Groq 非独占 IP 授权与核心工程团队之后，这笔交易第一次以量产硅的形式落地。

对推理硬件格局而言，这是一次范式级事件：英伟达第一次把「别家定义的专用推理架构」纳入自家旗舰平台，且不是外挂销售，而是深度协同设计。

一、Groq 3 LPU 芯片与 LPX 机架：规格速览​

单颗 Groq 3 LPU（4nm，三星代工）：

项目	数值
编译器管理的片上 SRAM	500 MB
SRAM 带宽	150 TB/s
片间 scale-up 带宽	2.5 TB/s（96 条 chip-to-chip 链路，每条 112 Gbps）

单个 LPX 机架（32 个 1U 液冷托盘，每托盘 8 颗 LPU）：

项目	数值
LPU 总数	256 颗
FP8 算力	315 PFLOPS
片上 SRAM 总量	128 GB
SRAM 聚合带宽	40 PB/s
机架内 scale-up 带宽	640 TB/s
DDR5 内存	12 TB（承载大模型权重）

每颗 LPU 500MB 的 SRAM 看起来不大，但乘上 256 颗、再叠加 40PB/s 的聚合带宽，构成了「确定性低延迟解码」的物理基础——LPU 的设计哲学正是用编译器静态调度片上 SRAM，彻底消除推理解码阶段的内存取数停顿，而这恰恰是 GPU 推理最典型的瓶颈。

二、AFD：注意力与 FFN 分家，GPU 和 LPU 各干各的​

LPX 不是替代 GPU，而是与 Vera Rubin NVL72 组成异构系统，核心是 AFD（Attention-FFN Disaggregation，注意力-前馈解耦）：

1. Rubin GPU 负责 prefill 与 attention——在大上下文上构建 KV cache、执行注意力层，吃 HBM 容量与高吞吐；
2. Groq 3 LPU 负责 FFN / MoE 专家层解码——延迟敏感、模式可预测，恰好是 SRAM 确定性调度的主场；
3. 中间激活在两个引擎间逐 token 交换，由 NVIDIA Dynamo 编排路由，GPU 算每一层注意力，LPU 算每一层前馈，协同完成每个输出 token。

这套分工的逻辑很清晰：智能体应用消耗的 token 量可达传统 AI 应用的 15 倍，瓶颈从「能不能算完」变成「能不能以稳定低延迟持续吐 token」。让 HBM 大容器去跑 attention、让 SRAM 确定性引擎去跑 decode，各取所长。

三、实测与官方口径​

• 第三方实测（Artificial Analysis）：Gemma 4 31B、100K token 上下文下，LPX 输出约 3400 tokens/s——单 token 间隔低于 1 毫秒，长上下文智能体场景的交互感质变
• 官方架构对比：与 LPX 组合后，Vera Rubin NVL72 对万亿参数模型的每兆瓦吞吐最高提升 35 倍；「高价值 token」场景下每瓦收入机会最高 10 倍
• 首发客户：Nebius 率先部署 LPX 机架扩展其 token 产能；CoreWeave 已在生产环境用 Spectrum-X Multiplane 连接 Vera Rubin 机架

需要强调：35 倍/10 倍是特定高交互工作点的架构对比数字，不是普适结论。训练、大吞吐批量推理、需要 CUDA 生态灵活性的负载，GPU 仍是正解；LPX 的主场是「单用户交互延迟即产品」的场景——智能体循环、实时编码助手、长上下文对话。

四、三个行业信号​

1. 专用推理芯片被收编，而非对抗。 过去 LPU 是「GPU 挑战者」的叙事，现在变成了 Vera Rubin 的组成部分。推理硬件的终局可能不是一种架构赢，而是「GPU + 专用解码引擎」的异构组合成为标配。对其他推理芯片创业公司（Cerebras、Etched 等），这既是天花板抬高的证明，也是「要么被集成、要么找差异化」的警示。

2. 三星代工拿到高端 AI 订单。 在台积电几乎垄断 AI 主芯片的背景下，三星 4nm 承接 LPX 量产意义重大——叠加此前特斯拉 AI6 的 2nm 订单，三星代工有望在 2027 年重回全年盈利。

3. 推理经济性进入「按 MW 定价」时代。 当厂商开始用 tokens/MW 和每瓦收入讲故事，算力选型的核心 KPI 已经从峰值算力（TFLOPS）彻底转向单位能耗的 token 产出。这与我们在 TCO 计算器 里内置的功耗-电费模型逻辑一致：峰值参数好看的芯片，未必是每 token 成本最低的芯片。

小结​

Groq 3 LPX 量产标志着推理硬件进入「GPU 管吞吐、LPU 管延迟」的异构时代。对于正在选型推理集群的团队，建议把工作负载拆开评估：批量离线推理留在 GPU，交互式长上下文智能体值得单独测算 LPX 类方案的单位成本。拿不准的话，先用 TCO 计算器 跑一遍两种架构的 3 年持有成本再拍板。

（本文性能数据来自 NVIDIA 官方架构对比与 Artificial Analysis 第三方实测，实际部署请以自测为准。）

据芯智讯 9 月下旬报道，Nebius 宣布10 月 1 日起 H100 / H200 / B200 随需（on-demand）租金平均上调约 20%。同月，财联社报道 CoreWeave 截至 8 月 11 日已签约电力增至 4.2 GW，并将"继续以更高价格签约新算力"。这是本轮 AI 周期里租赁市场连续第 N 次提价——对采购方来说，自建与租用的 TCO 天平正在移动。本文用站内 TCO 计算器的口径拆解这笔账。

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1. 涨价的三个推手​

• agentic 推理需求爆发：从 MLPerf v6.1 到 SemiAnalysis AgentX，agentic 负载成为推理增长主引擎——token 消耗量级远超聊天场景，推理算力从"够用"变成"永远不够"；
• 新一代平台的供给溢价：Vera Rubin NVL72 已在 CoreWeave 首发上线，新平台早期产能爬坡期定价天然偏高，同时抬高上一代卡（H100/H200/B200）的续租价格锚点；
• 电力成为硬约束：CoreWeave 4.2GW 签约电力的表述说明——数据中心供给瓶颈已从 GPU 转向电力与机架，电力在手的企业没有理由降价。

2. 租金上涨 20% 对 TCO 意味着什么​

站内 TCO 计算器把总拥有成本拆成采购 + 能耗 + 运维 + 网络 + 折现五段。租金上涨不直接进入这个模型，但它改变了"租用基准线"——即自建方案要击败的机会成本：

场景	租金涨 20% 前	涨 20% 后
短期弹性负载（不足 1 年）	租用占优	租用仍占优（自建部署周期追不上）
稳定推理负载（2-3 年）	临界区	自建开始占优（机会成本抬高）
训练集群（3 年+）	自建占优	自建优势扩大

直觉化判断：

• 24/7 满载跑 2 年以上的负载，租金上调 20% 通常足以让自建（哪怕按 1.5 倍采购溢价、含 PUE 1.3 能耗模型）在 30 个月内反超；
• 潮汐型负载（白天高峰、夜间空闲）仍应租用——自建方案按 15% 空闲功耗持续付费的假设下，利用率低于约 50% 时自建几乎不可能回本；
• 混合策略（自建基线 + 租用峰值）对租金上涨的敏感度最低，是当前利率与电价环境下的稳健解。

上述结论可在 TCO 计算器中自行复算：把"云租用单价"按 +20% 输入，对比采购价、电价与 PUE 两个情景。折现率默认 8%，采购成本不折现、逐年电费按 1.08^-y 折现。

3. 国产算力的定价含义​

租金上涨对国产 AI 芯片的采购决策有一层容易被忽略的影响：

• 国产卡的租用市场尚未成熟：昇腾 / 寒武纪 / 摩尔线程的算力主要以一体机、整机柜和智算中心配额形式交付，公开随需租价稀缺——采购对比天然偏向"自建/整机"模型；
• 相对 TCO 变化：NVIDIA 租金上涨 20% 等于抬高了所有国产替代方案的"相对吸引力"，尤其是推理负载（910C / 950PR / P800 一级市场的实际成交价未公开，但整机报价对美元卡的价格差在扩大）；
• 供给节奏：DeepSeek 押注昇腾训练、16 万颗 950DT 采购传闻——头部需求先吃掉产能，后来者的排队周期在拉长，早决策本身有价值。

4. 小结​

• Nebius 10 月起 H100/H200/B200 随需租金 +20%；CoreWeave 签约电力 4.2GW 且继续高价锁量——租赁市场供需仍紧；
• agentic 推理 + Rubin 供给溢价 + 电力约束，三力推高租金，且短期难回头；
• 决策口径：稳定负载 2 年+ → 自建窗口打开；潮汐负载 → 继续租用；混合策略最抗涨价；
• 看什么：其他云厂商是否跟进调价、Rubin 租赁的正式定价、国产算力是否出现公开租用市场。

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相关阅读​

• TCO 计算器（本站交互工具，支持采购/能耗/折现全参数）
• Vera Rubin NVL72 MLPerf v6.1 首秀
• DeepSeek 确认押注华为芯片训练大模型

参考资料​

• 芯智讯：Nebius 上调 AI 芯片租用价格，10 月 1 日起 H100/H200/B200 随需租金平均上涨约 20%（2026-09-21）
• 财联社 / 东方财富：CoreWeave 推出多机架 Vera Rubin NVL72 集群，已签约电力增至 4.2 吉瓦（2026-09）

本文基于公开报道整理；TCO 结论依赖利用率、电价、折现率等假设，请以 TCO 计算器按自身参数复算为准。

2026 年 9 月 22 日，多家媒体报道：DeepSeek CEO 明确表示公司正大力押注华为芯片，预计将收到新一批华为芯片用于大模型训练，并强调"这一选择必须成功"。这是继此前"DeepSeek 拟采购 16 万颗昇腾 950DT 跑推理"报道之后，国产算力生态迄今最重要的站队信号——从推理采购升级为训练押注。

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1. 信号链：四步走到"训练押注"​

把过去半年的公开信息串起来，DeepSeek 与昇腾的合作有一条清晰的升级路径：

时间	信号	性质
2026 年中	DeepSeek V4 完成从 CUDA 到 CANN 的生态迁移	软件适配
2026 年 8 月	报道：DeepSeek 拟采购 16 万颗昇腾 950DT 部署推理	推理采购意向
2026-09-17	HC2026：960DT 提前三个季度就绪，950DT Q4 放量	供给兑现
2026-09-22	DeepSeek CEO：押注华为芯片训练大模型，"必须成功"	训练押注

关键变化是负载等级：推理部署是"用现成算力降本"，训练押注则是"把下一代模型的存在性押在国产芯片上"——训练集群对稳定性、互联效率、软件栈成熟度的要求高一个量级。

2. 华为侧的兑现能力​

DeepSeek 敢于站队，背后是华为供给侧一系列可核验的进展（均为官方口径）：

• 一年一代兑现：950PR 已量产、950DT 2026 Q4 放量、960DT 从原计划 2027 Q4 提前三个季度至 2027 Q1 就绪 / Q2 上市——路线图可信度连续两次验证；
• 部署规模：昇腾超节点已规模商用超 1000 套，覆盖互联网、金融、医疗、制造；
• 生态成熟：CANN 进入常态化开源运营，外部开发者占比首次超过 61%，月活开发者 5200 人；基于昇腾的原生训练模型超过 40 个，是国内唯一支持预训练的技术路线；
• 训练证据链：中国电信 9 月开源的星（Xing）4.0-29B-A4B agentic MoE 模型宣布在昇腾上端到端训练（公司口径）——昇腾"能训大模型"不再只有华为自证。

规格详见昇腾 950DT 与昇腾 960 规格页；超节点分析见昇腾 960 官宣发布。

3. 为什么是 DeepSeek？​

DeepSeek 的选择有强结构性动因：

1. 供给确定性：在出口管制约束下，NVIDIA 旗舰对华供给持续收紧；国产算力是唯一可规划的大规模训练供给；
2. 成本结构：DeepSeek 一贯以极致工程效率著称（V3 训练成本即为业内标杆），国产算力叠加超节点系统效率符合其路线；
3. 对赌生态红利：CANN 开源 + 头部模型厂商深度绑定，模型厂商可以参与定义工具链走向——这在 CUDA 封闭体系内不可能发生；
4. 示范效应自我实现：头部实验室公开站队会反向拉动华为产能排期、上游 HBM 与整机的投入，"必须成功"因此是理性承诺而非口号。

4. 风险与待验证项​

冷静看，这条路线仍有三处需要时间验证：

• 实际训练规模：新一批芯片的数量、型号（950DT 还是 960DT）、交付节奏均未披露；
• MFU 口径：华为给出的 MFU / 时延收益均出自马尔科夫实验室仿真，尚无独立第三方实测；训练集群的真实有效算力要看大规模生产环境的长期数据；
• 单卡代差：960DT FP4 4 PFLOPS 对比 Rubin R200 的 50 PFLOPS（FP4），单卡代差客观存在——训练效率取决于超节点规模与软件优化能否补足，这正是"系统级竞争"的胜负手。

5. 小结​

• DeepSeek 确认押注华为芯片训练大模型——国产算力首个头部实验室训练级站队；
• 信号链：CUDA→CANN 迁移 → 16 万颗 950DT 推理采购传闻 → 960 提前就绪 → 训练押注；
• 支撑面：一年一代兑现、超节点 1000+ 套、CANN 开源生态外部开发者 61%；
• 看什么：新一批芯片的实际到货与训练集群规模、第三方 MFU 数据、下一次 DeepSeek 发版的训练算力披露。

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相关阅读​

• 昇腾 960 规格页 / 昇腾 950DT 规格页（本站）
• 昇腾 960 官宣发布：FP4 算力翻倍、全球首个 NPO 超节点
• 国产三强 2026 H2：国产化率突破 40% 向 60% 迈进
• 阿里真武 V900 云栖大会发布

参考资料​

• 今日头条·今日科技早报：DeepSeek 确认押注华为芯片用于大模型训练（2026-09-22）
• 华为全联接大会 2026 官方发布（2026-09-17）
• 此前报道：DeepSeek 拟采购 16 万颗昇腾 950DT（2026-08）

本文基于公开报道与厂商官方口径整理。芯片数量、训练集群规模等细节以 DeepSeek 与华为后续披露为准。

昇腾 960 官宣、真武 V900 发布之外，9 月下旬还有三条容易被头条淹没、但结构性意义不输旗舰芯片的生态信号：运营商开源昇腾训练的模型、整机厂交付百卡级国产推理系统、初创公司拿到云端算力芯片的新一轮融资。本文逐条拆解。

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1. 中国电信开源 Xing4.0：昇腾端到端训练的运营商级背书​

9 月 23 日（报道时间），中国电信开源 Xing4.0-29B-A4B——一个 agentic 混合专家（MoE）模型，公司口径宣布在华为昇腾加速器上端到端训练。

为什么重要：

• "能训"的第三方证据：过去"昇腾能不能训大模型"主要靠华为自证（原生训练模型 40+）；运营商以自己的数据、工程团队和集群跑通训练并开源，是第一个非华为体系的规模化训练案例；
• agentic 定位：29B-A4B（29B 总参 / 4B 激活）的 MoE 形态直接面向 agent 工作负载——与 DeepSeek、Qwen 的开源节奏对齐，而非试验性小模型；
• 开源外溢：模型权重 + 训练配方公开，意味着昇腾上的训练工程经验可以复用到其他机构——这正是生态扩散的标准动作。

配合华为侧披露的"CANN 进入常态化开源运营、外部开发者占比 61%"，昇腾生态正从"厂商主导"转向"社区运营"。

2. 浪潮 MetaBrain SD200 Ultra：128 颗国产芯片的推理吞吐实测口径​

浪潮同期发布 MetaBrain SD200 Ultra 推理系统：

指标	数值（公司口径）
国产 AI 芯片	128 颗（厂商未披露具体型号）
服务模型	Kimi K3
Token 吞吐	2.8T tokens（该口径下的系统吞吐成绩）
时延	5.85 ms

三个读数：

• 百卡级系统集成：128 卡异构协同跑超大规模 MoE 推理，考验的是互联拓扑、调度与容错——整机厂把国产芯片"攒成大系统"的能力已经就位；
• 面向头部开源模型：以 Kimi K3（已上线 AWS Bedrock）为目标负载，说明国产推理系统的验收标准是"跑通当下最受欢迎的模型"，而非自说自话的 demo；
• 注意口径：2.8T token 吞吐与 5.85ms 时延均为厂商宣称，测试模型版本、并发与批尺寸未披露，采购评估时需按实际负载复测。

3. 奕行智能 B+ 轮 20 亿元：云端算力芯片赛道仍在加注​

奕行智能（EVAS）完成 B+ 轮 20 亿元融资，投后估值近 150 亿元，和利资本追投；此前上半年已完成 15 亿元 B 轮并引入中国移动战略投资。公司主攻新一代云端算力芯片。

在旗舰芯片格局（昇腾 / 寒武纪 / 摩尔线程 / 海光 / 真武）看似已定的 2026 年，云端算力芯片新势力仍能拿到 20 亿级融资，说明：

• 一级市场对"国产算力第二梯队"的需求判断：头部厂商产能排期到 2027 年，溢出需求给了新势力窗口；
• 运营商战投的角色：中国移动既是采购方也是投资方，国产算力的需求侧在用资本锁定供给侧；
• 云端推理 DSA 路线的差异化空间仍在（参考清微、后摩等路线的生态卡位）。

4. 一周信号拼图：闭环正在成形​

把三条信号与本月旗舰发布拼在一起，国产算力的产业闭环每一段都有人补位：

环节	本月证据
旗舰芯片	昇腾 960 提前官宣（9-17）、真武 V900 发布（9-22）
训练验证	中国电信 Xing4.0 昇腾端到端训练并开源、DeepSeek 押注昇腾训练
推理系统	浪潮 SD200 Ultra 128 卡跑 Kimi K3
软件生态	CANN 常态化开源、外部开发者 61%
资本供给	奕行智能 B+ 轮 20 亿（投后近 150 亿）
需求侧	DeepSeek 站队、Kimi K3 上线海外云平台

"芯片—系统—模型—资本"四段都有独立玩家在投入，这是与 2024-2025 年"单点突破"最大的不同。

5. 小结​

• 中国电信 Xing4.0-29B：首个非华为体系的昇腾端到端训练开源模型；
• 浪潮 SD200 Ultra：128 颗国产芯片推理系统，2.8T token 吞吐 / 5.85ms（公司口径，待复测）；
• 奕行智能 20 亿 B+ 轮：云端算力芯片第二梯队仍在获得真金白银；
• 看什么：Xing4.0 的训练集群规模与 MFU、SD200 Ultra 的第三方复测、奕行智能流片节奏。

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相关阅读​

• 昇腾 960 规格页 / 昇腾 910C 规格页（本站）
• DeepSeek 确认押注华为芯片训练大模型
• 国产三强 2026 H2：国产化率突破 40% 向 60% 迈进

参考资料​

• The GPU Daily（2026-09-24）：China Telecom open-sources Xing4.0-29B；Inspur MetaBrain SD200 Ultra
• 今日头条：奕行智能完成 B+ 轮 20 亿元融资，投后估值近 150 亿元（2026-09-21）
• CSDN·AI 日报（2026-09-21）：华为 CANN 常态化开源运营、OceanStor M900 发布

本文基于公开报道整理。Xing4.0 训练细节与 SD200 Ultra 性能数据均为公司口径，测试条件以后续披露为准。

继华为 9 月 17 日全联接大会官宣昇腾 960 之后仅五天，9 月 22 日阿里巴巴在杭州云栖大会发布新一代训推一体 AI 芯片真武 V900——阿里称之为"目前算力性能最强的中国自研 AI 芯片"。本文基于阿里官方发布口径与新浪科技、C114、环球网等多方报道整理。

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1. 单芯片：3 倍于 M890，216GB + 1200GB/s​

指标	真武 V900（本次发布）	真武 M890（上一代）
性能	真武 M890 的 3 倍（官方口径，绝对值未公布）	FP16 600 TFLOPS（本站收录）
显存	216 GB	144 GB（HBM3）
片间互联	1200 GB/s	—
精度	原生 FP8 / FP4（含高精度训练）	—
定位	训推一体（万亿级参数训练 + 低精度推理）	训推一体
量产	2027 Q1，阿里云数据中心规模化部署	已规模应用

三个读数：

• 显存跨入 200GB+ 区间：216GB 与昇腾 960DT（288GB 自研 HBM）、NVIDIA Rubin（288GB HBM4）站上同一容量档位，长上下文与超大 MoE 模型的容量门槛被拉平；
• 片间互联 1200GB/s：为超节点"内存语义互联"打底——这是与 ICN Switch 配套的芯片级前提；
• 精度覆盖全场景：官方表述为"高精度训练、低精度和超低精度推理的全场景"，FP8/FP4 原生支持与 2026 年新卡通用口径对齐。

单芯片绝对算力数值官方未公布，本站以"3 倍于 M890"的官方相对口径收录；M890 规格详见真武 M890 规格页。

2. 系统级：ICN Switch + 磐久超节点，单集群 50 万卡​

V900 的真正卖点不在单芯片，而在系统级协同：

• ICN Switch 自研互联芯片：连接后的超节点具备原生内存语义与内存统一编址能力，千卡全带宽高速互联——上千颗 V900 可"像一颗超级芯片一样协同工作"；
• 磐久超节点服务器：集成 V900（算力）+ ICN Switch（互联）+ 磐脉智能网卡（网络）+ 镇岳 SSD 主控（存储），算、存、网全栈自研协同；
• 50 万卡单集群：结合阿里云新一代智算中心网络架构，单一集群可扩展至 50 万卡规模。

这与华为"11 颗关键芯片"的思路如出一辙：竞争单位已经从单芯片转向整套系统的交付能力——真武管算力、倚天管通用计算、磐脉管网络、镇岳管存储、ICN Switch 管互联。

3. 商业与路线图​

• 真武系列已服务超 650 家企业客户（截至 2026 年 6 月），覆盖智驾、金融、大模型、具身智能、能源、制造；
• 基于 M890 的超节点已大规模应用，跑通 Qwen3.8、Kimi K3 等超 2 万亿参数模型；阿里云 Q4 新增服务节点扩大超节点供给；
• 路线图：V900 于 2027 Q1 量产售卖；真武 J900 计划 2027 Q3 发布；
• CPU 协同：2027 年推出倚天 720 / 730（730 首次采用平头哥全自研 CPU 微架构，单核 SPECint2017/GHz 最高达倚天 710 的 1.4 倍）；2029 年的倚天 750 将通过 ICN 总线与真武 AI 芯片直接互联；
• 阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭表示，平头哥 AI 芯片年出货量将大幅提升。

4. 竞争坐标：同一周，两把剑​

把 9 月中旬的两次发布放在一起看，国产 AI 芯片的"系统级竞争"格局已经清晰：

维度	华为昇腾 960（9-17）	阿里真武 V900（9-22）
发布节点	HC2026	云栖大会 2026
单卡显存	288GB（自研 HBM）	216GB
访存带宽	9.6 TB/s	未披露
互联	灵衢 UnifiedBus / NPO 光互联	ICN Switch 内存语义互联
超节点	昇腾 960 超节点（4096 卡，8 EFLOPS FP8）	磐久超节点（单集群 50 万卡）
上市	2027 Q2	2027 Q1

华为走"超节点 + 开源 CANN 生态"路线，阿里走"云上全栈 + 开源模型生态"路线；单卡规格都仍有代差，但交付的是可采购、可运维的超大规模集群。对英伟达 CUDA 生态的替代逻辑，正在从"性能对标"转向"供给确定性 + 系统效率"。

5. 小结​

• V900：3×M890、216GB、1200GB/s 片间互联、原生 FP8/FP4，2027 Q1 量产；
• 系统：ICN Switch 千卡全带宽、磐久超节点算存网全栈、单集群 50 万卡；
• 节奏：J900 2027 Q3、倚天 730 2027、倚天 750 2029——平头哥首次给出三年代际路线；
• 看什么：2027 Q1 实际量产与阿里云部署规模、V900 绝对算力披露、ICN Switch 对外供货的可能性。

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相关阅读​

• 真武 M890 规格页（本站）
• 昇腾 960 官宣发布：FP4 算力翻倍、全球首个 NPO 超节点
• 国产三强 2026 H2：国产化率突破 40% 向 60% 迈进

参考资料​

• 环球网：平头哥发布新一代训推一体 AI 芯片真武 V900（2026-09-22）
• 新浪科技 / TechWeb：阿里平头哥发布新一代 AI 芯片真武 V900，2027 年第一季度量产
• C114：阿里发布新一代 AI 芯片真武 V900，2027Q1 量产

本文基于阿里巴巴官方发布与公开报道整理。V900 单芯片绝对算力官方未公布；超节点与集群规模为官方口径，以未来实际交付为准。

本文基于 2026 京东全球科技探索者大会（9 月 9 日）官方发布及公开市场信息整理；订单金额与收入预测为券商/媒体口径，非公司公告。

9 月 9 日，2026 京东全球科技探索者大会上，京东云宣布了一个里程碑式的决定：与摩尔线程共建十万卡全功能 GPU 集群，打造超大规模国产智算基础设施。

这句话有两个关键词值得放大：「全功能 GPU」和「十万卡级核心集群」。前者意味着它要跑的不只是推理，而是大模型训练、推理与具身智能的正面战场；后者意味着国产 GPU 第一次被头部 AI 云企业放进了算力底座的核心位置——不是试点、不是适配、不是一体机，而是十万卡。

一、合作细节：从万卡到十万卡，订单规模多大？​

• 此前基础：京东云已与摩尔线程等伙伴建成国产万卡集群，本次是从万卡到十万卡的量级跃迁
• 订单规模：据市场与券商信息，GPU 模组由摩尔线程独家供应，订单总价值约 200-300 亿元，按交付节奏明年即可确认收入；部分券商将摩尔线程明年收入预期上修至 150-200 亿元（该口径非公司公告，请以官方披露为准）
• 合作深度：从芯片、云平台到模型训练的全栈协同，支撑京东 JoyAI 模型族迭代，形成「数据 → 训练 → 仿真 → 部署」闭环
• 开放性：算力面向全行业开放，聚焦大模型训练、推理及具身智能

摩尔线程创始人张建中在会上的表态很直接：「Scaling Law 仍然成立——十万卡集群是必然趋势。」京东云总裁曹鹏则把国产算力定义为京东物理 AI 战略的核心支柱。

二、为什么是摩尔线程？采购逻辑的三笔账​

科技公司买卡没有情怀，京东选择摩尔线程，本质是三笔账都算得过来：

1. 稳定性账：摩尔线程已在单一网络下完成千卡、万卡级大集群的商业部署，并在基础模型、具身大脑、世界模型等核心训练场景取得突破——万卡集群的工程验证是十万卡的前提，这不是冷启动。

2. 集成账：全功能 GPU 可以接入现有 IT 体系与云平台调度，MUSA 软件栈对大模型框架的适配已跑通训练级负载。

3. ROI 账：这是最关键的转变。过去国产 GPU 的买家多是「政策友好型」项目，而京东把十万卡集群写进资本开支，意味着产品回报率开始经得起投资者测算——买家结构从「敢用」变成「抢着用」，才是国产 GPU 商业成熟的标志。

三、S6000：下一代芯片已回片，供应链双保险​

据市场信息，摩尔线程下一代芯片 S6000 已顺利回片并分发厂商测试，FAB 与内存供给保障充足。需要说明的是：S6000 尚未正式发布，规格未公开，本文不作猜测；当前在售旗舰 MTT S5000 的站内数据为 FP16 400 TFLOPS、80GB 显存（1.6TB/s 带宽为 HBM 级）。

对 HBM 供给约束，摩尔线程的应对策略据称是「下一代产品迭代 + 供应链多源保障」——在国产 HBM 产能爬坡完成前，这是所有国产 GPU 厂商必须解的同一道题。

四、「十万卡」不是一家的事：国产 GPU 集群竞争格局​

值得把视野拉开——十万卡已是国产算力的集体目标：

玩家	十万卡动作	算力底座
京东云	9 月 9 日宣布共建十万卡集群	摩尔线程全功能 GPU
曙光 8000	7 月 WAIC 发布，郑州落成，全国产十万卡 AI 算力集群	海光 DCU（深算 BW1000 一系）
华为	Atlas 950 SuperPoD 超节点（8192 卡），2027 年十万卡超节点	昇腾 950/960

两家芯片路线（全功能 GPU vs DCU vs NPU）、两条路径（商业云 vs 国家超算），指向同一个验证命题：国产算力能不能在十万卡规模上稳定跑通真实训练负载。 值得强调的是，目前摩尔线程×京东集群尚无公开的第三方基准对比，没有完工时间表——十万卡的「可用」到「跑好」，仍需工程验证。

五、资本市场视角​

摩尔线程 2025 年 12 月登陆科创板：发行价 114.28 元，首日收于 600.5 元；2025 年营收 15.05 亿元（同比 +243.37%），净亏损约 10.01 亿元。若券商上修的 150-200 亿元收入预期兑现，2027 年将是从「高成长亏损」转向「规模盈利」的关键节点——这也将成为国产 GPU 商业模式的第一份完整答卷。

小结​

从 2025 年跟 DeepSeek 一体机「出道」，到 2026 年进入十万卡核心集群，国产 GPU 用了不到两年走完从「能用」到「规模化商用」的认知跃迁。京东云这张订单的价值不在金额，而在样本意义：当互联网头部买家开始用 ROI 逻辑采购国产 GPU，替代就不再是政策叙事，而是商业事实。

（订单金额、收入预测与供应链状态来自公开市场信息与券商研报口径，请以公司公告为准；芯片规格数据见站内完整对比表。）

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。

9 月 16 日，MLCommons 公布 MLPerf Inference v6.1 Closed Division 结果，NVIDIA Vera Rubin NVL72 完成基准首秀。同一天，CoreWeave 宣布在自家云上上线多机架 Vera Rubin 集群——"新硬件首发即可租用"的节奏，正在把新一代算力从发布到可计费产出的周期压缩到季度级别。

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1. 首秀成绩：3.7 倍与 2.5 倍​

NVIDIA 以预览提交（entries 6.1-0106 / 6.1-0074）给出两代旗舰的同口径对比：

基准模型	Vera Rubin NVL72 vs GB300 NVL72	软件栈
Qwen3-VL-235B-A22B（235B 多模态 MoE）	吞吐最高 3.7 倍（离线 / 服务器 / 交互三场景）	vLLM + NVIDIA Dynamo
DeepSeek-R1-671B（671B 推理模型）	吞吐最高 2.5 倍	TensorRT-LLM

支撑数字的三项技术：

• NVFP4 精度：压缩模型权重、注意力张量与 KV Cache 的显存占用，等效批尺寸显著提升；
• 分离式服务（Disaggregated Serving）：prefill（算力密集）与 decode（带宽密集）拆到不同 GPU 池独立优化；
• 专家并行：MoE 专家层跨卡分布式路由，配合第六代 NVLink / NVLink Switch（NVIDIA 宣称包速率较现成以太网高 10 倍、时延低 3 倍）。

2. 同场亮点：扩展效率与软件红利​

• GB300 四机架 288 卡 99% 扩展效率：DeepSeek-R1 离线场景下，从单机架 72 卡扩展到 4 机架 288 卡几乎无折损（entries 6.1-0073 / 6.1-0074）——机架级互联的扩展效率第一次在 288 卡规模上得到验证；
• 软件仍在释放红利：同一 GB300 硬件上，v6.1 软件优化较 v6.0 带来最高 1.6 倍 Qwen3-VL 提升；NVIDIA 还报告了 GPT-OSS-120B 与 DLRMv3 的提交后增益（未经 MLCommons 验证）；
• 19 家合作伙伴提交，其中 8 家采用多节点 Blackwell NVL72 配置（ASUS、Azure、Cisco、CoreWeave、Crusoe、Dell、Fujitsu、HPE、Lambda、Nebius、OCI、Supermicro 等）；Nebius 也提交了 Vera Rubin 预览成绩。

3. CoreWeave 同日上线：首发即可租用​

CoreWeave 在 MLPerf 结果公布同日宣布其云上多机架 Vera Rubin NVL72 集群上线：

• Spectrum-X 网络将数百颗 Rubin GPU 组成单一横向扩展集群，每颗 GPU 配 2 颗 ConnectX-9 SuperNIC（1.6Tb/s 横向扩展带宽）；
• AI 对象存储 LOTA 将读取时延降低 8 倍；
• 运维侧：Valvey 软件定义液冷（NVIDIA 规格 45°C 液冷进液）、Racky 机架控制层与 Rack LifeCycle Controller 把整个 NVL72 机架当作单一可编程实体管理；
• 此前 7 月，CoreWeave 自测 Vera Rubin 对 GB200 NVL72 在 DeepSeek R1 上达到 10 倍 tokens/s/MW（公司口径，非 MLCommons 验证）。

4. 竞争侧写​

• AMD + Crusoe：以 512 卡创下 575 万 tokens/秒的 MLPerf 历史最高聚合吞吐（AMD 本轮提交覆盖面最广）；
• SemiAnalysis AgentX 预览：Vera Rubin 在 agentic 负载上较 GB300 最高 30 倍（预览口径）；MLPerf Endpoints 基准 forthcoming，将把 agentic 推理纳入标准化测量；
• 待验证项：Vera Rubin 成绩为预览提交、尚待独立复现；NVFP4"几乎无损"未给出量化质量指标；每 token 成本与功耗的规模化对比数据均未公布。Google TPU v7 与 AMD MI455X UALoE72 的对标提交预计 2026 年内出现。

站内规格对照：Rubin R200（288GB / 22TB/s）、B300 Ultra（GB300 核心）。

5. 小结​

• Vera Rubin NVL72 首秀：Qwen3-VL 3.7 倍、DeepSeek-R1 2.5 倍于 GB300 NVL72（预览口径）；
• GB300 四机架 288 卡 99% 扩展效率，机架级互联进入可用区间；
• CoreWeave 同日多机架上线——新一代算力从发布到可计费的周期进入季度级；
• 看什么：独立复现与正式（非预览）提交、TPU v7 / MI455X 对标结果、每 MW 实测 token 产能。

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相关阅读​

• Rubin R200 规格页 / B300 Ultra 规格页（本站）
• NVIDIA Vera Rubin 量产与液冷部署
• Hot Chips 2026 全记录：Rubin、MI455X、Crescent Island 同台

参考资料​

• NVIDIA Blog：Vera Rubin NVL72 首度亮相 MLPerf Inference v6.1（2026-09-16）
• MLCommons：MLPerf Inference v6.1 Closed Division 结果（entries 6.1-0073 / 6.1-0074 / 6.1-0106）
• CoreWeave 投资者关系：多机架 Vera Rubin NVL72 上线公告（2026-09-16）
• AMD Blogs：MLPerf Inference v6.1 提交结果

本文基于 MLCommons 公开结果与厂商官方口径整理。Vera Rubin 成绩为预览提交，部分增益数据未经 MLCommons 验证，已逐项标注。