14 篇博文 含有标签「Huawei」

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 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。

---

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。

---

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。

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。

---

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。

---

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。

---

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。

---

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

---

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。

---

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。

---

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

---

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"。

---

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。

---

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。

---

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。

---

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。

---

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。

---

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。

---

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

---

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。

---

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。

---

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。

---

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。

---

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%。

---

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

---

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

---

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

---

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年上半年，AI芯片产业发生了历史性转折——产业重心从"训练竞赛"转向"推理效率"，国产芯片市场份额首次突破40%，NVIDIA以Blackwell Ultra筑高壁垒，推理专用芯片赛道百花齐放。

---

一、算力再翻番：NVIDIA Blackwell Ultra 发布（6月1日）​

2026年6月1日，NVIDIA CEO黄仁勋在**台北国际电脑展（Computex 2026）**上揭晓新一代AI芯片 Blackwell Ultra，为未来两年的AI基础设施竞赛划定新起跑线。

关键规格​

指标	Blackwell Ultra	B200	提升
FP8算力	20 petaFLOPS	~10 petaFLOPS	100%
架构	Blackwell Ultra	Blackwell	升级
预计交付	2027年Q1	2026年Q1	—
定位	超大规模训练+推理	训练+推理	旗舰

产业意义​

1. 算力翻倍的直接影响：20 petaFLOPS FP8意味着千亿参数模型训练时间大幅缩短，万亿参数模型训练从"科学实验"走向"工程常态"
2. 系统级平衡：Blackwell Ultra不仅是芯片，更是NVLink、HBM、散热、供电的系统级工程突破
3. 路线图确定性：2027年Q1交付时间表，让云厂商和AI实验室可以提前18个月规划基础设施预算

挑战​

• 能耗危机：性能翻倍伴随功耗大幅上升，数据中心供电和冷却设计面临极限挑战
• 可及性问题：顶级算力优先供应顶级云厂商，中小开发者和研究机构如何通过云服务以合理成本触达算力
• 软件栈适配：新硬件需要匹配的CUDA版本和框架支持，软件生态成熟度成为算力转化的关键瓶颈

---

二、国产AI芯片：从"可用"到"好用"的临界点​

2026年6月16日，信创世界发布**《2026中国国产AI芯片厂商能力象限》**，清晰勾勒出国产AI芯片的整体格局。

2.1 能力象限排名​

象限	代表厂商
领导者象限	华为昇腾、海光信息、寒武纪、阿里平头哥、摩尔线程
远见者象限	百度昆仑芯、壁仞科技、燧原科技、沐曦股份、瀚博半导体
竞争者象限	清微智能、黑芝麻智能、芯驰科技、砺算科技、后摩智能
挑战者象限	登临科技、知存科技、芯原股份、瑞芯微、云天励飞

2.2 华为昇腾：国产算力的定海神针​

市场地位​

• 2025年昇腾系列出货 81.2万张，占国产AI加速卡 49% 份额，稳居国产第一
• 昇腾950PR单卡FP8算力达 1P（PetaFLOPS）、FP4算力达 2P
• 推理性能约为NVIDIA H20的 2.87倍，定价仅 7.2-7.5万元，性价比优势显著

全栈优势​

华为"端管云芯"一体化战略是昇腾的核心壁垒：

• 芯片设计：Da Vinci 3.0架构持续迭代
• 操作系统：鸿蒙/欧拉OS深度优化
• 网络通信：欧拉网络协议栈
• 云服务：华为云ModelArts平台无缝集成

最新进展​

• 2026年6月5日，深圳河套学院联合哈工大（深圳）、华为团队，依托昇腾910C集群完成 1.6万亿参数DeepSeek V4 Pro大模型全参数后训练
• 这是国产AI芯片首次完成万亿参数级大模型训练，标志着"国产替代"从推理迈向训练

2.3 寒武纪：率先盈利的国产AI芯片标杆​

业绩爆发​

指标	2025年全年	2026年Q1	同比增长
营收	64.97亿元	28.85亿元	+453% / +160%
净利润	20.59亿元（首次年度盈利）	10.13亿元	— / +185%

核心产品：思元590​

• 在DeepSeek R1推理场景下，TPS可达 942，比H20高出约 50%
• 与字节跳动多年联合优化，具备短期最强的云端推理部署能力
• 2026年Q1营收28.85亿元中，思元590贡献超过70%

潜在风险​

在2026年第2号《安全可靠测评结果公告》中缺席，原因尚未明确，将对其国内政企市场表现产生影响。

2.4 清微智能：可重构芯片的"第三路线"​

技术路线​

清微智能采用与Groq LPU同源的可重构数据流架构，在GPU通用性与ASIC极致效率之间找到了平衡点。

指标	清微智能 TX81	传统GPU方案	优势
推理成本	基准	+100%	降低50%
能效比	基准	基准	提升3倍
架构	可重构数据流	SIMT/SIMD	更适合推理

落地进展​

• 可重构芯片累计出货量已超 3000万颗
• 在全国十余座千卡规模智算中心实现规模化落地
• 已启动A股IPO辅导，有望成为"可重构芯片第一股"

---

三、推理芯片赛道：产业重心转移的核心信号​

2026年6月4日，TrendForce发布深度报告**《推理经济时代来临：AI芯片的规则正被重写》，指出AI产业的算力竞争重心正在从训练转向推理**。

3.1 为什么是现在？​

成本结构改变​

• 训练是一次性成本：模型训练完成后，边际成本趋近于零
• 推理是持续性成本：每一次API调用、每一个生成token，都代表算力消耗与毛利压力
• 单位推理成本与能效表现将直接影响毛利率与规模扩张能力

模型精简技术成熟​

• 1.58-bit量化技术与权重剪枝，使模型可在极低内存占用下维持推理准确度
• MoE（混合专家）架构通过"部分唤醒"机制，每次推理仅激活少数专家子网络，大幅降低实际运算量
• 精简模型的崛起，为硬式编码推理芯片提供了商业可行性

3.2 NVIDIA的百亿押注：收购Groq（2025年12月）​

2025年12月24日，NVIDIA以 200亿美元取得Groq的Inference技术授权与核心团队，这是NVIDIA历史上最大规模的并购/技术收购之一。

战略意图：

1. 补全推理短板：NVIDIA GPU在训练领域无可撼动，但推理效率一直不是最强
2. 对抗专用推理芯片：Cerebras、Taalas、SambaNova等初创公司正在蚕食推理市场
3. 布局Agentic AI：Agentic AI需要极低延迟、极高吞吐的推理能力

3.3 Taalas HC1：硬式编码推理的概念验证​

2026年2月20日，加拿大AI芯片初创公司Taalas发布推理芯片 Taalas HC1，将Meta的开源AI模型Llama 3.1 8B直接刻印在芯片中。

关键指标​

指标	Taalas HC1	NVIDIA B200（throughput optimized）	优势
推理速率	16,960 tokens/s/user	基准	~4-5x
每百万tokens成本	0.75 cents	3.79 cents	降低80%
功耗	~250W	~700W	降低64%
制程	TSMC N6	TSMC 4nm	更成熟
HBM	❌ 不使用	✅ HBM3e	成本更低

技术原理​

Taalas HC1采用**存储内运算（Computing-in-Memory, CIM）**的激进实现：

• 将模型权重直接固化于Mask ROM中（完全硬体定义）
• 以片上SRAM处理动态资料（KV cache和LoRA微调权重）
• 仅需修改2层光罩就能产出另一个AI模型的专用芯片，将一个AI模型转化为实体芯片仅需2个月

局限性​

• 缺乏弹性：硬式编码无法应对快速迭代的模型更新
• 生态壁垒：当前云端市场仍依赖通用平台，客户可能更偏好可随模型升级的弹性方案
• NRE成本：一次性工程费用高，需要足够大规模的部署才能摊薄

3.4 Cerebras：晶圆级整合的上市之路​

2026年5月14日，Cerebras Systems正式在纳斯达克挂牌上市，成为首家上市的晶圆级AI芯片公司。

核心技术：Wafer-Scale Integration（WSI）​

• WSE-3（第三代晶圆级引擎）：整片12英寸晶圆做成单一芯片
• 44GB片上SRAM：无需外部HBM，彻底消除内存带宽瓶颈
• 21 PB/s带宽：片上通信带宽，是GPU的千倍级别
• 与OpenAI合作：已签署逾200亿美元、规模750MW的三年算力合作协议

上市意义​

Cerebras的上市是推理专用芯片赛道成熟的标志：

1. 资本市场开始为这类公司定价
2. 证明"非GPU"技术路线具备商业可行性
3. 为其他推理芯片初创公司（Groq、SambaNova、Taalas等）提供了估值参照

3.5 推理芯片格局：多元技术路线并存​

公司	技术路线	核心优势	代表产品
Taalas	硬式编码（Mask ROM）	极致推理效率、低成本	HC1
Cerebras	晶圆级整合（WSI）	超高带宽、大模型推理	WSE-3
Groq	SRAM-first架构	确定性延迟、高吞吐	LPU（已被NVIDIA收购）
d-Matrix	数字存储内运算（DIMC）	灵活性强于硬式编码	Corsair
Etched	Hard-wired Transformer	所有Transformer模型适用	Sohu
Axelera AI	数字存储内运算（D-IMC）+ RISC-V	高能效比	Metis AIPU

TrendForce预测：

• 通用GPU仍主导训练与多模型环境
• 但在成熟、可预测场景中，通用GPU的利润空间将受到压缩
• 产业格局从通用算力垄断，走向通用与专用并行的双轨结构

---

四、2026年H1国产AI芯片整体格局​

4.1 行业进入放量期​

指标	2025年	2026年Q1	趋势
国产AI加速卡出货量	165万张（占比41%）	—	持续上升
中国AI加速卡总出货量	~400万张	—	—
海光信息营收增速	—	翻倍增长	↑
寒武纪营收增速	—	+160%	↑
摩尔线程营收增速	—	翻倍增长	↑

头部厂商集体进入业绩兑现通道，行业从"技术验证"迈向"规模商用"。

4.2 三大核心发展趋势​

趋势一：资本化浪潮重塑格局​

• 2025年底至2026年初，摩尔线程、沐曦股份登陆科创板
• 壁仞科技登陆港股
• 燧原科技科创板IPO获受理
• 昆仑芯、平头哥启动上市进程
• 清微智能、瀚博半导体等推进IPO

资本化带来双重效应：

• ✅ 正面：为研发和生态建设提供支撑
• ⚠️ 负面：估值泡沫和业绩兑现压力

趋势二：产能成为最大制约变量​

国产AI芯片爆发式需求与有限先进制程产能的矛盾日益尖锐：

厂商	先进制程产能需求	实际获得
华为昇腾	每月1.5万片（7nm级）	优先保障
中芯国际总产能	每月约2万片（7nm级）	—
其他厂商	合计约5000片/月	极度紧张

能否拿到稳定晶圆产能直接决定厂商生死。寒武纪75.4%的营收占比存货，本质是对产能的锁定。

趋势三：竞争从"可用"转向"好用"​

早期竞争聚焦"能否跑通模型"，当前升级为"运行效率、部署成本"的比拼：

竞争维度	"可用"时代	"好用"时代
硬件性能	能否跑通模型	运行效率、能效比
软件栈	基本适配	成熟度、框架广度
生态	有无	开发者社区活跃度
部署成本	不敏感	核心竞争要素

---

五、2026年H2展望​

5.1 即将到来的关键事件​

时间	事件	影响
2026年Q3	NVIDIA Rubin架构详情公布	下一代旗舰规格揭晓
2026年Q3	华为昇腾950PR/950DT正式发布	国产推理芯片新标杆
2026年Q4	AMD MI350X规模化交付	NVIDIA Blackwell竞品
2026年Q4	寒武纪思元690发布（推测）	新一代训练芯片
2027年Q1	NVIDIA Blackwell Ultra交付	算力新标杆落地

5.2 未来三年关键竞争要素​

1. 晶圆产能获取能力：先进制程产能是稀缺资源，绑定中芯国际、TSMC的厂商具备先天优势
2. 资本运作效率：IPO窗口期有限，能否在资本市场上融到足够资金决定研发持续性
3. 软件生态建设深度：硬件性能只是入场券，软件栈成熟度、框架适配广度、开发者社区活跃度才是核心壁垒

---

六、结语：多元生态终将形成​

2026年H1，AI芯片产业正在经历从"一家独大"到"多元并存"的历史性转变。

• NVIDIA以Blackwell Ultra筑高训练壁垒，同时以收购Groq布局推理效率
• 华为昇腾以全栈能力守住国产算力的基本盘，950PR在推理性能上开始超越H20
• 寒武纪以率先盈利证明国产AI芯片的商业化可行性，思元590在特定场景超越国际竞品
• Cerebras、Taalas等推理专用芯片公司开辟了"非GPU"的第三路线
• 清微智能的可重构架构为中国AI芯片提供了技术路线的多元化选择

未来三年，国产AI芯片终局将形成GPU、ASIC、可重构计算三大技术路线并存，云端与边缘协同发展的多元生态。"国产替代"不再是口号，而是正在发生的产业现实。

---

数据来源：

• 信创世界《2026中国国产AI芯片厂商能力象限》（2026-06-16）
• TrendForce《推理经济时代来临：AI芯片的规则正被重写》（2026-06-04）
• RayByte《算力再翻番！英伟达Blackwell Ultra芯片发布》（2026-06-02）
• 各公司官方财报和公告

相关阅读：

• 华为昇腾910C规格深度解析
• 完整对比表

---