在2026年10月的时候, 华为的轮值董事长徐直军说了一句话。这句话一下子就在人工智能的行业里面引起了巨大的震动。他所表达的内容是, 昇腾芯片在中国的整个市场份额当中, 已经达到了百分之五十之多。与此同时, 英伟达所剩下的市场份额仅仅只有百分之 eight 了。
市场格局四年逆转
在2022年, 华为昇腾占了中国AI芯片百分之三的市场份额, 而英伟达在这市场中独占鳌头, 其份额高达百分九十五。经过四年的时间, 华为把市场份额拉升到了百分之五十。这一步完成了市场格局的全面反超局面。
徐直军是在华为全连接大会上, 公布的这组数据, 同时有多家机构进行了统计, 并且也得到了同步的印证, 其逆转速度超过了很多行业在最初时候的预期。
单芯片瓶颈与集群破局
徐直军坦言, 受先进制程节点限制的单颗芯片, 其性能方面是存在一个天花板的, 也就是说会有瓶颈。但是华为选择的道路是用规模来交换性能, 这是华为的选择。
华为把很多芯片互相连接起来组合成超大规模的计算机, 这一下取得了在全球范围内的领先水平, 从而绕开了解决制程方面被卡脖子的死局。
灵衢总线与百万处理器互连
华为推出了灵衢技术, 这项技术的核心是以计算架构以及高速总线为重点, 它支持的数量多达一百万个处理器实现互相连接。
这个系统方案不再用以前的那种主子和搭配的设计模式, 因此在进行大模型训练的时候, 那个叫做MFU的东西, 也就是模型的浮点运算利用率, 能够获得明显的增长。
软件生态差距正在缩小
海思的首席科学家是廖恒, 他指出了相关的情况, 事情是这样的, 在两年之前, 昇腾面临着一个非常大的障碍, 这个障碍就是软件壁垒, 这个软件壁垒是和CUDA生态一起形成的, 结果是开发者的迁移成本非常高。
在近过去大约18个月的时间段内, 数学模型以及程序设计的复杂程度出现了迅速且大幅度的上升。与此同时, 全新的编译器语言层出不穷, 持续不断。当前, 前沿的研究机构与实验室已经不再将CUDA作为过度依赖的核心技术基础了。
25.6万张计算卡的布局
华为正在对Atlas 950超级节点进行部署和测试, 该节点的规模达到了25.6万张计算卡, 这也是目前公开报道的最大单体算力集群之一。
根据廖恒所透露的相关情况, 这一规模的存在, 主要是为了给未来的两年时间内做准备, 以便能够让中国境内数量在6至7家的前沿人工智能实验室, 具备训练基础大模型的能力, 而这些基础大模型所要处理的参数总量数值范围, 是确定为从10万亿一直到40万亿之间。
电力承载力的理性刹车
如此大规模的操作, 它并不是进行那种盲目的扩大和增长。廖恒对此进行了强调, 他认为这种选择是经过理性思考之后的结果, 因为已经综合考量了数据中心的电网情况, 还有电力输送所能够承受的承载能力。
徐直军和廖恒在2026年的时候, 于全连接大会上发表了他们的表态。这个举动是一个标志性的事件。它说明了中国在人工智能算力要实现独立自主这件事上, 已经正式进入了体系化竞争的新阶段。
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