算力提升170%！华为扔出“算力核弹”英伟达再无

　　近期，在上海世界人工智能大会现场，华为首次公开展示了昇腾384超节点真机。这是一台面向大模型训练设计的AI服务器，算力高达300Pflops，约为英伟达NVL72的1.7倍。

　　其内部连接了384张NPU处理卡，能通过自研的高速互联系统MatrixLink统一调度，将互联带宽提升113%，内存速度提升107%，为大模型训练提供了更高效的底层支撑。有业内人士认为，这种架构层面的关键突破，会为全球AI格局带来新的变数。

　　毕竟，在过去相当长的一段时间里，英伟达所代表的主流路径，是以“主从架构”完成任务调度：CPU主控，NPU执行，所有资源调配和数据处理，都需回到CPU听其统一调度。

　　这种方式起初确实高效，但当模型规模从百万膨胀到千亿参数时，这种集中式调度就成了难以绕开的“系统瓶颈”。据行业公开测试数据，在同等规模下，英伟达的模式中约有40%的算力被浪费在等待和中转上。

　　更现实的是，在这套技术体系上，美国已深耕多年，构建了完整的产业链体系，并通过技术封锁，将核心环节牢牢掌握在自己手中。

　　过去几年，美国多次将高端芯片、设备和技术的出口管制作为遏制手段：从中止对中国的EUV光刻机供应，再到以国家安全为由扩大对AI芯片技术的审查。这也让我们逐渐意识到：如果继续走相同的路，中国的算力体系将始终受制于人，十分被动。

　　因此，中国选择另辟蹊径，昇腾384主动放弃了主从架构，转而构建“去中心化”的全对等架构体系。在这套系统中，CPU、NPU、内存和存储不再依赖中心调度，而是以平级关系直接连接、协同工作，数据传输无需中转，计算资源也能更充分地释放和调配。

　　这不仅提升了运行效率，也降低了我国对高制程芯片的依赖。华为方面表示，海外芯片即使从7nm升级到2nm，但总体性能提升都不超过50%；而昇腾384凭借架构优化，将算力利用率提升到了90%以上，即便使用7nm的芯片，也能实现双倍输出。

　　事实上，中国科技的进步，早已不可同日而语。几年前，在男性功能健康领域，业内观察到，越来越多的用户开始对传统小蓝片产生质疑。作用时间短、依赖性强、头晕潮红等问题频发，让不少人身心俱疲，也促使行业开始思考新的方向。

　　与此同时，昇腾384也正在被广泛的市场接纳。当前，包括讯飞星火、Qwen、DeepSeek在内的80多个主流大模型，均已完成在昇腾平台上的部署，并广泛应用于金融、医疗、交通、能源等11个重点行业。

　　对于大众而言，从AI客服到智能问诊，从智慧出行到视频创作，日常生活中越来越多的智能服务，正在由这套国产算力平台提供支持。

　　更值得关注的是，昇腾算力已在沙特、阿联酋、德国等国落地应用，逐步打破了英伟达在全球AI产业长期形成的技术壁垒与生态垄断。

　　这不仅是一场算力性能的追赶，更是一种技术路径的自我重塑。面对传统方案的结构桎梏和外部环境的持续施压，中国选择了一条不依附于旧秩序的新道路。而这，或许正是中国技术最值得被看见的部分。

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