昇腾份额超英伟达，华为换了个架构｜老高AI观察

老高AI观察 · 第23期｜2026 年 10 月 7 日

过去几年，中国的 AI 芯片几乎都活在”被卡“的叙事里。10 月 6 日，华为轮值董事长徐直军的一段问答被媒体转了个遍。那段话出自 9 月全联接大会（HC）媒体沟通会——从华为能够统计到的数据看，昇腾在中国市场的份额已超过英伟达。但同一位发言人也承认，产能连国内需求都满足不了；华为给出的应对不是继续比单颗芯片，是换了一套打法：把百万颗处理器连成一台计算机。份额是结果，换赛道才是原因。

华为把百万芯片连成一台计算机

先摆事实。他重点讲的两样东西是 9 月 17 日大会发布的。一样是 Peerium 计算架构——基于嵌套并行、统一内存寻址和平等互联，让百万级处理器强扩展。另一样是灵衢总线（UnifiedBus，简称 UB）：用统一协议把 CPU、NPU、内存、固态硬盘、网卡和交换机连起来，让计算、存储、网络平等互联。

产品层面，华为展出了昇腾 950 和 Atlas 950 超节点。面向推理的 950PR 已于 2026 年一季度上市，面向训练的 950DT 还在测试，规模供货要等到今年年底或明年初。系统侧，上一代 910C 超节点做到 384 卡、已交付一千多套；Peerium 架构的 Atlas 950 超节点，25.6 万张卡规模的集群正在部署测试中，按设计最终可达百万颗对等互连。

海思首席科学家廖恒补了规模来由：未来两年中国预计出现 6 到 7 家前沿 AI 实验室，目标训练 10 万亿到 40 万亿参数的基础模型，与超节点内存容量匹配；另一个约束是电，20 万卡左右是保守选择。（信源：灵衢官方开放协议、科创板日报实录）

这波热闹不是一天攒出来的

这不是一场发布会临时攒出来的方案。去年的 HC 大会上，徐直军就发布了昇腾芯片路线图（950、960、970 以及超节点与集群方案），并宣布开放灵衢协议。今年展出的昇腾 950 和 Atlas 950 超节点，是那条路线的第一个落地形态。

更早的铺垫在软件侧。国产芯片难推的一直不是硬件，是软件——昇腾最常被提到的障碍，就是 PyTorch 加 CUDA 的生态壁垒。这个局面近一年半松动了：廖恒的说法是，随着大模型变得更细粒度，前沿实验室已不再过度依赖 CUDA。站内也写过：DeepSeek 开源昇腾组件那次，六个组件几乎是对着英伟达的软件栈逐个补齐的。

卡在制程，就在互联上换道

为什么非要费这个劲，把几万颗芯片连成一台计算机？因为单颗芯片这条路短期走不通——徐直军没有回避：华为的单芯片仍然受国内制造工艺的限制。

而”多芯片互联”，过去一直是打补丁。英伟达做了柜内 NVLink 和柜外 InfiniBand 两套网络，跨柜要做协议转换——徐直军给的对比很直接：最新一代 NVL72 柜内带宽 1.8TB/s，一出柜就掉到 0.2TB/s。要把百万颗处理器当一台计算机用，这个带宽根本不可能。廖恒补了另一层代价：协议转换一次至少是微秒级。

华为的答案是把”Link”做成”总线”：灵衢用统一协议，数据包从柜内网转到柜间网大约只要 150 纳秒，比协议转换省一个数量级；徐直军说基于灵衢，柜间带宽最高可做到 800GB/s。这个数字离柜内 1.8TB/s 还有距离，但它是”出柜不掉”的那一档。站内早前那篇词元用量全球第一讲的是用量，而用量能否持续，最后回到单位算力成本。

份额超过不等于交付跟得上

说回那句最容易被传播的话。徐直军讲得很清楚：在中国统计英伟达的占有率很难，但”从华为能够统计到的数据看，昇腾应该已经超过了英伟达”。这是自述口径，没给具体数字，也没有第三方机构核过。

更有信息量的是紧接着的两句。一是产能：昇腾满足国内需求还远远不足，没有全面出海计划，只有少数国家做了测试。二是节奏：面向推理的 950PR 上市量不算大，面向训练的 950DT 超节点要等到今年年底或明年初才规模供货。他说从明年开始会有大量模型训练构筑在 950DT 上——但这是预期。

所以正确读法是：份额反超不等于交付跟得上。份额这件事，很大程度不是”谁更强”投出来的票，而是”能不能买到别家的”逼出来的结果，瓶颈已经从”有没有需求”换成了”能不能交付”。这也是我把上个月那篇讲中美 AI 差距收窄到 3％的判断接在这里的原因，而这一期老高AI观察写到第 23 期，这条线一直在跟。

这件事先动到谁

普通用户这边，影响是间接但实在的。模型能跑多大、跑多便宜，很大程度取决于算力供给。国产算力这条路一旦走得通，”模型能力”就越来越少卡在芯片供应上——你手里的国产模型会继续变强、继续便宜。

做 AI 工具生意的人，盘算要具体一些。过去两年，选国产算力的最大顾虑是”生态不好用、迁移成本高”，这个顾虑正在变薄。值得盯的是三件事：能不能稳定拿到算力、成本多少、迁移要付多少一次性代价。放到整站看也一样，我们 AI 模型库 里的国产模型，今年明显是”数量更多、差异更小”。

这些数字都还没人独立复算

这一段的判断有几个明显的软肋，我逐条说清楚。

第一，”份额超过英伟达”是华为自述口径——徐直军自己就说统计很难，也没给具体百分比，本文只保留原话、不引用份额数字。第二，25.6 万卡超节点”正在部署和测试中”，不是稳定商用，量产交付之间还隔着良率、电力、运维。第三，”明年会有大量模型训练构筑在 950DT 上”是预期。第四，软件差距”明显缩小”不等于追平，新生态和旧生态在算子覆盖、开发者社区上仍有距离。所以我只在”竞争单位从单颗芯片换成整台计算机”这一层站得住。

现在能做的几件事

落到动作上，还是按不同位置分开说。

如果你是普通用户——不用做什么。国产模型该怎么用还怎么用，真正会变的是明年之后你手上那些工具的响应速度和价格。

如果你在做 AI 应用或副业——把”算力从哪来”写进你的成本表。国产那一侧要试的不是”能不能跑”，是”迁移一次要花多少时间”。华为这条线上，开发者侧的工具也在铺——面向企业研发的 AI 编程工具可参考 华为云码道（华为云 CodeArts 的 AI 编程工具）。

如果你在看行业——把注意力从”谁的单卡更强”挪到”谁的集群更大、交付更快”。接下来一年国产算力的新闻，多数会落在产能、电力和生态迁移上，而不是参数。

华为云码道

华为云推出的项目级AI编程与工程协同开发平台

最后说一句

我的结论是：华为这次的动作，不是把单颗芯片做到最强，而是把竞争单位从”一颗芯片”换成了”一台计算机”——份额是结果，换赛道才是原因。

关于华为昇腾，被问最多的几点

条目出处

• 华为全联接（HC）大会 2026 沟通会（2026-09-17；纪要 10/5 披露）：徐直军、廖恒答媒体问
• 科创板日报（2026-10-06）：沟通会问答实录，记者黄心怡
• 中国经济网（2026-10-06）：刊出沟通会全文摘要
• 21 世纪经济报道（2026-10-06）：950PR 一季度上市、950DT 年底或明年初供货

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