華為雲新技術，超越英偉達
（文/觀察者網 呂棟）
近日，美國不再限制英偉達H20芯片對華出口的消息引發關注，也再度凸顯外部算力供給的不穩定性。事實上，在大模型催生的巨大算力需求下，中國企業高價購買“閹割版”英偉達芯片並非長久之計，如何獲取持續穩定夠用的算力供給，已成為保證業務連續性的關鍵。
4月10日，國內雲計算領域的兩場大會成為行業焦點。
一個是2025中國移動雲智算大會。中國移動董事長楊傑表示，以數智化為主要特徵的新一輪科技革命和產業變革深入發展，數據成為新生產要素，算力成為新基礎設施和基礎能源，人工智能成為新生產工具，推動經濟社會從“互聯網+”、“5G+”向“AI+”加速轉變，為算網基礎設施演進帶來新機遇、提出新要求。
他提到，未來3年，中國智能算力規模增長將超過2.5倍，年均複合增速近40%。同時，推理算力需求將超過訓練算力需求，推理算力年複合增速將達到訓練算力的近4倍，到2028年，推理算力規模將超過訓練算力規模。中國移動將建設超大規模的“算力工廠”，推動萬卡級、千卡級智算中心的倍增擴容，積極開展十萬卡智算中心前瞻研究。
一直以來，由於芯片製造工藝受限，國產芯片的單卡算力比不上英偉達，這也是國內行業產生算力焦慮、大量囤貨英偉達的關鍵原因。但事實上，隨着大模型的快速迭代，計算系統也在發生結構性變化，需要的更多是系統算力，而不僅僅是單芯片的算力。這些結構性變化，為中國企業通過架構性創新，開創出一條自主可持續的計算產業發展道路，提供了機遇。
同日，在華為雲生態大會2025上，華為常務董事、華為雲CEO張平安公佈了AI基礎設施架構突破性進展，推出CloudMatrix 384超節點，並宣佈已在蕪湖數據中心規模上線。
觀察者網瞭解到，去年英偉達NVL72的發佈，為萬億參數的大型語言模型推理提供了30倍即時速度提升，引發大量關注。而作為國內首個商用級別的大規模超節點，華為CloudMatrix 384在規模、性能和可靠性上全面超越了英偉達NVL72。它的核心意義在於實現了AI算力資源從服務器級供給到矩陣級供給的轉變。基於CloudMatrix的昇騰AI雲服務，大模型訓練作業可穩定運行40天，互聯帶寬斷點恢復只需10秒級別。
英偉達NVL72系統
並且，超節點架構對於混合專家模型（MOE）天然親和，拿DeepSeek來説，以前在傳統8卡英偉達服務器上，得搞一堆複雜的工程創新。但華為超節點憑藉獨特架構，天生支持“大規模專家並行”。
華為雲超節點是如何實現的？通俗地講，就是通過將傳統單節點（如8卡昇騰服務器）通過新型高速總線緊耦合互聯，形成一個單一邏輯計算單元（即“超節點”）。這種架構突破物理服務器邊界，實現資源池化與對等互聯，使算力規模提升50倍（單超節點達300 Pflops）。華為雲將這一技術轉化為昇騰雲服務，大幅降低了企業獲取高性能計算資源的門檻。
突破單卡瓶頸，打造系統化算力，是華為一直以來的策略。華為輪值董事長徐直軍去年曾表示，華為的戰略核心就是，充分抓住人工智能變革機遇，基於實際可獲得的芯片製造工藝，計算、存儲和網絡技術協同創新，開創計算架構，打造‘超節點+集羣’系統算力解決方案，長期持續滿足算力需求。
在此次生態大會上，張平安表示，面向智能世界，華為雲致力於做好行業數字化的“雲底座”和“使能器”，依託昇騰AI雲服務推動各行各業AI快速開發落地。“我們耐得住寂寞，盤古大模型將會堅定走行業AI的道路，幫助各行各業的客户打造屬於自己的大模型。華為並不發佈面向C端的大模型應用，我們更關注的是怎麼能讓行業客户真正落地AI。”
當前，中美備受關注的不只是貿易爭端，還有技術競爭。根據斯坦福最新的2025年AI指數報告，中美頂級AI模型的性能差距已縮小到了 0.3%，而在2023年差距是20%，中國模型正在快速追趕美國的領先地位。更明顯的趨勢是，如今大模型的性能已經趨同。在2024年，TOP1和TOP10的模型的差距能有12%，如今差距已經越來越小，鋭減至5%。
這種競爭態勢下，中國各行各業如何高效利用國產算力，推動AI應用快速落地亦是關鍵。在4月9日的2025阿里雲AI勢能大會上，阿里雲智能集團資深副總裁、公共雲事業部總裁劉偉光表示，2025年AI應用爆發沒有最快，只有更快，應該推動基礎模型、推理服務、開發工具三要素全速演變，為AI應用提速蓄力。
他認為，過去一年，很多企業都在積極擁抱大語言模型，從簡單的文生圖、文生視頻、創作文檔到數據應用等，均湧現出一批令人興奮的應用，阿里雲大語言模型API調用量增長接近100倍。未來，AI會和很多產業進行有機融合，爆發出更多嶄新商業模式和生產路徑。從深度推理模型到多模態能力，中國基礎模型能力大幅提升，讓很多產業有了強化學習的想法，也讓更多AI應用的落地成為可能。
但不可否認的是，讓快速演進的AI技術賦能各行各業，中國企業仍然需要合力。正如張平安所説：“在AI時代，並不是一家企業就能解決千行萬業的問題，需要整個生態合力，比如AI算力提供商、技術提供商、大模型提供商等協同在一起，以開放的心態互相支持，才能夠加速迎接AI時代，儘早享受到AI時代的紅利。”
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