5月下旬，在华为召开的鲲鹏昇腾开发者大会2025，华为方面宣布推出昇腾超节点（超级计算节点）技术，成功实现业界最大规模的384卡高速总线互联，性能达到人工智能（AI）芯片业界先进水平，引发关注。

　　华为公司相关负责人近期接受记者采访时表示，在单芯片相对落后的情况下，华为用数学补物理、非摩尔补摩尔，用集群计算补单芯片，推动达到相关效能。

　　不少业界人士表示，继年初DeepSeek R1成功突破“中国能否训练世界领先大模型”的疑虑后，昇腾超节点技术近期又给中国人工智能产业打了一针强心剂，即“国产算力平台也能训练世界领先大模型”，彰显AI产业不断取得显著进步。专家建议，还需持续加强“集群优势”、攻坚关键技术、推动生态建设，促进人工智能产业高质量发展。

　　重要突破 算力反击

　　“最困难的时候已经过去。”近期，华为公司相关负责人接受记者采访时表示。

　　人工智能是全球科技竞争的关键领域，当前，在产品端领域，大模型是国际业界竞争的焦点，今年初DeepSeek R1的出现，证明了中国AI的能力、提振了士气。

　　近期，华为推出的昇腾AI计算平台“CloudMatrix 384”超节点集群，达到单集群300 PFlops（PFlops：每秒一千万亿次浮点运算），能效比达到行业先进水平。

　　华为公司相关负责人介绍，昇腾在大模型训练领域也取得重大突破，如训练出的参数规模达7180亿的全新模型盘古Ultra MoE。据报告披露显示，其训练效率（MFU）从行业普遍的约30%提升至41%以上，实验室已达45%以上。

　　同时，华为还通过昇腾AI计算平台训练参数量为720亿的盘古Pro MoE大模型，通过动态激活专家网络的创新设计，效能可媲美千亿级模型性能。在业界权威大模型榜单SuperCLUE最新公布的2025年5月排行榜上，位居千亿参数量以内大模型排行并列国内第一。业界人士认为，这意味着国产AI基础设施的自主创新能力得到了进一步验证。

图为昇腾芯片。 （受访者供图）

　　系统工程 效能跃升

　　记者采访了解到，“CloudMatrix 384”超节点通过系统工程创新，实现比肩行业先进的效能。

　　超节点的前提，是具备384张卡之间百纳秒级互联的能力，以及解决散热、提升模型训练效率（MFU）等问题的能力。

　　华为公司相关负责人表示，昇腾超节点在通信方案中采用了光纤，并创新使用了更加“芯片亲和”的数学表达，基于系统工程的方法，对计算、内存、通信进行优化调度，实现业务驱动的系统最佳匹配，推动训练效率、推理性能再上台阶。

　　业界人士介绍，相比单芯片的提升路径，系统工程带来的提升效率更高。如从单芯片来看，每代带来的性能提升不超过20%。

　　而通过高效的超节点系统，在硬件没有改变的情况下，实现资源的高效调度，整体效能的提升相当于两至三代芯片工艺演进，一定程度弥补了工艺的不足。

　　这是一场“算力会战”。华为公司相关负责人表示，在研发过程中，包括华为云、海思、2012实验室、计算产品线、光网络等多部门数万华为员工联合作战，能够产生协同效应和系统工程的整合，实现了“大杂烩”技术的有效利用和协同创新。

　　“我们还成立了小巧灵突击队，对企业客户派出专家团队，支持他们使用昇腾芯片训练自己的大模型，很多客户兴趣强烈。”华为公司相关负责人说。

　　建设生态 久久为功

　　在整体效能取得提升的同时，相比行业先进，昇腾AI芯片的生态建设仍存一定短板，不少用户需要投入大量精力进行开发和维护。

　　一些业界人士表示，如英伟达通过CUDA平台，打造了丰富的开发工具和成熟的生态链，形成全球开发者共建的开放社区。

　　华为公司相关负责人表示，“我们通过提供‘Day0迁移、一键部署’等技术工具，帮助他们一天内迁移到昇腾生态上，全力支持客户用好昇腾。”

　　扎根基础研究，持续创新。华为公司相关负责人表示，一方面公司大量投入基础研究，与高校进行联合研究和技术合作，不断沉淀组织能力，做到“根深”；另一方面，华为专家也深入业务会战，创造性解决实际业务难题，提升产品竞争力，创造商业价值，做到“叶茂”。研究和创新有机地结合起来，最终助力实现“根深叶茂”。

　　展望未来，AI竞争更是能源竞争。“AI计算将来可能无处不在，华为将持续通过技术进步改进能源消耗，构筑AI时代的核心竞争力，实现可持续发展。”华为公司相关负责人说。