当英伟达以 50 亿美元入股英特尔、OpenAI 与甲骨文敲定三千亿美元算力订单的消息接连震动科技界时，全球 AI 产业正迎来一场以生态整合为核心的格局重塑。
这一系列交易勾勒出美国 AI 产业链的清晰布局：从英伟达的 GPU 霸权到英特尔的 x86 生态，从 OpenAI 的模型创新到甲骨文的云端基建，资本与技术正加速流向 “芯片-算力-模型-应用” 的闭环构建，通过垂直整合筑牢竞争壁垒。
几乎在同一时间，上海华为全联接大会 2025 上，华为副董事长、轮值董事长徐直军正式发布了全球最强算力超节点和集群。
这一场华为全联接大会，被业界视为昇腾在历经多年制裁带来的不确定性后，一次正式的、高调的“回归”，徐直军一口气发布了涵盖了全新的四颗昇腾芯片、三个超节点、两个集群、一个通用计算超节点以及创新的灵衢互联架构，展示了业界少有的AI算力全栈技术能力。
有人形容，徐直军的演讲，“终于把他这六年最想说的话说了出来”，其背后蕴含的复杂情感与战略决心不言而喻。
算力超节点和集群，不仅是一项技术架构的革新，更是在特定地缘政治与产业环境下，为规避先进半导体制程限制而精心设计的战略博弈。
实践证明，华为开辟出一条通往世界级AI算力的非对称竞争路径：通过系统工程和联接技术的优势，弥补单颗芯片性能的短板。由此还传递出另一层信息：华为不再试图在由他人制定的“单芯片性能”竞赛规则中追赶，而是要通过改变游戏规则本身——即转向“系统性能”来获得领先。
从无到有，从有到优
算力已不再是单纯的技术指标，而是关乎国家经济未来和战略自主的关键战略资源。
当下，算力被普遍定义为AI时代的核心基础设施和“发动机”。它已成为一种“新质生产力”，是支撑数字经济增长、驱动传统产业从制造业到金融服务转型升级，以及孵化自动驾驶、人形机器人等未来产业的基石。对智能算力的需求正呈指数级增长，其增速远超通用算力，成为衡量一个国家数字经济发展水平的核心指标。
这一全球共识确立了一个基本前提：任何希望在21世纪保持竞争力的国家，都必须确保拥有大规模、可负担且技术领先的算力资源。算力如同工业时代的电力或石油，是所有上层数字创新的基础，其重要性不容置疑。
然而，中国在通往AI领导地位的道路上，面临一个严峻的结构性挑战。徐直军对此直言不讳：“由于我们受到美国的制裁，不能到台积电去投片，我们单颗芯片的算力相比英伟达是有差距的”。
不可否认，这一困境的现实影响巨大。徐直军回忆，这6年多来，华为经历了生死沉浮，尤其是2019年受美国制裁让芯片供应链几乎一夜之间紧绷到极限。在昇腾芯片供应最紧张的时期，华为不得不对其进行配给，“不敢把昇腾910卖给互联网领域客户，只卖国计民生领域的客户”。
芯片一度不得不有限配给，给各行各业敲响警钟：AI算法和应用层面的雄心受到了最底层硬件供应的严重制约，扼制着中国AI产业的发展速度。因此，这6年来，华为必须解决自主算力从无到有、从有到优的难题。
在多次演讲和采访中，徐直军也反复强调一个论断：“算力过去是，未来也将继续是人工智能的关键，更是中国人工智能的关键”，这与加速建设国产算力基础设施、优先支持基于国产AI芯片的智算中心的国家战略高度契合。
超越单芯性能的新范式
面对单颗芯片制造工艺的客观差距，华为没有选择正面硬碰，而是另辟蹊径，提出了一套以系统工程能力制胜的全新架构。这不仅是技术路线的选择，更是一种战略思想的根本转变。
徐直军指出，尽管单颗芯片性能存在差距，但华为可以凭借其三十多年在联接技术（“联人、联机器”）上积累的深厚功力来弥补。他认为，AI计算本质上是并行计算，因此，如果一颗芯片稍弱，可以通过更高效地联接更多芯片来获得整体性能的超越。“你用5颗卡，我可以用10颗”，这背后是系统效率对单元效率的补偿。
这种创新被徐直军坦诚地称为“被逼出来的”，是一种“用非摩尔补摩尔、用数学补物理”的无奈之举，却也因此开辟了新的可能性。它直接挑战了业界长期以来对单芯片算力（如TOPS值）的迷信，提出对于大规模AI训练而言，真正的瓶颈往往不是单个处理器的峰值速度，而是成千上万个处理器之间的数据通信效率。通过将优化的重心从“神经元”（芯片）转移到“神经网络”（互联系统），华为将竞争的焦点引向了自己最擅长的领域。
在这一原则指导下，华为发布了具体的硬件产品形态。Atlas 950 SuperPoD和Atlas 960 SuperPoD超节点，分别能够支持高达8192张和15488张昇腾卡。其核心定义是，一个“超节点”在物理上由多台机器构成，但在逻辑上“像一台计算机一样工作、学习、思考、推理”。
