摘要：在上海举行的华为全联接大会上，一项事关全球AI算力格局的新技术被正式公布：华为发布了完全由国产芯片驱动的超级节点计算集群，并揭示了支持百万处理器规模的UB-Mesh互联技术。

在上海举行的华为全联接大会上，一项事关全球AI算力格局的新技术被正式公布：华为发布了完全由国产芯片驱动的超级节点计算集群，并揭示了支持百万处理器规模的UB-Mesh互联技术。

在过去十年，英伟达通过GPU+CUDA构建的技术体系，几乎垄断了全球AI训练和推理市场。尤其是在大模型训练方面，英伟达A100和H100等高端芯片成为全球AI公司争相采购的核心资源。

又因为美国政府进一步收紧对华AI芯片出口政策，使得英伟达不得不推出“特供版”芯片，如A800、H800，以此规避出口的限制。

但这些“阉割版”芯片在性能和功能上与原版差距显著，根本无法满足国内企业对大规模模型训练的需求。这一出口限制，让中国AI企业面临算力短缺的风险，但也直接促使了企业加快国产替代的技术部署。

而阿里、字节选择华为，也不仅有政策的原因，其AI芯片本身就得到了重大进展。在Hot Chips大会上，华为还公开了UB-Mesh互联协议的具体细节。

据称，该协议可支持百万处理器规模的AI集群互联，具备开放性、兼容性和高带宽低延迟的特点。这项技术的提出，提供了系统级别的替代路径。

此外，华为的“超级节点”架构更是摒弃了传统GPU集群分布式计算模型，反倒通过将多个昇腾芯片高度集成，实现节点内芯片间的高速直连通信。

在华为此次公布的六年期昇腾AI芯片路线图中，显示其在高带宽内存、集群互联、节点扩展等方面已有明确的技术发展路径。

路线图中的昇腾950PR芯片预计将在2026年第一季度发布，与AMD MI400和英伟达下一代Blackwell架构芯片发布时间几乎同步。

而从此次UB-Mesh协议开源的决定看，华为并没有选择封闭路线。华为明确表示，UB-Mesh将作为开放标准，支持其他国产芯片厂商和系统架构接入，共同构建国产AI生态。

事实上，不只是中国，在地缘政治影响日益扩大的背景下，越来越多国家开始重视技术供应链的安全性与多样性。

印度、沙特、俄罗斯等国家也在推进本地AI芯片部署计划，华为提出的开放架构，可能为全球寻求“去英伟达化”的国家提供新的技术选项。

中国AI芯片市场年需求量超过数百万片，形成了一个规模可观的产业增长空间。

在这种背景下，腾讯、百度、字节跳动等企业主动参与国产替代，不仅是响应政策，也是出于对“算力独立可控”的技术战略考量。根据产业链消息，华为昇腾芯片在多个互联网公司内部已进入核心业务部署阶段。

例如字节跳动在其视频推荐算法系统中，已将部分训练任务迁移至昇腾平台；阿里云则将华为超级节点作为替代GPU方案，应用于企业客户的AI算力服务中。

企业的实际部署说明，国产替代已从“试验项目”变成了“生产力工具”，这也是对华为技术方案能力的认可。

华为没有尝试“复制”英伟达，而是走出了一条系统级创新的路径。超级节点+昇腾芯片+UB-Mesh互联协议构成的技术体系，是对传统GPU模式的正面挑战。

阿里、字节的选择，不是孤立事件，是整个中国AI产业结构性转型的缩影。中美之间的算力竞争，不只是硬件性能的比拼，也是技术路径、生态体系和系统架构的较量。

真正的技术独立，不是对外的封闭，在于关键节点上能自己做主。华为的超级节点，正在成为中国AI产业中重要的一环。

来源：晓婷医生吖