（文/觀察者網(wǎng) 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(fā)關注，也再度凸顯外部算力供給的不穩(wěn)定性。事實上，在大模型催生的巨大算力需求下，中國企業(yè)高價購買“閹割版”英偉達芯片并非長久之際，如何獲取持續(xù)穩(wěn)定夠用的算力供給，已成為保證業(yè)務連續(xù)性的關鍵。

4月10日，國內(nèi)云計算領域的兩場大會成為行業(yè)焦點。

一個是2025中國移動云智算大會。中國移動董事長楊杰表示，以數(shù)智化為主要特征的新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革深入發(fā)展，數(shù)據(jù)成為新生產(chǎn)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(chǎn)工具，推動經(jīng)濟社會從“互聯(lián)網(wǎng)+”、“5G+”向“AI+”加速轉變，為算網(wǎng)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(guī)模增長將超過2.5倍，年均復合增速近40%。同時，推理算力需求將超過訓練算力需求，推理算力年復合增速將達到訓練算力的近4倍，到2028年，推理算力規(guī)模將超過訓練算力規(guī)模。中國移動將建設超大規(guī)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，由于芯片制造工藝受限，國產(chǎn)芯片的單卡算力比不上英偉達，這也是國內(nèi)行業(yè)產(chǎn)生算力焦慮、大量囤貨英偉達的關鍵原因。但事實上，隨著大模型的快速迭代，計算系統(tǒng)也在發(fā)生結構性變化，需要的更多是系統(tǒng)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(yè)通過架構性創(chuàng)新，開創(chuàng)出一條自主可持續(xù)的計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展道路，提供了機遇。

同日，在華為云生態(tài)大會2025上，華為常務董事、華為云CEO張平安公布了AI基礎設施架構突破性進展，推出CloudMatrix 384超節(jié)點，并宣布已在蕪湖數(shù)據(jù)中心規(guī)模上線。

觀察者網(wǎng)了解到，去年英偉達NVL72的發(fā)布，為萬億參數(shù)的大型語言模型推理提供了30倍實時速度提升，引發(fā)大量關注。而作為國內(nèi)首個商用級別的大規(guī)模超節(jié)點，華為CloudMatrix 384在規(guī)模、性能和可靠性上全面超越了英偉達NVL72。它的核心意義在于實現(xiàn)了AI算力資源從服務器級供給到矩陣級供給的轉變。基于CloudMatrix的昇騰AI云服務，大模型訓練作業(yè)可穩(wěn)定運行40天，互聯(lián)帶寬斷點恢復只需10秒級別。

英偉達NVL72系統(tǒng)

并且，超節(jié)點架構對于混合專家模型（MOE）天然親和，拿DeepSeek來說，以前在傳統(tǒng)8卡英偉達服務器上，得搞一堆復雜的工程創(chuàng)新。但華為超節(jié)點憑借獨特架構，天生支持“大規(guī)模專家并行”。

華為云超節(jié)點是如何實現(xiàn)的？通俗地講，就是通過將傳統(tǒng)單節(jié)點（如8卡昇騰服務器）通過新型高速總線緊耦合互聯(lián)，形成一個單一邏輯計算單元（即“超節(jié)點”）。這種架構突破物理服務器邊界，實現(xiàn)資源池化與對等互聯(lián)，使算力規(guī)模提升50倍（單超節(jié)點達300 Pflops）。華為云將這一技術轉化為昇騰云服務，大幅降低了企業(yè)獲取高性能計算資源的門檻。

突破單卡瓶頸，打造系統(tǒng)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(zhàn)略核心就是，充分抓住人工智能變革機遇，基于實際可獲得的芯片制造工藝，計算、存儲和網(wǎng)絡技術協(xié)同創(chuàng)新，開創(chuàng)計算架構，打造‘超節(jié)點+集群’系統(tǒng)算力解決方案，長期持續(xù)滿足算力需求。

在此次生態(tài)大會上，張平安表示，面向智能世界，華為云致力于做好行業(yè)數(shù)字化的“云底座”和“使能器”，依托昇騰AI云服務推動各行各業(yè)AI快速開發(fā)落地。“我們耐得住寂寞，盤古大模型將會堅定走行業(yè)AI的道路，幫助各行各業(yè)的客戶打造屬于自己的大模型。華為并不發(fā)布面向C端的大模型應用，我們更關注的是怎么能讓行業(yè)客戶真正落地AI。”

當前，中美備受關注的不只是貿(mào)易爭端，還有技術競爭。根據(jù)斯坦福最新的2025年AI指數(shù)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(jīng)趨同。在2024年，TOP1和TOP10的模型的差距能有12%，如今差距已經(jīng)越來越小，銳減至5%。

這種競爭態(tài)勢下，中國各行各業(yè)如何高效利用國產(chǎn)算力，推動AI應用快速落地亦是關鍵。在4月9日的2025阿里云AI勢能大會上，阿里云智能集團資深副總裁、公共云事業(yè)部總裁劉偉光表示，2025年AI應用爆發(fā)沒有最快，只有更快，應該推動基礎模型、推理服務、開發(fā)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(yè)都在積極擁抱大語言模型，從簡單的文生圖、文生視頻、創(chuàng)作文檔到數(shù)據(jù)應用等，均涌現(xiàn)出一批令人興奮的應用，阿里云大語言模型API調(diào)用量增長接近100倍。未來，AI會和很多產(chǎn)業(yè)進行有機融合，爆發(fā)出更多嶄新商業(yè)模式和生產(chǎn)路徑。從深度推理模型到多模態(tài)能力，中國基礎模型能力大幅提升，讓很多產(chǎn)業(yè)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(yè)，中國企業(yè)仍然需要合力。正如張平安所說：“在AI時代，并不是一家企業(yè)就能解決千行萬業(yè)的問題，需要整個生態(tài)合力，比如AI算力提供商、技術提供商、大模型提供商等協(xié)同在一起，以開放的心態(tài)互相支持，才能夠加速迎接AI時代，盡早享受到AI時代的紅利。”

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