大模型应用很热,华为为何选择“向下扎根”|解码广东经济生态
来源:南方+
“今天中国日均Token(词元)消耗量约500万亿,而支撑100万亿Token,大约需要7万台通算服务器。”在近日举行的华为全联接大会2026期间,华为计算首席战略官朱照生算了一笔账。
今年3月,来自国家数据局的数据显示,中国市场日均Token(词元)消耗量还只是140万亿。当Token需求以数量级增长,单靠提升芯片性能已经不够,算力的供给方式需要从底层重新设计。
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在先进制程不可得的前提下,中国大模型的算力底座到底能不能撑住?华为给出了答案:华为副董事长、轮值董事长汪涛在全联接大会上表示,华为围绕“超节点+集群”,通过系统架构创新构建竞争力,打造中国坚实算力底座,为世界构建新的选择。
这份布局未来的组合拳,不仅为中国的AI产业积蓄力量,也传递出中国“硬核科技”突围的信号:当单一技术节点遭遇天花板,系统创新成为新的增长引擎。
技术破局
跨越传统工艺局限探索新路径
9月7日,华为在广州发布的Mate XT 2三折叠手机,搭载了首款采用逻辑折叠的“韬定律”芯片——麒麟9050 Pro,在单芯片内将逻辑单元分层排布,如同从平层升级为复式,内部增设垂直互联通道,好似加装“电梯”,信号传输路径更短、时延更低、性能更好。
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紧随其后的华为全联接大会2026现场,汪涛宣布,昇腾960芯片研发进度超出预期,性能实现倍增。其中,960DT比原计划提前三个季度,2027年第一季度就绪;960PR比原计划提前一个季度,2027年第三季度就绪。
汪涛表示,昇腾系列芯片将持续坚持一年一代的演进节奏。2028和2029年,华为将陆续推出昇腾970、980芯片,依托“韬定律”的创新方向,实现算力规格继续翻倍,访存带宽、访存容量、互联带宽等也将大幅提升。
时间回到4个月前的5月25日,在2026国际电路与系统研讨会上,华为公司董事、半导体业务部总裁何庭波正式发布了“韬(τ)定律”,首次提出以“时间缩微”替代“几何缩微”。芯片竞赛从此不只看谁“做得小”,还要看谁让信号“跑得快”。
过去半个多世纪,全球半导体产业的演进几乎被一条曲线统治:摩尔定律。它的核心是“几何缩微”——不断把晶体管做小,让同等面积塞进更多算力,性能提升,成本下降。
但这条路正逼近物理的尽头。当工艺制程推进至3纳米、2纳米时,设计成本、研发与建厂投入都是一笔天文数字。
华为此时提出“韬定律”,用意很明确:跨越传统工艺路径的局限,探索一条可持续演进的新路——从架构层面重新定义连接方式,比如用光的优势绕开电的瓶颈。
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“我们取得了一系列仅靠先进制程难以取得的进步。”何庭波表示,更多同类创新将逐步落地到2027年及之后的量产芯片中。
系统破局
变单打独斗为系统级创新
当大模型应用烈火烹油,模型参数从千亿迈向数万亿(超大参数)、Agent等应用场景要求百万级上下文长度(超长文本)、推理和训练都需要成千上万张GPU(显示芯片)协同工作(超大集群),一个新的挑战出现了:
仅凭单张GPU的算力性能,已难以独立承载上述复杂任务。比如,传统集群在规模扩大后,芯片之间的数据传输等待会吃掉大半的计算资源,算力没法被充分利用。
“现在一个10万卡的集群MFU(模型浮点算力利用率),业界往往连30%都不到。”汪涛直言。
华为的算力基础设施正试图突破传统单卡性能的物理边界,通过系统级创新满足更高阶的算力需求。昇腾960超节点应运而生。其特点在于,华为把过去分散在计算、光通信、网络、存储和软件里的能力,拉进了同一个AI计算体系。
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其中最难的是如何让不同的模块形成合力:算力单元快了,互联可能成为瓶颈;互联解决了,内存和存储又可能成为瓶颈;机器继续扩大,功耗、散热、可靠性和软件调度接着冒出来。
从昇腾960芯片到灵衢互联协议,从Hi-ONE光引擎到超节点的正交架构,再到100万卡集群的拓扑设计——华为打的是一套系统工程组合拳,让彼此紧密咬合。
这种集群作战的方式,用“蚂蚁啃大象”的战术,诠释了中国工程师的智慧:既然单打独斗难以取胜,就用系统级创新弥补个体差距。
生态破局
八年磨一剑培育“硅基黑土地”
当其它AI企业纷纷向大模型、Agent和应用入口靠近,华为却反其道而行之,选择了向更底层的算力基础设施扎根。
有所为有所不为,华为给自己画了一条清晰的边界,如汪涛所说:“所有的核心是为了提供算力,而不是应用。”
这背后是华为的深思熟虑:当分工走向成熟,模型公司不必担心底座供应商有一天变成竞争对手,应用开发者不必重复造轮子,算力能像水电一样成为公共供给。
在“硅基黑土地”上,华为做好算力底座,而把庄稼和收成留给伙伴。而当庄稼逐步生长,随着越来越多的产业力量汇入,一个茂盛的生态雨林就在逐步成型。
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经过多年深耕,华为算力的昇腾生态已经积聚庞大的开发者力量,全球开发者数量突破416万,生态合作伙伴7200家,支撑数百个全球开源项目。“经过八年的努力,昇腾生态跨过了拐点。”汪涛如是说。
华为的AI算力平台不是“独角戏”,而是吸引了大量外部人才和开发者:中国商飞用昇腾和昇思MindSpore做民机设计,中国气象局用鲲鹏支撑数值天气预报,德赛西威则把昇腾超节点用于具身智能……
中国AI产业对国产算力的需求正爆发式增长,华为也将重点围绕AI Phone、AI PC、车和家庭场景打造四大端侧算力平台,实现全场景伴随,将智能带入每个人和每个空间。
华为的破局,代表的是中国企业另一种可能:哪怕在最顶端的软硬件领域,也有能力一步步把关键技术掌控在自己手中。
采写:南方+记者 郜小平 拱千舒
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(来源:南方+ 编辑:麦见柔)




