華為指，內地人工智能算力需求遠超公司現有供應能力，在加速推出兩款原定2027年面世的Ascend晶片之際，亦計劃打造可串連多達100萬枚處理器的系統，正面挑戰Nvidia在高端AI運算市場的主導地位。
重點摘要：
- 華為現時無法生產足夠AI運算設備滿足內地需求，並正收緊大部分海外銷售。
- Ascend 960DT預計將提前三個季度，於2027年第一季推出。
- 華為全新Peerium架構旨在把多達100萬枚處理器串連成單一運算系統。
華為AI晶片路線圖加速
路透社於9月17日報道指，華為目前無法為內地客戶提供足夠AI運算設備，被迫壓縮對外銷售，同時擴充及前移Ascend處理器的產品路線圖，明確「內需優先」。
輪值董事長徐直軍表示，Ascend 950DT測試表現理想，華為正與內地多家大模型開發商洽談，相關系統最快有望於明年投入訓練使用。不過，華為並未提供具體數據，以支持徐直軍所提「Ascend在中國市場份額已超越Nvidia」的說法。
另一位輪值董事長汪濤則指出，華為計劃把Ascend 960DT的量產時間提前三個季度，目標於2027年第一季準備就緒；而Ascend 960PR亦將提前一個季度，於同年第三季推出。
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對壘Nvidia：從單晶片走向超大規模集群
在先進晶片單體性能受制於外部限制的情況下，華為嘗試以「數量取勝」——透過把海量處理器互聯，提升整體AI模型訓練效率。全新Peerium架構設計目標是連接最多100萬枚處理器；單一Ascend 960「超級節點」可整合4,096枚晶片，再由多個節點組成更大型集群。
這一策略背後，是中國仍面對美方對Nvidia最先進GPU及關鍵半導體製造設備的持續出口限制，而華為自2019年起亦被納入美國貿易管制清單。徐直軍明言，「晶片全面自給自足」是公司未來必然要走的方向。
華為指出，目前用於訓練最大型AI模型的算力集群，動輒需要約10萬枚晶片，而其中超過40%的訓練時間花在晶片之間的通訊開銷上。若能透過更高速互聯大幅降低通訊瓶頸，整體訓練效率將明顯提升。不過，Nvidia仍憑藉其廣泛使用的CUDA軟件平台，在AI開發與部署生態上保持明顯優勢。
從基礎設施部署來看，華為的AI版圖已初具規模。公司透露，現時已在市場上部署逾1,000套Ascend 910C系統，Ascend 950系統亦已進入商用階段，並已支持超過40個AI模型直接在其平台上完成訓練。
