华为表示，中国人工智能算力需求已明显超过其产能，公司在加速推进两款原定于2027年推出的昇腾芯片之际，还规划打造可连接多达100万颗处理器的超大规模系统，意在正面挑战Nvidia在高端AI算力市场的地位。
要点概览：
- 华为目前无法生产足够的AI算力设备满足中国市场需求，并对大部分海外出货进行控制。
- 昇腾 960DT 预计将在2027年一季度上市，比此前计划提前三个季度。
- 华为新一代 Peerium 架构可将多达100万颗处理器整合为一个统一计算系统。
华为昇腾芯片路线图
路透社在9月17日报道称，华为目前难以满足中国客户对AI计算设备的需求，被迫压缩海外销售，把资源优先投向本土市场，同时扩充和提速其昇腾处理器路线图。
轮值董事长徐直军表示，昇腾 950DT 测试结果“表现强劲”，华为正与中国头部大模型开发者商讨方案，相关系统最快有望在明年开始用于模型训练。对于他同时声称“昇腾在中国市场份额已超过Nvidia”的判断，华为并未披露任何支撑数据。
另一位轮值董事长汪涛透露，华为计划将昇腾 960DT 的量产时间提前至2027年一季度，比原计划提前三个季度。定位不同的 960PR 则将于2027年三季度推出，同样较原定时间提前一个季度。
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与 Nvidia 的正面竞争
在单颗高端芯片受限的背景下，华为正押注通过大规模集群来提升整体算力效率。其全新 Peerium 架构旨在将多达100万颗处理器编织为一个统一的计算系统；基于昇腾 960 的“超级节点”（supernode）单体即可集成4,096颗芯片，多个超级节点再可拼接成更大规模集群。
此举背后是地缘政治与产业链约束：一方面，中国仍受到对Nvidia最先进AI芯片以及关键半导体制造设备的出口限制；另一方面，华为自2019年以来持续承压于美国贸易管制。徐直军强调，“芯片完全自给自足”是华为判断的长期方向。
华为指出，如今在训练全球最大规模的一批AI模型时，动辄需要约10万颗芯片组成的集群，其内部通讯开销可能占到整体训练时间的四成以上。通过更快的互连架构缓解通信瓶颈，有望显著提升算力利用率。不过，在软件生态层面，Nvidia仍凭借其广泛应用的CUDA平台在AI开发与运行环境上保持明显领先。
华为的AI基础设施布局已进入密集落地期。公司称，当前已部署超过1,000套昇腾 910C 系统，昇腾 950 相关系统也已进入商用阶段，且已有逾40个AI模型直接基于其平台完成训练。
