今天，市场虽然冲高回落，但是hw算力链全线走强。

板块内利和兴直接20c封板，另外烽火通信等涨停（只是举例子，不是推荐）。

主要的消息面是，今天hw在全联接大会上发布了昇腾AI芯片的技术路线图，以及新一代Atlas超节点计算系统。

从行业发展来看，这不是一次孤立的产品发布，而是国产AI基础设施在经历多年投入后，进入系统性兑现阶段的一个信号。

那么站在当下，国产AI算力的投资机会如何？这个位置怎么看到hw的昇腾AI芯片的技术升级？

一、昇腾950是什么？

昇腾950不是一张追求峰值算力的“秀肌肉”产品，而是一个为大规模AI训练场景设计的工程化解决方案。

它包含两个版本：

昇腾950PR（2026年Q1发布）：支持FP8精度计算，算力达1 PFlops，配备128GB显存，互联带宽2TB/s，首次采用自研内存接口HiBL 1.0；

昇腾950DT（2026年Q4发布）：显存提升至144GB，互联带宽翻倍至4TB/s，重点优化推理与解码效率。

从参数看，它的单卡性能并未对标当前国际最高水平，但设计目标明确：服务于万卡级集群下的高效协同。

换句话说，它不追求“跑得最快”，而是“跑得最稳、最可持续”。

这一点从其配套系统——Atlas 950 SuperPoD的设计中也能看出：支持8192卡集群，算力8EFlops@FP8，采用全光互联架构，总带宽16.3PB/s。

这意味着，昇腾950的本质，是作为超节点系统中的标准化计算单元存在，而非独立销售的消费级产品。

它的核心任务，是在大模型训练中降低通信开销、提高资源利用率、减少故障中断。

在这个语境下，单卡算力只是分子，系统效率才是分母。

二、为什么需要昇腾950？算力需求已进入“系统级挑战”阶段

过去五年，千亿参数已成为主流，万亿级模型也开始进入训练阶段。

这种变化带来一个根本性转变：算力瓶颈从“芯片”转移到了“系统”。

一张高性能加速卡，在小规模集群中表现优异，但在上万卡并行时，可能因通信延迟、负载不均、散热不稳等问题，导致实际利用率不足40%。

这才是当前真实世界的挑战。

昇腾950的设计逻辑正是回应这一现实：

通过MatrixLink互联架构，实现NPU与CPU之间的低延迟直连，通信带宽达269TB/s，端到端延迟压至200纳秒以内；

采用液冷散热方案，支持单机柜50kW功耗密度，PUE控制在1.1以下，提升长期运行稳定性。

根据公开报道的情况，在LLaMA3类密集模型训练中，该系统的有效算力利用率可达传统架构的2.5倍以上。

在Qwen、DeepSeek等稀疏激活模型上，性能增益更高。

这说明，昇腾950的价值不在“纸面参数”，而在单位算力的实际产出效率。

对于需要长期运行大模型训练任务的企业而言，这才是决定成本的关键。

三、生态不断完善

技术再先进，如果开发者用不起来，也无法形成正向循环。

目前已有超过50家国内企业基于昇腾平台开发服务器和解决方案，部分大模型团队也在推进迁移适配。

这种协同不是靠补贴或行政指令推动的，而是因为——系统稳定性提升了，调试周期缩短了，运维成本下降了。

这才是生态建设的本质：不是谁号召力强，而是谁能帮客户省成本、提效率、降风险。

写在最后

国产算力走到今天，已经过了“有没有”的阶段，正在进入“好不好用、经不经得起规模化考验”的新周期。

昇腾的选择很明确：不打参数战，不搞概念营销，而是回到计算机科学的基本命题，如何让更多的晶体管，真正服务于有效的计算。

这条路一旦走通，在特定集群场景下形成差异化优势。

特别声明：以上内容绝不构成任何投资建议、引导或承诺，仅供学术研讨。

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