在现场，昆(kun)仑、华鲲振宇、神州(zhou)鲲泰、长江计算、宝德、软(ruan)通华方、百(bai)信7家核心伙伴首发基于Atlas 350的整机产品(pin)，标志着昇(sheng)腾950代(dai)际推理算力正式(shi)进(jin)入商用阶段。科(ke)大讯飞也表示(shi)，新一代(dai)星火大模型将与昇(sheng)腾910/950系列算力底座进(jin)行适(shi)配(pei)。

Atlas 350加速卡 图源：观察者网

观察者网在展台上看到，Atlas 350的FP4精度算力为1.56P，带宽达到了1.4TB/s；功耗达到了600W，是H20的1.5倍。

去年华为在全联接大会上介绍，昇(sheng)腾950系列分为昇(sheng)腾950PR和昇(sheng)腾950DT，前者主要面向Prefill和推荐场景，它采用的是华为自研低成本HBM，HiBL 1.0，相比高性能、高价格的HBM3e/4e，能大大降(jiang)低推理Prefill阶段和推荐业务的投(tou)资(zi)。

从单卡指标来看，昇(sheng)腾950PR与英(ying)伟达H20掰掰手腕应(ying)该不成问题，而在FP8/FP16算力以及显存带宽上，与H200仍存一定差距，其600W的功耗指标，也已十(shi)分接近H200的700W。

但(dan)在训练场景，随着模型参数的规模越来越大，比较单卡的性能指标意义已经(jing)有限，华为也顺(shun)势提出(chu)了超节点战略。在今年的巴展上，华为面向全球展示(shi)了Atlas 950超节点，它最大支持8192张昇(sheng)腾950DT卡通过“灵衢”全光互联，即便与英(ying)伟达计划2027年上市(shi)的NVL576相比，Atlas 950超节点各方面依然有优势。

在此次合作伙伴大会的昇(sheng)腾人工智能伙伴峰会上，清华大学(xue)计算机系教授、昇(sheng)腾荣誉(yu)顾问郑纬民表示(shi)，超节点凭借其超高带宽、超低时延(yan)，以及内存统一编址等核心特点，已成为推动AI技术发展的关键力量，正逐步(bu)成为AI基础设施建设的新常态。

他还提到，超节点技术已在互联网、电信、制造等行业落地应(ying)用。实践证明，唯(wei)有具备能力的超节点，才能真正实现算力的Scale-Up扩展。超级(ji)点让中国算力具备了支撑世界级(ji)大模型的能力，推动我国AI算力从技术跟随迈向架构引领。

图源：观察者网

技术突破(po)只是第一步(bu)，真正的挑战在于生态持续发展建设。马海旭在会上表示(shi)，2025年8月(yue)5号(hao)，华为正式(shi)明确(que)昇(sheng)腾全量软(ruan)件开源开放。截止目前，CANN等软(ruan)件已完成架构解耦，安(an)装包从8个拆分为29个，支持开发者按(an)需使用，编译效(xiao)率提升(sheng)58%。

“我们还将全流程的支持和贡献三方开源生态，从算子编程框(kuang)架Trion到AI框(kuang)架PyTorch，再到训推加速引擎FSDP、vLLM等，目前已累计支持了50多(duo)个三方开源社(she)区和项目，贡献了650多(duo)个关键特性。匹配(pei)伙伴开发者的使用习惯(guan)的同(tong)时，让大家更好的基于昇(sheng)腾实现创新落地。今年，我们还将持续提升(sheng)软(ruan)件易用性，进(jin)一步(bu)优化开箱性能，从易用全面走(zou)向好用。”他在演讲中说道。

为了体现昇(sheng)腾的易用性，张迪(di)煊还提到了智谱的例子。他表示(shi)，智谱基于昇(sheng)腾在3个月(yue)时间里，完成多(duo)模态大模型GLM-Image的训练，这个模型创新采用自回归加扩散的混合架构，在开源不到24小(xiao)时内，登顶全球最大开源社(she)区Hugging Face的Trending榜单，证明了昇(sheng)腾可以训练出(chu)世界级(ji)领先的大模型。

在当(dang)下，人工智能正快速融入每个人的工作和生活中。今年春节期(qi)间，平(ping)均每隔1.5天就(jiu)有一个新模型发布，模型能力也越来越强，比如Seedance2.0可提供、专(zhuan)业级(ji)视频生成；应(ying)用层面，OpenClaw引爆全球Agentic AI发展，实现AI应(ying)用从“理解与建议”到“感知与执(zhi)行”的转变，短短几周几乎超越Linux三十(shi)年的成就(jiu)，已成为最受(shou)欢迎的开源项目，推动AI算力需求高速增长。

图源：观察者网

但(dan)从碎(sui)片化场景来看，也并不是每家企(qi)业都需要巨无霸(ba)算力系统，对于万亿参数大模型训练，可能需要384卡、768卡，甚至更大的规模。而对于更广大的企(qi)业，8卡满(man)足基础推理、小(xiao)规模训练，成本可控、运维(wei)简单；64卡突破(po)性能瓶颈(jing)，适(shi)配(pei)中大型训练，成本远低于数百(bai)卡、千卡，运维(wei)难度也在可承受(shou)范围内。

华为也注意到了更多(duo)算力档位的需求。张迪(di)煊表示(shi)，针对不同(tong)规模大模型，昇(sheng)腾产品(pin)实现了分级(ji)分档升(sheng)级(ji)：面向百(bai)亿级(ji)模型推出(chu)A2标卡，内存带宽达业界1.8倍；面向千亿级(ji)模型提供单机服务器，算力为业界2.3倍；面向万亿级(ji)模型采用双(shuang)机超节点服务器，灵衢直连可部署T级(ji)模型，整机算力达业界3.78倍。

当(dang)下“养虾”正成为热潮，再度激起(qi)了对一体机的需求。马海旭等人在会上透露，过去一个多(duo)月(yue)已有10几家伙伴推出(chu)了基于昇(sheng)腾的Claw一体机，支撑了100多(duo)客户完成基于openClaw的Agent应(ying)用开发。截至目前，昇(sheng)腾已联合伙伴打造400多(duo)款行业一体机，服务2700多(duo)家客户，占据国内一体机市(shi)场80%以上份额。

技术先进(jin)性和生态成熟(shu)度，最终需要市(shi)场来验证。根(gen)据Bernstein Research预测，以收入计算，预计2026年华为在中国AI加速器市(shi)场的份额将提升(sheng)到50%，英(ying)伟达受(shou)产品(pin)禁(jin)售影响或将降(jiang)至8%，AMD升(sheng)至12%，海光提升(sheng)到8%，寒武纪升(sheng)至9%，摩尔线程、昆(kun)仑芯(xin)、沐曦股份和壁仞科(ke)技等处于1%-3%的位置。