算力需求增长驱动力 - 到2035年，全社会算力总量将增长10万倍，相当于每秒进行10^25次运算[1] - 千亿参数大模型单次训练需消耗2.5万块H100 GPU持续运行3个月，AI处理的Token量增长10倍可能使算力需求激增百倍[3] - 到2035年通信网络连接对象将从90亿人扩展到9000亿智能体，L4级自动驾驶汽车每秒需处理1TB传感器数据，相当于同时播放2000路4K视频[4] - 模拟1克核聚变材料的反应过程需要10^18次浮点运算，传统算力无法满足此类极限计算需求[5] 算力发展面临的挑战 - 传统CPU与内存间带宽为100GB/s，GPU显存带宽已突破3TB/s，数据搬运耗时占比超过70%[7] - 全球数据中心年耗电量占总发电量3%，单台AI服务器功耗相当于30台家用空调，台积电3nm工艺晶体管密度提升70%但功耗仅降低30%[8] - 冯・诺依曼架构串行执行与AI训练大规模并行计算需求不匹配，未来需在计算范式、材料器件、工程工艺三大维度实现创新[9] 算力驱动的行业变革 - 到2035年人工智能将助力预防80%慢性病，通过可穿戴设备实时监测100+生理指标，可提前3-5年预警重大疾病[11] - 算力可管理新能源电网，AI将风光发电弃电率从20%降至5%以下，电动汽车V2G技术可使单辆车每年为家庭节省3000元电费[12] - L4+自动驾驶汽车通过1000TOPS算力平台实现厘米级定位与毫秒级决策，到2035年城市道路通行效率将提升40%，交通事故减少90%[13] - 算力驱动的预测性维护将工业设备停机时间减少70%，产品不良率从1.5%降至0.1%[14] 算力产业解决方案与进展 - 国家东数西算工程在8大枢纽节点部署100万架标准机架，通过20ms时延跨区域调度，利用水电的绿色算力成本可降低40%[16] - 华为昇腾910B芯片算力密度达320TFLOPS，较前代提升2倍，中芯国际28nm堆叠封装技术使AI芯片算力功耗比提升30%[17] - 光储算一体化方案通过液冷技术将数据中心PUE降至1.1以下，实现100%绿电自给，年碳减排量达10万吨[18] - 千亿参数安全智能体可实时识别99.9%网络攻击，将金融行业风险响应速度从小时级提升至秒级[19] 算力与能源的协同挑战 - 2030年全球数据中心用电量将增至945TWh，相当于德国全年发电量，需通过技术创新将算力碳强度降低80%[21]

核心观点 - 华为通过系统级创新策略弥补单芯片制程差距 包括集群计算 算法优化和Chiplet技术应用 实现算力竞争力 [1][3][7] - 公司依托人才长期投入和开放生态协作 构建底层技术核心竞争力 [9][10] 技术战略 - 采用"叠加和集群"方法连接多芯片协同工作 昇腾910B芯片通过自研CCE通信协议构建高效集群 支持盘古大模型训练 [3] - 谷歌TPU v4集群案例证明并行任务领域可通过规模效应弥补单芯片性能差距 成功训练5400亿参数PaLM模型 [3] - 运用"用数学补物理"理念 通过稀疏计算 模型量化和剪枝技术降低硬件依赖 MindSpore框架使AI训练计算需求降低30%以上 [4] - Chiplet技术将大芯片拆解为多功能芯粒 采用异构集成和先进封装实现系统级性能突破 规避单一制程限制 [7][8] 应用案例 - 天津港无人化码头部署数百块昇腾芯片组成计算集群 实时处理海量传感器数据指挥无人设备 [4] - AMD采用模块化设计和Chiplet技术实现逆袭 2020年EPYC处理器占据全球服务器市场约15%份额 [5] 研发投入 - 过去十年研发投入超过1.2万亿元 拥有约11.4万名研发人员 [9] - 通过"天才少年"计划 高校合作和实战培养机制汇聚顶尖人才 深度参与芯片架构设计 [10] 生态建设 - 开放战略整合全球资源 昇腾芯片与PyTorch等主流框架兼容 Atlas平台实现软硬件深度协同 [4] - 在高速SerDes 先进封装互连设计 信号完整性仿真等底层技术领域持续投入 [8] 技术挑战 - 集群计算存在能耗 成本和通信瓶颈问题 [10] - 单线程性能要求高的科学计算场景中集群优势受限 [10]