行业趋势 - AI算力竞赛进入"系统级对决"时代，单卡性能的"摩尔定律神话"正被架构革命重构 [1] - 中国AI算力生态从"单点突围"转向"系统升维"，计算-存储-网络协同创新成为关键 [1] - 大模型Scaling Law推动算力需求指数级增长，集群化、系统化算力方案成为大势所趋 [11] 华为昇腾CLoudMatrix 384超节点技术 - 算力规模达300PFlops，反超英伟达NVL72达70%，网络互联带宽提升107%，内存带宽提升113% [14] - 采用"全对等架构"重构传统计算架构，通过高速互联总线实现CPU、NPU、存储等资源池化，通信带宽提升15倍，时延降低10倍 [18][20] - 应用3168根光纤和6912个400G光模块，突破传统铜线传输距离限制，支持跨机柜扩展 [20][21] - 支持万卡级扩展能力，可构建Atlas 900 SuperCluster超节点集群，目标"终结行业算力焦虑" [7][14] 英伟达竞争态势 - 英伟达GB200 NVL72超节点采用NVLink技术，总算力180PFlops，网络带宽130TB/s，内存带宽576TB/s [12] - 中国市场占比从95%降至50%，黄仁勋公开承认华为技术超越，呼吁美国政府放宽管制 [5][9][22] - 最新禁令导致英伟达计提55亿美元库存损失，2025财年收入1305亿美元（同比+114%），净利润729亿美元（同比+145%） [5] 国产算力实践突破 - 华为云在昇腾平台实现准万亿盘古Ultra MoE模型全流程训练，验证国产算力全链条自主能力 [1][26] - DeepSeek MoE模型在昇腾超节点实现媲美英伟达H100的推理效果，支持一卡一专家分布式推理 [25] - 华为液冷技术使数据中心PUE降至1.12，比行业平均节能70%，超节点功耗为英伟达4.1倍但电力供应非制约因素 [27][28] 技术封锁下的创新路径 - 华为提出"用数学补物理"、"非摩尔补摩尔"、"系统补单点"三大思想，基于现有工艺实现架构突破 [11] - 光通信等传统优势技术跨域复用，凸显中国在系统级创新中的独特路径 [1][21] - 昇腾云脑实现"1-3-10"故障响应标准，1分钟感知、3分钟定位、10分钟恢复 [21]