华为徐直军：超节点+集群架构助力中国AI算力突围

数字化转型浪潮下，我国AI算力基础设施建设取得跨越式发展。统计数据显示，全国目前已部署超过1085万标准机架的算力中心，智能算力总量飙升至788EFLOPS，同期备案的大模型数量多达1509个，这三项关键指标均已跻身世界第一阵营。这标志着我国在全球AI算力竞争中正实现从跟跑到领跑的历史性转变。

值得关注的是，产业发展历程并非一帆风顺。在早期阶段，核心技术空心化问题突出，高达90%的AI算力设备依赖进口。国外技术封锁犹如精准打击，使产业链一度面临"断链"风险。华为等领军企业临危受命，开创性地提出"超节点+集群"架构方案，通过系统创新化解了单芯片性能受限的困局。

近期行业峰会上，华为发布的超节点算力产品成为焦点。该技术创新性地采用高速互联技术整合多重计算单元，实现分布式训练架构中逻辑统一的AI学习能力。据透露，其在计算密度、内存吞吐、互联带宽等18项关键技术指标上均创造行业新纪录。华为轮值董事长徐直军在发布会上强调："这套方案已经应用于数十家头部AI企业的生产环境。"

面对美国芯片禁令带来的发展阵痛，徐直军坦言："去年三季度是华为最困难的时期。"但危机倒逼创新，企业转而深耕异构计算架构，依托在光通信领域20年的技术积淀，自主研发的"灵衢"互联协议将节点延迟降低到纳秒级。"我们用了三年时间完成了原本需要五年的技术突破，"徐直军表示，"这是被逼出来的中国速度。"

回溯技术演进路径，华为在2015年就未雨绸缪启动鸿蒙系统研发，2019年即推出当时性能最强的Atlas 900训练集群。"AI军备竞赛不仅是芯片的比拼，"徐直军指出，"更是基础软件和系统架构的全面较量。"目前华为已构建包含12层技术栈的全栈AI能力，从最底层的半导体材料到上层的开发者工具实现完整闭环。

在生态建设方面，华为采取"硬件开放、软件开源"的双轮驱动策略。"头部客户的实际需求往往比技术指标更有说服力，"徐直军举例说，"某自动驾驶企业的模型压缩需求，直接推动了我们神经网络编译器三个版本的迭代。"据了解，已有超过50万名开发者在昇腾社区贡献代码，开源项目下载量突破千万次。

谈及AI技术演进，徐直军将其比喻为"数字世界的蒸汽机革命"："当前相当于1830年的蒸汽机改良阶段，但技术迭代速度是指数级的。"他承诺未来五年将持续投入1500亿元用于AI基础研究，重点突破新一代集群架构和存算一体技术。"这是科技企业的时代使命，"徐直军总结道，"我们要做数字化拐点的赋能者。"

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