截至今年6月底，我国在用算力中心机架总规模达1085万标准机架，智能算力规模达788百亿亿次/秒（EFLOPS）；已发布1509个大模型，在全球位居前列……一连串跳跃的数字背后，是国产算力的加速崛起。

曾几何时，海外供应商占据国内人工智能算力市场的绝大部分份额。制裁打压，让算力瓶颈一度成为悬在中国人工智能产业头顶的“达摩克利斯之剑”。

外部冲击倒逼，反而加快了自立自强的步伐。作为我国科技领域领军企业，近年来，华为公司迎难而上，把“卡脖子”清单变成攻坚清单，基于可获得的芯片制造工艺，努力打造“超节点+集群”的算力解决方案，来满足持续增长的算力需求。

“AI算力不等于芯片性能”

此次全联接大会上，华为一口气发布了多款算力产品，其中尤为引人关注的，是强大的算力超节点和集群。

超节点是一种通过高速互联技术集成多GPU或算力卡的高性能计算单元，主要用于加速AI大模型训练等密集型计算任务，因其强大的性能，被视为人工智能算力领域的一颗“明珠”。

“超节点在物理上由多台机器组成，但逻辑上以一台机器学习、思考、推理。”徐直军说，华为此次发布的超节点产品在卡规模、总算力、内存容量、互联带宽等多项关键指标上领先，并且这些优势也将在今后多年保持下去。

尽管充满信心，徐直军也并不讳言国内产业界一度对算力瓶颈的“普遍焦虑”。

“一段时间大家都在问‘有没有算力’。”在徐直军看来，这种焦虑十分正常。当人工智能迎来“爆发”，先进制程下的高算力芯片却遭遇种种限制，中国人工智能几乎成为被“围堵”最惨烈的行业之一。

哪里有“围堵”，就在哪里“突围”。

“AI算力不等于芯片性能。”算力之忧下，华为选择“用群计算补单芯片”，徐直军表示，通过“超节点+集群”的解决方案，能够有效弥补单颗芯片性能的短板。

华为打造的“超节点+集群”方案有赖于其强大的“连接”能力。这里所说的“连接”，一方面是源于华为作为通信设备厂商的“基因”，另一方面更在于其多年积累形成的“技术底座”。

“我们要发挥好‘芯片+系统’的能力。”徐直军说，“比如，光器件我们有光工厂，光模块也是我们自己设计制造的，还有‘连接芯片的芯片’。此外，我们操作系统、数据库、编译器、编程语言，这些软件也都要在超节点上跑起来。”

“智能化的可持续，首先是算力的可持续。算力是过去是，未来也将继续是人工智能的关键，更是中国人工智能的关键。”徐直军说，“‘超节点+集群’是华为在AI领域的核心战略，我们有能力为中国AI产业提供充足算力，满足业界的需求。”

“不到这个份上也不会去干这些事”

“我们2019年发布的昇腾910，规格并不低于同期英伟达的产品。”徐直军说。

一纸芯片禁令，却让华为不得不选择“换道超车”。

“不到这个份上也不会去干这些事”，“在困境中才会迸发出强大的战斗力”……如徐直军所言，有一种创新是被“逼出来”的。

然而，这只是被动应对的“权宜之计”吗？在徐直军看来，也不尽然。

正如压力下“转正”的鸿蒙系统于2015年就在未雨绸缪中立项，“从最坏处准备，向最好处努力”的底线思维，同样贯穿于“超节点+集群”的研发过程中。

2019年的全联接大会上，华为就发布了Atlas 900 AI训练集群。而华为此次发布的面向超节点的互联协议“灵衢”，也早在六年前就开始预研。

“2019年就在做研究，2021年就变成项战略项目，一直在做战略上的投入。”徐直军说，“现在已经可以说，华为在AI领域，已真正实现从架构、芯片到软件生态的完全自主。”

“我们的进步，是在跟客户不断的交互过程中实现的”

“我们的进步，是在跟客户不断的交互过程中实现的。”采访中，徐直军多次谈及算力生态建设的意义。

“没有客户的促进，我们的研发团队感觉好得很。”徐直军说，“有的客户甚至比我们的能力还强，只要你把芯片给我，把底层开放给我，我就能把芯片、算力的能力都给你挖掘出来。”

从通信（CT）到信息技术（IT），华为自身也在适应变化。在徐直军看来，这同样是一场“自我革命”。

开源开放，就是算力生态建设必不可少的一环。“不开源，你根本不知道自己做的咋样。”徐直军说，所以在商业模式上，华为内部形成了“坚持昇腾硬件变现，不把大模型作为变现手段”的共识。

在徐直军看来，开源开放是促进硬件规模化使用的先决条件，而硬件的规模化使用反过来可以弥补开源开放的投资。“虽然芯片供应问题阻碍了昇腾生态发展，但生态是用出来的，只要大家心往一处想，都来使用，国内算力生态一定会发展起来。”

“AI发展还处在相对初级的阶段，可能相当于移动通信的2G。但是AI在改变世界的过程中变化很快，不确定性也是最大的。”徐直军说，我们能做的，就是在不确定中提供确定性，用“超节点+集群”的算力解决方案，为中国的AI提供源源不断的算力支持和供给。这既是我们的目标，也是我们对国家、对产业的承诺。