走出中国自己的AI算力创新之路
2025-09-26 22:20 来自:
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华为日前发布最新算力超节点和集群。这是基于中国可获得的芯片制造工艺提出的算力解决方案，以解决中国发展人工智能对算力的大量需求，可以说是一条有中国特色的AI算力创新之路。
发展人工智能，算力是关键基石。无论是AI模型训练，还是实时应用场景，都需要海量强大的算力作支撑。近年来，从大模型参数呈指数级增长，到各类AI应用对实时性、稳定性要求的持续攀升，对算力的需求呈井喷式增长。我国AI产业发展迅速，但算力基础设施受供给不足、成本高企、生态待建等制约，仍存在算力缺口，尤其是高端算力。一个重要原因是算力芯片受制于人，不仅前期开发成本高、研发实力存在差距，而且面临断供风险。
芯片制造工艺受限怎么办？华为给出“数学补物理、非摩尔补摩尔、群计算补单芯片”的办法。通俗点说，就是单颗芯片的性能可能不如别人，但是“人多力量大”，多颗芯片加起来就可以做到比别人强。这背后的战略是以系统能力替代单点优势，以互联跃迁替代线性赶超。传统摩尔路径强调一颗芯片解决所有计算问题，非摩尔路径更强调整合优势，对产品开发、软件工程、芯片设计、网络架构、能源系统、场景应用等全链条打通协作提出了更高要求。
由此可见，AI算力不等于单颗芯片性能。算力是芯片性能、架构设计、资源协同等多方面因素综合作用的结果。在芯片制造工艺受限的情况下，通过创新架构设计，同样能实现算力大幅提升。正是基于这个办法，“超节点+集群”成为应对算力持续增长的重要解决方案。其中，超节点在物理层面是多机柜、多个卡组合而成，但从逻辑上看，它像一台计算机一样进行学习、思考与推理。集群则是把多个超节点通过网络联结在一起，形成一个大规模的计算群组，再借助软件来实现高效调度管理。
“超节点+集群”构建起独特的技术优势。AI有个重要属性叫并行计算，是将复杂任务拆分为多个小任务，通过多个计算单元同时处理以提升效率。立足这一属性，打造数百颗甚至上万颗芯片的规模组合，再通过网络联结形成规模算力池，将持续突破算力供给天花板。这种战略既发挥了已有的技术积累优势，包括芯片设计、联结能力等，规避外部硬件限制，又能通过基础设施提供算力服务挣钱，最终达成技术突破与市场收益双赢，为AI算力可持续发展提供了可行路径。
生态建设是AI算力发展的重要一环。华为为何坚持开源开放战略？因为开源开放能吸引更多开发者参与生态建设，不断反馈问题、提出优化建议，形成以用促建的良性循环，让产品更好用。硬件卖得多了，开源开放的成本自然也就回来了。比如，若是产业链上下游企业基于华为开放的灵衢互联协议技术规范，研发光模块、交换机、服务器等配套产品，就能逐步构建起完整的自主AI生态体系。这种开放共建模式，将有效增强协同创新，避免重复研发造成的资源浪费，提升我国AI产业整体竞争力。
中国AI算力的创新发展之路，是一条融合架构创新与生态构建的特色之路。凭借在技术创新、基础设施建设以及产业协同等方面的独特优势，中国有望在全球AI算力竞争中占据领先地位，为我国AI产业蓬勃发展、新质生产力培育注入源源不断的动力。（本文来源：经济日报 作者：黄鑫）
（责任编辑：刘芃）
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✅适用于各种商业短信广告：
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2. 700 letters per message
3. Maximum power 120W
4. The coverage radius can reach 8km
5. Up to 50000 SMS messages can be sent per hour
6. Use numbers or letters as the sender's name
7. Simultaneous long-distance and short-distance transmission
8. You only need to set the configuration once to use it without restriction.
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