所有人都没有预料到，华为会突然亮出未来几年的“芯片底牌”。
9月18日，上午时段，华为全连接大会2025举行，华为轮值董事长徐直军集中宣布了数款芯片产品，具体涵盖面向人工智能运算的昇腾950系列、昇腾960系列以及昇腾970系列，同时还有适用于常规计算的鲲鹏950处理器与鲲鹏960处理器，此外，还展示了由这些芯片共同构建而成的“全球性能最优异超节点”和“全球处理能力最强集群”。
需要了解的是，华为上次公开推出昇腾与鲲鹏处理器，是在二零一九年。从那时起，在美国连续多次的制裁影响下，无论是麒麟系列，还是昇腾与鲲鹏都受到了很大影响。虽然近两年大家都清楚华为的芯片正在逐步恢复，但仍然存在许多不确定性，比如麒麟、鲲鹏和昇腾这些芯片未来会怎样更新换代，外界目前还无法确定。
接下来说明即将发售以及计划中的四款昇腾处理器，我们研发了两种高带宽内存，鲲鹏处理器主要针对支持超大规模系统，增加核心数量，提升运行效能等方向不断进步......所以当徐直军直奔核心内容介绍华为“未来的处理器发展蓝图”时，在场的每个人无不感到惊讶，注意力也被带回到几年之前。
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选择这个时机展示实力，华为不仅意在彰显其不可摧毁的意志，更希望为我国人工智能的进步提供支撑，让国内产业同行获得更大的信心保障。我明确地告知各位，鲲鹏芯片将不断进步，为中华以及全球的智能运算建立稳固基础。徐直军在此场合表示。
DeepSeek首创的方案能显著降低计算资源开销，不过徐直军指出，迈向通用智能、实现物理智能的过程中，计算资源始终是人工智能的核心要素，并且对中国的智能科技发展至关重要。
他首先在会议上提及了昇腾950系列芯片的性能表现，与上一代产品相比，这一系列芯片有多项显著提升，具体体现为，它能够兼容FP8/MXFP8/MXFP4这类低精度数值格式，其计算能力能够达到1P和2P级别，从而有效提高训练速度和推理数据量，同时它还专门支持华为研发的HiF8格式，在维持FP8高效运算特性的基础上，其精确度与FP16非常接近。
华为根据推理过程各个阶段对计算能力、数据存储容量和内存访问速率的不同要求，研发了两种经济型高带宽内存，这两种高带宽内存分别与昇腾950芯片封装，形成了昇腾950PR和昇腾950DT两个产品，前者用于预填充和推荐功能，后者用于解码和训练任务，两者预计将在来年推向市场。
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徐直军还公布了规划中的两颗AI芯片。
昇腾960的参数指标将是昇腾950的两倍，它能够运用华为自主开发的HiF4数据类型，有助于显著增强运算效能，并且其运算精准度将超越业界采用FP4技术的方案，预计于2027年第四个季度上市；昇腾970的配置尚在协商阶段，与昇腾960对比，昇腾970的FP4运算能力、FP8运算能力、互联通路容量将整体提升一倍，内存数据传输速率最少会增长1.5倍，预计在2028年第四个季度面市。
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众所周知，国产AI芯片因为生产技术上的不足，单块设备的计算能力相对滞后，不过人工智能对计算能力的巨大依赖，使得单个芯片的作用逐渐减退，依靠众多设备组合起来的整体计算能力正变得非常重要。所以今年三月，华为融合了光通信、网络、供电等多个领域的技术，把三百八十四颗昇腾芯片用高速互联总线组合起来，制造出全球规模最大的超节点，其性能参数超越了英伟达NVL72系统，它的长处在于让计算和通信快速同步进行，显著提高了算力使用效率，目前已经安装了超过三百套。
但华为并没有停下脚步，这次重磅宣布了未来的超节点规划。
首个计划于2026年第四季度推出的Atlas 950超级计算节点，选用八千一百九十二片昇腾九百五十DT芯片构建而成，其完整配置由一百二十八套计算单元和三十二套互联单元构成，合计一百六十套单元设备，所需场地大约为一千米平方，单元之间运用全光纤连接技术，整体计算性能获得显著增强，其中单精度浮点运算能力可达到八十亿亿次每秒，半精度浮点运算能力能达到一百六十亿亿次每秒，网络互联速率高达十六拍字节每秒，这一数值表明，单套Atlas 950产品的网络互联速率，已经超过当前全球互联网最高传输速率的十倍。
Atlas 950超级计算中心，在接下来很多年里都将作为全球计算能力最强的超级计算中心，同时在所有关键性能指标上都明显领先于行业内的主要设备。其中，对比英伟达同期推出的NVL144，Atlas 950超节点卡的体量要大出56.8倍，其计算能力高出6.7倍，内存容量多出15倍，总计达到1152TB；数据传输速率更是快了62倍，达到16.3PB/s。即便参照英伟达预计2027年面市的NVL576，Atlas 950超节点在各项指标上仍然表现更优。”徐直军说道。
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这仍然不够。
华为着眼于未来，打算于2027年第四季度推出名为Atlas 960的超大型计算平台，该平台由15488块昇腾960芯片构成，包含176个计算单元和44个互联单元，总计220个单元，所需场地大约为2200平方米，其整体计算能力、内存规模以及互联速率均将在Atlas 950的基础上实现翻倍增长。该设备的FP8计算能力可达到30亿亿次浮点运算每秒，其FP4计算能力则能达到60亿亿次浮点运算每秒，内存空间可扩展至4460太字节，网络连接速率可提升至每秒34拍字节。
不光是AI芯片迭代，华为还同时布局通用计算CPU。
徐直军公开信息，华为计划于次年首季发布鲲鹏950芯片，该产品具备两种规格，其一拥有96核心与192线程，其二则配备192核心及384线程，此乃鲲鹏系列首款具备机密计算功能的数据中心芯片。另悉，在2028年首季，华为将推出鲲鹏960芯片，该系列将包含高性能版，其核心与线程配置为96核/192线程，同时也会有一款高密版，其核心数量不少于256个，线程数则达到512个。
紧接着，他公布了搭载鲲鹏950的TaiShan 950超级计算集群，这是全球第一个通用型超级计算集群，将于明年第一季度开始销售，最多可以连接16个节点，每个节点配置32个处理器，最大内存容量达到48TB，同时支持内存资源、固态硬盘资源以及智能加速卡资源的池化管理。
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当前大型机和小型机的更换过程中，主要难题在于数据库的分布式重构，GaussDB的多写模式是建立在TaiShan 950超节点之上的，这种架构无需进行任何改造，却能让性能比原先高出2.9倍，它能够顺利地取代大型机和小型机上使用的传统数据库系统。TaiShan 950搭配分布式GaussDB，将使所有大型机和小型机彻底淘汰，各种应用环境中的大型机和小型机以及Oracle的Exadata数据库服务器都将被完全替代。这是徐直军的观点。
华为在洞察到超节点带来的显著系统效益之后，也打算推出TaiShan 950与Atlas 950的融合超节点方案，通过这种方案一方面可以借助极宽的带宽、极短的时延以及巨大的内存容量，形成一个规模宏大的共享内存区域，用以承载PB量级的推荐系统所需的数据表；另一方面，这种融合超节点所具备的强大AI计算能力，能够为超低时延的推理过程和特征检索任务提供有力支撑。
然而这种方式亦会引发严峻的难题。例如在远距离传输和稳定运行方面，现有的电气连接方法在高速状态下传输距离受限，而光连接则更易发生中断。现阶段，柜与柜之间的连接通道速率不高，与超节点的要求相差五倍之多；柜与柜的卡间传输延迟时间较长，现有连接技术最优只能实现大约三微秒，与Atlas 950/960的规格标准相比仍有二十四分之一的距离，当延迟时间已经降低到两到三个微秒时，哪怕只提升零点一微秒都极具挑战性。
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徐直军讲过，要满足Atlas 950/960超级节点互联的技术条件，要使得万卡超级节点也能当作一台计算机使用，华为研发了超级节点构造，并且研发了新的互联规则，这些规则可以支持万卡级别的超级节点构造。
万卡级超节点架构在技术层面展现出六大核心特质，包括总线式连接、平等协作、全部资源整合、标准协议统一、庞大网络构建以及极高可靠性。针对超节点设计的全新互联方案，正式定名为“灵衢”，其寓意类似于交通枢纽，旨在达成海量计算能力的无缝对接，英文名称为UB，即统一总线。
徐直军谈到，旨在更全面地推动互联技术进步和产业革新，华为已决定公布灵衢2.0技术规范，诚邀行业同仁依托灵衢开发对应产品与组件，合力打造灵衢开放体系。灵衢专为超节点而设计，是面向超节点的互联标准，同时也是搭建算力集群产品的理想互联方案。
他随后宣布了两个大规模计算集群。
首先是名为Atlas 950 SuperCluster的集群系统，该系统由64台Atlas 950超级计算节点构成，这些节点将一万多台机柜里的52万余块昇腾950DT芯片整合为一个大单元，其FP8计算能力能够达到524 EFLOPS级别。与全球规模最大的集群 xAI Colossus 相比，本集群的体量是它的两倍半，处理能力是它的1.3倍，堪称当之无愧的全球算力第一集群。同期，2027年第四个季度，华为打算以Atlas 960超节点为根基，发布Atlas 960 SuperCluster，集群的容量将增大到百万级别，每秒浮点运算性能为2泽字节，每秒半精度浮点运算性能为4泽字节。
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但是，毫无疑问，人工智能计算能力的运用，不仅对设备功能有严格考验，也要求辅助程序和创造手段达到更高水准。例如，英伟达之所以具备强大竞争力，并不仅仅是因为它的图形处理器效率高，还因为它构建的CUDA平台非常完善。
华为尽管配备了自家的昇腾芯片，依然要借助CANN来充当“CUDA”的功能。CANN的协作伙伴是华为自主研发的深度学习平台MindSpore，该平台的功能与PyTorch类似。这些工具合在一起，就形成了华为本地的AI软硬件体系，旨在与以英伟达为主导的PyTorch+CUDA模式展开竞争。
说实话，与已经发展了18年的CUDA生态相比较，才刚刚起步六七年的CANN，在操作便捷程度和生态系统的完善程度方面，仍然存在不小的距离，并且未来的发展任务还很艰巨。去年9月有国外媒体报道称，为了使客户能够适应新的生态系统，华为公司借鉴了英伟达最初推广CUDA的方法，向百度公司、科大讯飞公司以及腾讯公司派出了技术团队，协助他们在CANN平台上，将原本基于CUDA的训练代码进行复制和改进。
面对CUDA的成熟生态，华为或许应该优先考虑通过开源方式来构建自身的产业环境。
徐直军当众再次强调华为的公开合作原则和未来规划，具体如下：首先，华为会继续推动昇腾硬件的商业化进程；其次，CANN编译系统以及虚拟指令集的调用方式将对外提供，其他相关软件也都会进行开源，CANN针对Ascend 910B/C的公开透明行动计划，预计在2025年12月31日之前实现，往后开源开放将与产品推出时间保持一致；再次，Mind系列软件赋能套件和开发工具将全部进行开源，同样计划在2025年12月31日完成；最后，openPangu基础大型模型将实现全面开源。
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徐直军的发言透露出华为在计算领域的长远规划，硬件层面将依托既有芯片制造技术，持续更新昇腾与鲲鹏系列产品，此外还会针对特定环节进行系统化补充，并借助超节点技术克服单卡性能短板；软件方面，华为将秉持开放共享理念，以灵衢2.0技术标准为载体，打造CANN与MindSpore等开源平台，以此应对美国在算力领域的技术封锁。
以下是徐直军演讲全文：
