当摩尔定律逼近物理极限，单颗芯片的竞赛正在让位于系统效率的竞赛。

华为今年提出的"τ定律"，把优化目标从"晶体管做小"扩展到"信号跑快"——计算、存储、互联、供电、散热协同设计，比拼的是整个系统的有效算力。

1、昇腾960芯片：华为下一代AI训练/推理芯片，研发进度全面超预期

昇腾960（Ascend 960）芯片是华为在26年的全联接大会上，推出的新一代AI算力芯片，分为昇腾960DT（AI训练）和昇腾960PR（AI推理）两个版本，旨在为十万亿参数大模型提供算力底座。

采用SIMD/SIMT双编程模型，支持FP8/FP4/HIF4等低精度格式，采用N+2/N+3工艺及多Die封装，实现算力与带宽的翻倍。并且首次实现288GB超大HBM容量，有效解决大模型内存瓶颈。

（1）技术壁垒：

① 先进制程受限下的架构创新——用FP8/FP4低精度规格、288GB HBM堆叠与9.6TB/s访存带宽的组合抢"有效算力"，把单芯片竞争改写为"芯片+封装+互联"的系统竞争；

② 提前三个季度的时间壁垒——AI基础设施投资以年为单位，芯片能否按期出现会沿光模块、液冷、电源、数据中心逐层传导。对一条仍在建立市场信任的国产路线而言，"提前三个季度"比"参数漂亮"更值钱：这是国产算力第一次"抢跑"，而不是"追赶"。

（2）后续路线：

坚持"一年一代"，2028年推出昇腾970、2029年推出昇腾980，依托τ定律实现算力规格继续翻倍——据大会现场资料，970规划约3.6 PFLOPS FP8 / 14 PFLOPS FP4，980规划约7.2 PFLOPS FP8 / 28 PFLOPS FP4。

2、960超节点（系统级应用）：把4096张卡拧成"一台计算机"

（1）超节点不是普通集群

传统AI集群由许多服务器通过网络连接：每张卡都有本地显存，跨服务器访问数据要经过网卡、交换机、协议栈与软件同步，卡越多，通信越容易成为训练瓶颈。

超节点（SuperPod）的思路是把大量物理服务器重构为一个逻辑计算域，即多个计算节点通过高速互联紧耦合、共享统一内存地址、在逻辑上形成"一台计算机"的系统。

• 多张NPU共享更统一的地址空间；
• 计算、显存与网络协同调度；
• 对大模型来说，更像在一台“超级主机”上训练，而非让数千台服务器相互发消息。
  
  

3、灵衢协议：让4096张卡“像一台机器”协作的底座

灵衢（UnifiedBus）是华为2025全联接大会发布、面向AI超节点SuperPoD的全栈自研互联协议，作为超大规模算力集群统一通信底座。它跳出PCIe、NVLink、以太网分立的传统路线，以一套归一化协议打通芯片、整机、机柜三层互联。

NVLink仅局限单柜芯片互联，以太网擅长跨集群组网，三者相互割裂；而灵衢从架构上消除板内、框内、跨柜的协议壁垒，是昇腾Atlas超节点标配底层总线。

灵衢是硬件规范 + 固件 + 系统软件 + 上层应用全栈体系，其核心特点

• 统一协议：尽量减少跨服务器、跨设备的协议转换和软件开销；

• 统一内存编址：让分散在不同节点的HBM更接近一个大内存池；

• 近铜远光：短距离采用铜互连控制成本与时延，较远距离采用光互连突破距离、带宽与功耗限制；

• 多平面网络：通过多轨道、多平面网络提升总吞吐并避免单链路拥塞；

• 故障可感知：链路闪断、设备掉卡、光路异常需要快速发现、隔离与重路由。

4、Hi-ONE与NPO：光为何要靠近芯片

（1）三条光互联路线

昇腾960是全球首个采用NPO光引擎的超节点，NPO（Near-Package Optics，近封装光学），把光引擎从机柜前面板搬到主芯片50毫米以内、独立封装。

NPO不是CPO的简单替代，而是高速互联从“可插拔”走向“共封装”的过渡与并行路线：它先缩短最耗能的高速电连接，又尽量保留光部件可测试、可维护的工程可行性。

业界三条路线的区别，本质是"光引擎离芯片有多近"，下表是对比&区别

Hi-ONE有三个"业界第一"：

• 业界首个量产的NPO产品；
• 行业目前最大传输能力：单引擎总容量7.2T（据机构拆解，海思硅光版采用36×200G架构，一颗约顶9颗800G可插拔模块，下一代规划到14.4T）；
• 唯一实现内置光源的NPO产品——免外置光源模块，可靠性更高。
  
  

昇腾960超节点用5500个Hi-ONE，替代原本需要的4.8万颗800G光模块——光器件数量减少88%，采用线性直驱方案（无重型DSP），功耗降低约65%，系统无故障运行时间提升一倍。

5、液冷：4096卡量产的“物理前提”

昇腾960采用NPO架构，光引擎紧贴NPU芯片，局部热流密度成倍上涨，传统风冷已无法满足高密度集群的散热上限和PUE（电能利用效率）要求，全液冷成为保障系统性能、稳定性和寿命的刚需。

为匹配超节点分批上线的建设模式，昇腾960配套采用预制撬块冷站（预制冷源）。该模式为工厂整体预制、出厂测试，现场仅需水电对接，具有占地小、交付快、水力系统标准化、方便分期扩容的优势，完美适配高密度液冷算力集群的快速上线节奏。

6、3D数据中心：把机房"叠"成算力工厂

9月17日，华为在安徽芜湖点亮全球首个3D数据中心——借鉴芯片工厂"动力层与生产层严格分离"的理念，通过“分层解耦、立体堆叠”的全新设计，自下而上形成供冷层—IT设备层—供电层—备电层的四层垂直堆叠结构。

打破了传统数据中心“大平层”的平面布局，旨在解决AI算力爆发背景下，打造更高密度的部署，更高效率的能源利用，以及更智能的运维体系。

华为3D数据中心将传统水平铺开的功能空间垂直叠加，形成从下往上的四层立体架构。下图：四层垂直堆叠

（1）供冷层（底层）：集中部署全域液冷供冷设备包含了水力模块、液冷一次管路、液冷二次管路、CDU、通过垂直短距散热路径为上层算力设备提供高效散热，实现分区精准控温。

（2）IT设备层（中间层）：核心部署AI算力设备（如昇腾超节点），是数据中心的核心算力输出载体，设计上采用分层解耦，同层池化的机房布局。其“网络居中”架构以缩短信号传输距离。

（3）供电层（中间层）：集中布置供电模块与配电设备，紧邻算力层，通过垂直供电缩短电力传输距离，降低线路损耗。

（4）备电层（顶层）：将电池模组等备电设备独立部署于屋顶，实现物理隔离，提升储能安全防护。

华为巧妙的采用供电IT 供冷的竖向分层3D架构，搭配16米大跨度空间尺度，结合垂直供冷、垂直供电、打造极短传输链路，用3D立体空间为高密算力铺平道路。

将供电和供冷，分别设置在IT机房的上下层，这样电力模块到机柜的平均距离，从传统的17米缩短到现在的5米，低压母线成本骤降70%，超过90%的机电系统。

在工厂模块化预制，运抵现场即可进行标准化组装，使POD机电交付仅3个月；同时支撑最小4组微模块，分期产品化快速部署，大幅降低了TCO（总拥有成本）。

二、与英伟达对比：单芯片差一代，系统掰手腕

英伟达当前最新/下一代主力：2025年Blackwell Ultra（GB300）、2026年H2的Vera Rubin NVL144、2027年H2的Rubin Ultra NVL576，以及Quantum-X/Spectrum-X Photonics CPO交换机。其最大护城河仍是CUDA/CUDA-X、开发者与全球供应链。

下表，正面对比图：

以下是个人三个判断，不代表企业真正实力：

判断一：单芯片仍差一到两代，这是"硬约束"。 960DT单卡FP4约4 PFLOPS，对Rubin的50 PFLOPS，差距约12倍；制程、HBM代际、单卡能效的差距客观存在，短期内无法靠设计完全抹平。

判断二：超节点规模算力，华为已站上第一梯队。 8 EFLOPS FP8 vs NVL576的5 EFLOPS FP8、16 vs 15 EFLOPS FP4——用约7倍的芯片数量换来同量级的系统算力，代价是功耗、占地与成本。这就是"以联补算、以柜换卡"：单点追不上的，体系追。

判断三：光互联是一次罕见的"抢跑"。 英伟达的CPO交换机（Quantum-X 115Tb/s、Spectrum-X 409.6Tb/s）2026年起落地，但CPO大规模上机要到NVL576（2027年）；华为NPO光引擎2026年即随超节点量产。CPO极限性能更高（1.6T模块功耗30W→9W，能效3.5倍），NPO良率与可维护性更优——光互联路线上，中国第一次和对手"同步起跑，甚至先半步落地"。

三、产业链&价值占比

华为的昇腾960超节点，产业链上游是芯片、原材料与核心部件；中游是超节点系统组装& IDC基建；下游是算力服务的行业应用落地。

上游决定“能不能造”，中游决定“能不能稳定跑”，下游决定“能不能变现”。

（1）算力运营与云服务商：

华为公有云（昇腾AI云服务）、地方政府主导的区域级公共智算中心（如芜湖智算集群等）、第三方IDC运营商。

（2）大模型厂商（十万亿参数标配）：

研发10T（十万亿）级以上SOTA大模型的头部互联网企业、AI独角兽及科研院所。昇腾960超节点的高MFU（模型浮点算力利用率）将显著缩短训练周期。

（3）千行百业垂直应用：

尤其在金融风控、自主驾驶等端云协同的场景；另外，生物医药（蛋白质结构预测）、气象预测、工业制造与智慧能源管理等行业应用。

华为这次的全连接大会上，推出了全球首个搭载NPO近封装光学的昇腾960超节点：以昇腾960芯片、Hi‑ONE自研NPO光引擎，搭配3D数据中心正交液冷架构。践行以系统弥补单点、以逻辑架构弥补物理极限，惊艳了全世界。

4096颗NPU在物理上多机柜分散部署，依托灵衢统一内存总线，实现全局统一寻址，逻辑融合为一台超级算力整机。通过系统架构创新构建竞争力，打造中国坚实算力新底座。

NPO是介于传统可插拔光模块与CPO之间，兼顾高带宽、低时延，同时保留可维护性，避开CPO先进封装与良率难题。

华为这套方案以5500个Hi‑ONE替代4800支传统800G光模块，采用近铜远光的互连，大幅削减器件数量、降低整机功耗与故障点，显著压低集群全生命周期TCO。并且还是业界首个量产的NPO产品。

昇腾960超节点采用领先的正交架构和全液冷设计，预计2027年逐步交付，有望重塑智算中心建设范式。同时也将推动NPO国际标准立项，抢占下一代算力互联话语权，带动国内光芯片、FAU、高速PCB、液冷全产业链升级。

放眼未来，十万亿参数大模型训练，瓶颈早已从单芯片算力转向大规模互联。然而，规模化落地仍需验证良率、生态适配与工程运维。

长远看，这代表国产算力跳出单芯片参数竞赛，从硬件采购者转向架构定义者，为下一代3D堆叠数据中心开辟独立可行的技术路线。

摩尔定律渐慢，τ定律正酣。

世界AI的版图上，不再是英伟达一家独大。昇腾的崛起，点燃了中国AI的主权火种，必将重构全球算力的新秩序！