英伟达算力预期与生态战略 - 英伟达CEO黄仁勋预测AI推理将迎来十亿倍增长 由AI增强的经济活动将催生每年5万亿美元的AI基础设施资本支出市场[2] - 英伟达与OpenAI达成战略合作 计划建设高达10GW的AI数据中心 相当于部署400万-500万个GPU[2][3] - 合作模式被比喻为"梯云纵" 向OpenAI投资1000亿美元 资金以订单形式回流英伟达 提前锁定利润[2] 全球算力竞争格局 - 算力竞赛进入淘汰赛阶段 需求不断抬高[3] - 大模型迭代加速 新框架与算法多基于英伟达平台开发 生态结构固化将增加后来者兼容成本与技术负担[3] - 甲骨文、英特尔等厂商以订单、资金或股权方式与英伟达结盟 形成美国企业主导的AI新生态[2] 华为算力生态战略 - 华为宣布软件全面开源开放策略 包括开源CANN、Mind系列应用使能套件和openPangu[5] - 未来5年计划每年投入150亿人民币生态发展费用 1500P开源社区算力 15000人进行生态平台开发[5] - 明确变现依靠昇腾硬件 通过开源开放促进硬件规模使用 换取更广阔生态空间[5] 中国算力产业现状 - 从硬件突破向生态构建转型 昇腾处理器在算力密度、能效比等指标具国际竞争力[6] - 寒武纪、海光信息等国产企业在特定领域实现技术突破[6] - 缺乏"中国版CUDA"生态平台 现有CUDA生态将AI应用锁定在英伟达硬件平台[6] 华为生态建设具体措施 - 与Triton、PyTorch、vLLM等开源社区深度合作 贡献插件化架构降低生态维护成本[7] - 作为PyTorch基金会最高级别会员参与主流框架建设[7] - 昇腾主导开源60多个项目 累计6500多名核心贡献开发者 在50多个开源社区贡献37万行代码[7] 生态竞争核心观点 - 黄仁勋承认中国拥有最优秀企业家、最多AI工程师且行动迅速 但强调英伟达护城河比三年前更宽[6] - 华为选择不兼容CUDA生态 坚持开源生态和MindSpore 旨在构建不依赖西方供应链的软件生态[7] - 生态建设需要产业链同心协力 芯片供应问题曾阻碍发展 但"生态是用出来的"[8]

对于国内算力市场，建立自己的生态系统也开始变得迫切。 尽管资本市场对算力泡沫发出的警告不断，但英伟达CEO黄仁勋依然对算力产业的发展调高了预期。在 近期一次访谈中，他预测AI推理即将迎来十亿倍的增长，并指出由AI增强的经济活动将催生一个每年5 万亿美元的AI基础设施资本支出市场。 值得注意的，就在访谈前的72小时，英伟达与OpenAI正式达成战略合作，黄仁勋称这笔交易为"能想象 到的最聪明的投资之一"。但也有券商分析师将这种交易模式比喻为金庸小说中的"梯云纵"——看似向 OpenAI投资1000亿美元，实则这些资金又以订单形式流回自家口袋。这种左脚踩右脚的模式，使英伟 达提前锁定利润。 面对这样的"算力激进者"，比起泡沫更担心的是错过，近一个月以来，如甲骨文、英特尔等厂商开始以 订单、资金或股权方式与英伟达结盟，一个以美国企业主导的AI新生态正在酝酿。而在国内算力市场 上，随着单颗算力芯片的焦虑逐步缓解，建立一个具有同样生命力和吸引力的生态系统也开始变得迫 切。 生态竞争进入拐点 不断被抬高的需求正在驱动全球算力竞赛进入淘汰赛阶段。 这一决策也意味着华为主动斩断了一条可能的"利润路径"，为了获得互联网等企业的 ...

算力是数字经济时代的发动机。从大模型掀起新一轮人工智能浪潮以来，算力不再只是产业背后的技术 细节，而一跃成为社会数智化转型中不可或缺的核心资源。 截至今年6月底，我国在用算力中心机架总规模达到1085万标准机架，智能算力规模达到788EFlops （EFlops指每秒百亿亿次浮点运算），位居全球前列。然而，随着AI快速迭代，算力不足的隐忧仍如影 随形。 "算力过去是，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。"在日前举行的华为全联接 大会2025上，华为副董事长、轮值董事长徐直军说，要迈向真正的AGI（通用人工智能），走向物理 AI、世界模型，需要海量算力作支撑。 "基于中国可获得的芯片制造工艺，华为努力打造'超节点+集群'算力解决方案，来满足持续增长的算力 需求。"徐直军说，这不仅是华为自身的发展目标，更是对产业、对国家的长期承诺。 差异化路径突破外部限制 面对持续攀升的算力需求以及芯片制造工艺的外部限制，华为选择了一条差异化路径：以"超节点+集 群"构建全新的算力供给体系。 "我们换条路走。"徐直军直言，"只有依靠超节点和集群，才能规避中国在芯片制造工艺上受到的限 制，为中国AI算力提供源源不 ...

记者丨 倪雨晴 编辑丨张星 刘雪莹 （华为常务董事汪涛 图源：华为） 9月27日，在开源鸿蒙技术大会上， 开源鸿蒙6.0版本正式发布 ，可支持手机、平板、电脑等 终端设备。目前，开源鸿蒙已汇聚9200多名社区贡献者，累计贡献1.3亿多行代码， 推出70多 个行业发行版 ，应用于金融、交通、教育、能源等关键行业。同时，大会计划孵化开源鸿蒙 跨平台框架PMC（项目管理委员会）及具身智能PMC。据悉，具身智能PMC将完成首套开源 鸿蒙与昇腾算力赋能的 全尺寸类人型机器人 。 此外， 华为的生态布局也传来新消息。 汪涛表示："繁荣的生态，不仅是产业前行的核心引擎，更是智能世界可持续发展的基础。面 向智能时代，华为坚持'创新引领，开源开放，共创智能世界生态新选择'，将发展生态提升至 前所未有的战略高度。" 智能世界的到来，不再是单点技术的比拼，而是一场全产业的共同进化。对于华为而言，生态 建设是通过合作共赢，与产业链一同探索智能时代的无限可能。 华为生态的战略跃升 承载华为生态的，是其在操作系统、计算平台和云服务上的多重核心布局。 在今年的华为全联接大会上， 生态理念被提升到前所未有的高度 。华为常务董事汪涛宣布， 未 ...

超节点技术架构创新 - 华为发布创新的超节点架构，覆盖数据中心到工作站的全场景产品线 [3] - Atlas 950 SuperPoD采用正交架构实现零线缆电互联和液冷接头浮动盲插设计，光模块液冷可靠性提升一倍 [4] - 创新的UB-Mesh递归直连拓扑网络支持8192卡无收敛全互联，以64卡为步长按需扩展 [4] - Atlas 850是业界首个企业级风冷AI超节点服务器，支持多柜灵活部署形成1024卡集群，无需改造现有风冷机房 [8] - Atlas 350标卡采用昇腾950PR芯片使向量算力提升2倍，推荐推理场景性能提升2.5倍 [10] - TaiShan 950 SuperPoD具备百纳秒级超低时延和Tb级超大带宽，提升数据库及大数据场景业务性能 [13] 性能对比优势 - Atlas 950超节点相比英伟达NVL144规模达56.8倍、总算力达6.7倍、内存容量达15倍（1152TB）、互联带宽达62倍（16.3PB/s） [5] - 对标英伟达2027年计划上市的NVL576仍保持领先优势 [6] - Atlas 950 SuperCluster规模达xAI Colossus的2.5倍，算力达1.3倍，成为全球最强算力集群 [48] 开源开放生态战略 - 全面开放超节点技术硬件包括NPU模组、风冷/液冷刀片、AI标卡等基础硬件 [18] - 开放灵衢协议和超节点参考架构，允许产业界基于技术规范自研产品 [17] - 操作系统灵衢组件全部开源并合入openEuler等社区，支持用户自行迭代维护 [20] - 昇腾CANN全面开源开放，Mind系列组件同步开源并支持PyTorch等开源社区 [20] - 通过开源降低适配成本，推动产业协同发展和行业场景化解决方案建设 [22][23] 灵衢协议技术特性 - 灵衢（UnifiedBus）是面向超节点的互联协议，实现资源池化、线性扩展和长稳可靠 [33] - 通过大带宽低时延互联网络统一通信协议，消除协议转换开销并实现全局资源池化 [31] - 解决传统集群规模扩大时效率下降和可靠性难题，使集群像单机一样协同工作 [32] - 协议全面开源支持自由开发系统调度软件，促进生态繁荣 [34][36] 产业应用与生态建设 - 超节点已服务于互联网、金融、运营商、电力、制造等行业 [29] - 构建开放的综合交通枢纽式生态，打破封闭式协议隔阂 [40][42] - 支持不同规模用户搭建AI高速路，实现硬件软件算法共建共赢 [51] - 形成AI时代自主可控的技术基座和标准话语权 [52] - 通过最大市场优势形成创新飞轮效应，类似新能源汽车发展路径 [53]

公司战略与投入 - 未来5年每年投入150亿人民币生态发展费用、1500P开源社区算力及15000人进行生态平台开发与支持 [1][6] - 提出"四个坚定"战略方向：开源开放、发展人才、全球合作、战略投入 [1] - 业务从"联接"核心扩展至终端、计算等生态型产业 服务群体新增ToD开发者 [1] 开源生态建设 - 作为全球20多个开源基金会创始成员或顶级成员 在300多个上游社区成为核心代码贡献者 [1] - OpenHarmony开源5年汇聚9200多名贡献者 贡献1.3亿行代码 孵化1100多个三方组件库 [2] - 昇腾基础软件全面开源 新增CANN、Mind系列套件等 优先支持PyTorch等主流开源社区 [2] - 将低密度计算HiF8/HiF4数据格式技术捐赠全球计算联盟GCC 显存占用降低50%-75% 矩阵乘算力提升2-8倍 [3] 技术落地成果 - 1300多软硬件产品通过OpenHarmony兼容性测评 应用于金融、交通、能源、航天等行业 [2] - 60多款华为终端设备搭载鸿蒙5 总量超1700万台 9000个应用基于系统创新能力开发70多种体验创新 [2] - 星闪技术吸引1200多家伙伴共建生态 终端设备超1亿台 联合定义HDR Vivid等视听新标准 [3] - 华为云开发者新增200万 累计达850万 支持直接使用鲲鹏/昇腾算力进行云端开发 [3] 人才发展体系 - 与全球高校合作开发3000多门课程 设立3000多所ICT学院 培养超170万名人才 [4] - 启动"基础软件千校行动"覆盖20多国2000多所高校 计划培养1万名教师和100万新型软件人才 [4] 全球合作机制 - 联合开放原子开源基金会等国内机构及Linux Foundation等国际基金会加强开源生态建设 [6] - 通过知识、赋能、开发与激励四大体系支持全球开发者创新 [6]

在金融领域，漆远团队在恒生指数创新挑战赛中夺得第一，其核心技术是将大语言模型与符号计算结 合，构建"神经符号系统"，以控制幻觉、确保推理的准确性。他强调："我们解决的问题是指数生成的 广度、深度、速度和颗粒度。" 在强调技术进步的同时，漆远反复强调"安全可信"是AI发展的底线。他指出，大模型存在"造假""幻 觉"等问题，医疗领域模型的准确率甚至只有55%，这令人"肯定是有担心的"。 新浪科技讯 9月11日下午消息，今日，在2025 Inclusion·外滩大会期间，复旦大学人工智能创新与产业研 究院院长漆远围绕人工智能的发展趋势，提出了三大核心观点：开源开放、价值交付、安全可信，并结 合具体案例深入阐述了AI技术如何真正落地并推动产业变革。 漆远指出，2025年人工智能领域最显著的变化是"开源开放"已从理念变为现实，并正在重塑整个行业生 态。他特别提到"DeepSeek"的出现，"把整个人工智能生成式AI的游戏给改变了"，其开源架构和强大性 能实现了"十倍的增长和变化提效"。 这一趋势甚至影响了原本封闭的巨头。漆远提到："OpenAI时隔六年第一次再次开源"，其创始人Sam Altman坦言"我们有可能站在了 ...

公司战略与生态建设 - 华为通过开源开放策略构建算力生态，宣布昇腾硬件使能CANN全面开源开放，Mind系列应用使能套件及工具链全面开源，支持用户自主深度挖潜和自定义开发 [3] - 公司推出"xPN先锋行动"全方位支持伙伴，共同推动千行万业数智化升级，包括投入800万助力伙伴拓展研发、营销和销供服全生命周期 [1][10] - 华为计算产品2025年全面升级，开放鲲鹏模组、昇腾板卡等，支持伙伴开发边端AI产品，部件伙伴业务实现翻番增长 [6] 产品与技术布局 - 昇腾部件产品覆盖AI全场景，从模组到标卡共9款，2025年下半年实施从低算力到高算力全面覆盖边端场景策略，重点投入Atlas 300I A2和310模组 [4] - 鲲鹏模组集成网络、核心电源、桥片及内存，伙伴可快速开发产品，计划推出8核和12核低算力产品实现全系算力覆盖 [9][12] - CANN作为神经网络异构计算架构，连接上层AI训练框架和底层昇腾芯片，2025年底将完成A2版本开源 [3][4] 伙伴生态与协同成果 - 通过APN和KPN两大伙伴计划构建生态，截至2025年昇腾APN伙伴已发展到100多家，累计开发产品100多款，鲲鹏KPN伙伴发展100多家，基于鲲鹏模组开发产品达70多款 [8] - 伙伴协同创新案例包括：图灵智感基于昇腾算力开发智能病房监护系统，北京杰创永恒科技推出算力达20TOPS的启智01开发者套件 [8][9] - 软通华方基于华为全栈方案实现端侧70B、32B模型部署，北京乐研科技基于鲲鹏模组打造高接口密度平台 [11] 市场拓展与目标规划 - 华为2025年xPN伙伴业务目标增长350%，基于客户需求和支撑能力设定，提出"数智世界 一触即达"战略目标 [12] - 营销支持包括全开放营销资源、专项营销资金支持，通过空中覆盖和地面活动支持伙伴，商机共享达30亿 [10] - 供应稳定性表现显著，累计14天齐套比例达成73%，通过满天星计划提升伙伴服务能力 [10] 行业应用与场景落地 - 算力应用覆盖教育、政务、医疗、制造等多个行业，在教育场景支持六四级考试、长文本处理及多模态处理 [11] - 政务应急场景实现部门级算力需求，网络安全领域满足不同场景接口组合需求 [11] - 算力架构实现云边端协同，从数据中心侧延伸到边端，使算力同宗同族更便利 [11]

文章核心观点 - 人工智能发展面临数据枯竭、算力成本限制、算法偏见、能源消耗和安全治理等主要技术困境 [1][7] - 中国通过开源开放、算法创新和产业应用突破AI发展瓶颈 改写全球AI竞争规则 [2][24][69] - 中国在AI芯片、光子量子计算、自动驾驶和人形机器人等应用领域形成核心竞争力 [35][51][55] 当前人工智能发展所面临的主要技术困境 生成式大模型的算法偏见与困境 - GPT-5上线后被吐槽反应速度慢、处理问题频繁出错 [10] - 生成式AI存在系统幻觉现象、逻辑推理能力有限、数据依赖性、偏见与缺乏可解释性等缺陷 [10] - 第三方测试显示GPT-5领先优势微乎其微 大模型边际收益递减趋势明显 [1] AI算力增长的能源消耗问题 - 英伟达H100芯片单片功耗峰值达700W 10万块总功耗接近小型发电厂输出功率 [11] - AI系统需要执行大量矩阵运算和密集型计算任务 依赖高性能计算机和GPU支持 [11] - "星际之门"计划若采用现有高端AI芯片 年耗电量将是上海市全年用电总量的三倍 [49] 大模型训练数据枯竭 - 数据作为AI的"化石燃料"正日益枯竭 将迫使改变当前AI大模型的预训练方式 [12] - 高质量训练数据几近枯竭 成为AI发展的核心瓶颈之一 [1] 人工智能安全管理与风险控制 - AI技术面临科林格里奇困境 早期难以实施有效控制 技术深入社会后改变成本显著增加 [15][16] - AI指数级发展带来模型能力快速扩张 但社会伦理风险愈发难以预测和控制 [16] AI系统开发软件开源争议 - 开源软件基于GPL规则存在多种收费模式 包括分发收费、担保条款收费、商标许可费和技术服务费等 [20][21] - AI软件代码开放被认为是历史发展的必经之路 虽然存在波折但大势所趋 [20] 中国的优势、贡献和挑战 算法创新与开源开放 - DeepSeek-V3采用MoE架构+MLA机制 训练成本低于600万美元 实现高性能低成本 [24][25] - 阿里通义千问Qwen3-Coder性能强于所有开源模型 实际体验不输Claude和GPT4.1等闭源模型 [24][32] - 中国开源模型推动全球AI普惠 将"大力出奇迹"变为"巧力出奇迹" [24] 芯片自主与算力突破 - 华为昇腾910采用7nm工艺 提供256 TFLOPS的FP16计算能力 [35] - 寒武纪推出思元290和370高性能AI芯片 配套云端智能加速卡和训练整机 [36] - 中国成熟制程芯片(28nm及以上)占据75%以上应用市场 形成稳固本土产业链 [38] - 光子芯片利用光速传输信号 运算效率远高于现有AI芯片 功耗极低 [41] - 量子芯片在量子纠错技术取得突破 谷歌Willow芯片5分钟完成超级计算机1025年计算任务 [43] 产业应用与场景落地 - 中国电动汽车产销量连续八年全球领先 促进自动驾驶技术发展 [53] - 人形机器人产业链相关企业达6.7万家 国家级专精特新企业1051家 [55] - AI智能体具备多模态理解处理能力 在工业制造、物流配送等领域发挥重要作用 [57][58] - 中国生成式AI企业超4500家 核心产业规模达6000亿元 用户数2.3亿人次占总人口16.4% [66] 全球治理与合作 - 中国提交《关于加强人工智能伦理治理的立场文件》和《全球人工智能治理倡议》 [67] - 联合国通过中国提出的"加强人工智能能力建设国际合作"决议 143个会员国联署 [67] - 中国颁布《生成式人工智能服务管理暂行办法》促进AI健康发展与规范应用 [66]

开放计算技术大会核心议题 - 2025开放计算技术大会聚焦MoE大模型与AI智能体技术发展趋势 探讨如何通过开放计算实现纵向扩展性能(Scale up)与横向扩展效率(Scale out)的协同发展 [1] - 开源开放的全球化协作平台成为AI时代主流趋势 通过提升单系统性能满足万亿参数大模型需求 同时应对GW级AI数据中心的系统性工程挑战 [1] - 大会由OCP与OCTC联合主办 主题为"开放变革：筑基、扩展、进化" 覆盖计算 存储 网络 液冷等基础设施创新及算法与算力系统协同 [1] 开源开放对AI产业的影响 - 开源大模型(Llama3 DeepSeek Qwen等)降低AI技术门槛 推动研发范式从封闭转向开放协作 加速实现"智能平权" [3] - 公共云平台与模块化AI基础设施普及 为开源模型规模化落地提供开放算力基础 驱动海量长尾应用爆发 [3] - 开放计算增强数据中心产业链协同效应 对快速迭代的AI产业至关重要 [3] MoE大模型与计算架构创新 - MoE大模型参数量高速增长 对单系统算力密度与互联速率提出极致要求 带动计算架构变革 [4] - 超节点计算架构在高速互联 通信协议 内存控制等维度实现全创新 满足万亿参数MoE大模型需求 [4] - 单机柜功率将从100+kW跃升至1MW以上 AI数据中心电力需求步入GW级 需全球产业链协同应对 [4] GW级AI数据中心的挑战与机遇 - GW级AI数据中心需优先考虑电力供给 中国可再生能源发电量达8160亿千瓦时(占总量35.9%) 具备能源基础设施优势 [5] - 面临全光互联方案 能效管理技术 基建模式等挑战 需产业链协同创新与跨社区协作 [5] - OCP筹备成立"GW级开放智算中心OCP中国社区小组" 推动AI开放系统战略在中国落地 建立全球性标杆 [5] 开放计算的全球化协作 - 开放计算技术大会将打造全球开源开放联合体 为数据中心产业链搭建全球协作平台 [6] - 推动跨国开发者参与开放计算项目 加强产业链互联互通 促进供应链创新融合 [6]