在人工智能浪潮席卷全球的当下，算力作为数字经济的核心引擎，正以前所未有的速度爆发式增长。华为在 2025 年 9 月 16 日发布的《智能世界 2035》系 列报告中抛出了一个震撼预言：到 2035 年，全社会算力总量将增长10 万倍，这一数字相当于每秒进行10^25 次运算，足以支撑人类从地球到火星的实时高 清视频通话。这一预测不仅揭示了未来十年技术变革的底层逻辑，更预示着人类社会将迎来一场全方位的 "算力革命"。 人工智能的指数级进化 以 GPT-5、Claude 3 为代表的千亿参数大模型，单次训练需要消耗2.5 万块 H100 GPU持续运行 3 个月，算力需求呈非线性增长。华泰证券研究表明，当 AI 处理的 Token 量增长 10 倍，算力需求可能激增百倍。这种 "数据 - 算力 - 模型" 的正向循环，使得 AI 训练与推理成为吞噬算力的 "黑洞"。 万物智联的超级连接 架构墙：串行处理的桎梏 华为预测，到 2035 年通信网络的连接对象将从 90 亿人扩展到9000 亿智能体，包括自动驾驶汽车、工业机器人、智能家居设备等。仅一辆 L4 级自动驾驶汽 车每秒就需要处理1TB 传感器数据，相当于同 ...

核心观点 - 华为通过系统级创新策略弥补单芯片制程差距 包括集群计算 算法优化和Chiplet技术应用 实现算力竞争力 [1][3][7] - 公司依托人才长期投入和开放生态协作 构建底层技术核心竞争力 [9][10] 技术战略 - 采用"叠加和集群"方法连接多芯片协同工作 昇腾910B芯片通过自研CCE通信协议构建高效集群 支持盘古大模型训练 [3] - 谷歌TPU v4集群案例证明并行任务领域可通过规模效应弥补单芯片性能差距 成功训练5400亿参数PaLM模型 [3] - 运用"用数学补物理"理念 通过稀疏计算 模型量化和剪枝技术降低硬件依赖 MindSpore框架使AI训练计算需求降低30%以上 [4] - Chiplet技术将大芯片拆解为多功能芯粒 采用异构集成和先进封装实现系统级性能突破 规避单一制程限制 [7][8] 应用案例 - 天津港无人化码头部署数百块昇腾芯片组成计算集群 实时处理海量传感器数据指挥无人设备 [4] - AMD采用模块化设计和Chiplet技术实现逆袭 2020年EPYC处理器占据全球服务器市场约15%份额 [5] 研发投入 - 过去十年研发投入超过1.2万亿元 拥有约11.4万名研发人员 [9] - 通过"天才少年"计划 高校合作和实战培养机制汇聚顶尖人才 深度参与芯片架构设计 [10] 生态建设 - 开放战略整合全球资源 昇腾芯片与PyTorch等主流框架兼容 Atlas平台实现软硬件深度协同 [4] - 在高速SerDes 先进封装互连设计 信号完整性仿真等底层技术领域持续投入 [8] 技术挑战 - 集群计算存在能耗 成本和通信瓶颈问题 [10] - 单线程性能要求高的科学计算场景中集群优势受限 [10]