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昇腾 950 系列最新报价:950PR 与 950DT 的价格曲线

· 5 min read
Industry Research Team

昇腾 950 系列目前处在"一代已上市、一代待量产"的关键节点。950PR 搭载的 Atlas 350 加速卡已于 2026 年 3 月 20 日正式上市,市场报价约 11 万元;950DT 计划 2026 年第四季度量产,其价格尚未正式公布,但产能与 HBM 成本正在推动整条国产算力价格曲线上移。本文梳理两款芯片的规格差异与价格走向。

950PR 与 950DT:不是同一款芯片的两种包装​

这两款芯片基于统一的 Ascend 950 Die,但内存方案与定位完全不同。据公开报道,昇腾 950PR 采用 950 核心搭配 HiBL 1.0 内存,主要面向推理 Prefill 阶段和推荐业务场景;950DT 采用 HiZQ 2.0 内存,注重推理 Decode 阶段和训练场景。

维度昇腾 950PR昇腾 950DT
内存方案HiBL 1.0HiZQ 2.0
内存容量112GB(芯片规格 128GB)144GB
内存带宽1.4TB/s(芯片规格 1.6TB/s)4TB/s
互联带宽2TB/s2TB/s
目标场景推理 Prefill、推荐推理 Decode、训练
上市时间2026 年第一季度2026 年第四季度

这一拆分反映了一条现实的成本逻辑:Prefill 阶段是算力密集,Decode 阶段是带宽密集。DT 把内存容量和带宽拉高以应对长上下文解码,代价是更高的 HBM 成本。华为同时自研了两种 HBM——HiBL 1.0 和 HiZQ 2.0,与 Ascend 950 Die 分别合封构成两颗芯片。

950PR 的价格锚点:约 11 万元​

根据多方公开报道,搭载昇腾 950PR 的 Atlas 350 加速卡单价约 11 万元人民币(约 1.6 万美元)。这个价格被反复引用为昇腾 950PR 的市场锚点。

对应的硬件规格是:FP4 精度算力 1.56 PFLOPS,集成 112GB HBM,带宽 1.4TB/s,功耗 600W,访存颗粒度从上一代的 512 字节减少至 128 字节,芯片间互联带宽从上一代的 784GB/s 提升至 2TB/s。

据公开报道,华为曾称昇腾 950PR 推理性能达英伟达 H20 的 2.87 倍,价格仅约为英伟达的四分之一左右。这一对比被广泛用于海外市场宣传——华为计划 2026 年第四季度将昇腾系列推向韩国市场,已完成分销商协议签署,选定 SK Shieldus 等两家作为销售渠道,主力产品正是 950PR 与 950DT。

不过这个 2.87 倍的对比需要审慎看待:华为的对比使用 Atlas 350 的 FP4 精度对比 H20 支持的最高精度,并非完全对等。Atlas 350 的内存带宽 1.4TB/s 也明显低于 H20 的 4.0TB/s,该差距会在带宽受限的解码任务上体现。

950DT 第四季度量产:价格怎么走​

950DT 尚未正式定价,但有三个因素会推动价格曲线变化。

第一是 HBM 成本。据公开报道,摩根士丹利已将 2030 年中国 AI 加速器 TAM 预测从 910 亿美元上调至 1320 亿美元,明确以 HBM 成本上升推高芯片定价为理由。HBM 供应瓶颈不仅影响昇腾,也直接压制寒武纪 MLU580 的出货。

第二是产能。据公开报道,华为计划 2026 年出货约 75 万颗昇腾 950 系列;同时也有行业报告显示 950PR 存在采用传统 DDR 内存的版本约 5 万元/颗、配备 HBM 的高端版本约 7 万元/颗的区分。后一组数字口径与 11 万元的 Atlas 350 报价存在差异,可能指向不同产品形态或不同渠道,具体定价以华为官方渠道为准。

第三是国产竞品定价。字节跳动、腾讯、阿里已批量采购昇腾 950 系列,但同期阿里平头哥"真武"PPU 已出货数十万片、寒武纪 MLU580 在三季度提价——国产算力市场并不存在单一价格锚点,每个厂商的定价都锚定各自的性能与产能位置。

研判​

昇腾 950 系列正处在"价格最有说服力的窗口期"。950PR 约 11 万元的定价相对 H20 的四分之一,配合 DeepSeek V4 全线适配昇腾生态的进展,确实建立了性价比叙事。但这个窗口不会太长:950DT 第四季度量产将带来更大的 HBM 消耗,OIF 的 NPO 标准推进、昇腾 960 超节点发布带来的供应链挤兑,都可能推高成本。

对采购方而言,实际成本不止是卡价。昇腾超节点的整套系统定价、灵衢互联设备、超节点机柜的电力与液冷改造,都是必须计入 TCO 的项。建议关注三个信号:一是 950DT 正式上市后的官方定价,二是昇腾 950 系列的年度出货目标能否兑现 75 万片,三是 HBM 国产化进展对成本的实质影响。价格曲线的斜率,最终由产能兑现速度决定。

昇腾 960 超节点进展:4096 卡 NPO Hi-ONE 的现实与挑战

· 5 min read
Industry Research Team

2026 年 9 月 17 日,华为全联接大会 2026 在上海世博中心启幕。华为副董事长、轮值董事长汪涛发布了业界首个采用 NPO(近封装光学)技术的昇腾 960 超节点。这套系统最刺眼的三个数字是:单节点 4096 卡、8 EFLOPS FP8 算力、1PB HBM 容量。发布会把"超节点"从概念推到了工程现实,但发布本身与规模商用之间仍隔着产能、良率与运维三道关口。

为什么 960 一定要走 NPO​

汪涛给出的动机非常直接:在传统计算架构下,集群规模扩大时资源利用率反而下降。10 万卡集群的实际模型算力利用率(MFU)仅约 20%,大量算力在等待通信完成。据华为马尔科夫实验室仿真结果,由 4K 超节点组成的 10 万卡集群,相比 8 卡服务器组成的同规模集群,MFU 可提升 2.75 倍。

另一位华为高管在发布后补充了更尖锐的对比:当前十万卡级集群行业普遍 MFU 不足 30%,七成资源消耗在故障与修复环节;而 10 万亿参数大模型训练,MFU 每提升 1 个百分点,训练周期就能缩短 3 天。

这一组数字解释了超节点为何成为必选项。当 SOTA 模型参数规模进入 10 万亿级,瓶颈已经不在单卡峰值算力,而在通信与可用度。

维度传统多机集群昇腾 960 超节点
单节点规模8 卡服务器为基本单元最大扩展至 4096 卡
内存模型各节点独立内存灵衢协议实现内存统一编址
算力规模无统一口径8 EFLOPS FP8、16 EFLOPS FP4
HBM 容量分散1PB HBM 容量
互联方式大量 800G 光模块5500 个 Hi-ONE NPO 模块
系统可用度受故障修复拖累官方称达 99.8%

Hi-ONE:把光引擎搬进封装内​

昇腾 960 最大的技术亮点是首次商用 Hi-ONE NPO 近封装光学方案。据公开报道,Hi-ONE 是业界首个具备量产能力的 NPO 产品,也是目前行业传输容量最大的 NPO 产品,并且是唯一实现内置光源的 NPO 产品,单引擎传输容量达 7.2T。

它的降本账算得清楚:整套昇腾 960 超节点使用 5500 块 NPO,替代原本需要 4.8 万颗 800G 光模块,减少 550 多千瓦功耗,同时将系统无故障运行时间提升一倍。此外华为已在国际标准组织 OIF 提出 NPO 标准立项建议,试图推动产业生态成型。

配套的灵衢互联架构同样激进。据华为常务董事、ICT BG CEO 杨超斌介绍,灵衢将十余种互联协议统一为灵衢协议,互联带宽从百 GB 级提升至 TB 级,RTT 通信时延从 7 微秒压缩至 2 微秒。在设备侧,华为发布了覆盖柜内、跨柜与集群三级互联的灵衢互联设备,柜内互联刀片实现零电缆,一个 4096 超节点可节省 196 公里铜缆。

现实的挑战:发布不等于交付​

发布会热度之外,有几个必须清醒看待的点。

首先是量产与产能。Hi-ONE 号称"业界首个具备量产能力",但"具备量产能力"与"大规模稳定量产"之间仍有距离。昇腾 950 系列规划 2026 年出货 75 万片,这本身已是极高的供应链压力,960 作为更大规模的系统级产品,供应链复杂度远高于单卡。

其次是规模化验证。截至 2026 年 9 月,昇腾超节点已规模商用 1000 多套,应用于互联网、运营商、金融、教育、医疗、交通、制造等行业;昇腾 384 超节点已商用超 750 套。但 960 超节点目前仍处于发布阶段,尚无公开的规模商用交付数据。

第三是成本门槛。4096 卡单节点意味着超 1000 平方米的占地与极大的电力需求(据公开报道,基于昇腾 950DT 的 Atlas 950 超节点满配 8192 卡,占地约 1000 平方米)。这种配置目前只有头部互联网厂商、运营商与国家级算力中心有能力消化。

研判​

从 910C 超节点到 950 再到 960,华为的战略主线很清晰——"超节点加集群"的系统级架构创新,而非单纯堆单卡算力。多个昇腾 960 超节点采用灵衢或 RoCE 连接可构建更大规模集群,通过二层 CLOS 四平面组网,最大集群规模可达 51.2 万卡,再结合多轨道拓扑技术最大可支持 100 万卡集群。

这条路线的挑战不在技术叙事,而在工程兑现:NPO 光引擎的良率、液冷系统的长期可靠性、以及从千卡到 4096 卡规模下真正的 MFU 数据,都需要时间检验。对采购方而言,960 的意义在于它把"卡级国产替代"推进到了"系统级自主架构",这一步比任何单卡参数都更重要。等待 960 商用超节点的第一批公开实测与稳定运行数据,才是判断其成色的关键。

昇腾 310B:被忽视的边缘推理基石

· 4 min read
Industry Research Team

谈起华为昇腾,话题总是围绕 910B、910C 乃至最新的 950 系列在云端大模型训练上的鏖战。但在数千公里之外的路口摄像头、工厂质检台和安防盒子中,真正大规模部署的其实是另一颗芯片——昇腾 310B。它不跑大模型训练,却是国产边缘 AI 交付量最大的推理底座之一。

从 310 到 310B:一次务实的迭代​

昇腾 310 是 2018 年随达芬奇架构一同亮相的首代边缘推理芯片,昇腾 310B 则是它的全面升级版,约在 2025 年前后以新命名体系广泛铺货。它延续了达芬奇架构的双 AI Core 设计,集成 4 个 TAISHAN V200M 处理器核,支持 FP16 与 INT8 混合精度计算。制程方面官方并未大张旗鼓宣传,公开资料多记为 12nm 级工艺。

核心规格如下:

参数昇腾 310(初代)昇腾 310B
架构达芬奇达芬奇(升级版)
INT8 算力16 至 20 TOPS8 或 20 TOPS(两档可选)
FP16 算力8 TFLOPS4 或 10 TFLOPS(对应两档)
内存LPDDR4XLPDDR4X 8GB 或 12GB
内存带宽25.6 GB/s最高 51.2 GB/s
芯片功耗未公开约 8W(整机典型 21 至 25W)
视频编码H.264/H.265满配 20 路 1080P 30FPS

8 瓦功耗里的工程哲学​

昇腾 310B 的价值不在于峰值算力,而在于能效与工程完备度。芯片级功耗约 8W,意味着它可以塞进无风扇的枪机摄像头和巴掌大的边缘盒子,靠被动散热常年 7 乘 24 小时运行。芯片同时集成视频编解码引擎,满配可解码 40 路 1080P 视频,做到"解码、推理、编码回流"一条龙,这对安防视频结构化场景是刚需。

软件层面,它共享昇腾的 CANN 工具链与 AscendCL 运行时,与云端 910 系列同一套开发体系。开发者在 310B 上写的推理代码,未来迁到 Atlas 300I Duo 或 910 服务器上改动极小,这种"端边云同构"正是华为全栈路线的护城河。

落地形态:开发板、智能小站与模块​

昇腾 310B 的典型载体有三类:其一是香橙派等厂商推出的 AI 开发板,20 TOPS 档的版本已成为高校和中小企业接触昇腾生态的最低门槛;其二是 Atlas 200 系列模组与 Atlas 500 智能小站,面向安防、工业质检的量产部署;其三是各板卡厂商的核心板与整机方案,支持 PCIe 3.0、多路 MIPI 摄像头接口,适配无人机、机器人等移动场景。

据公开报道,围绕 310B 的整机方案已覆盖智能安防、智慧交通、工业检测、无人零售等大量行业场景,配合模型压缩技术可在片上跑 YOLO 系列检测、OCR 与轻量级语音模型。

小结:边缘推理不性感,但很重要​

云端大模型是聚光灯下的战场,而边缘推理是颗粒度最细、出货量最大的市场。昇腾 310B 没有惊艳的参数,却以低功耗、完整工具链和端边云一致的软件生态,成为国产边缘 AI 难以绕开的基石。对于需要大规模视频分析、低成本私有化部署的团队,它值得放进选型清单的第一梯队;对于想学习昇腾生态的开发者,一块 310B 开发板也是最便宜的入场券。

昇腾960 超节点:全球首个 NPO 超节点的 4096 卡野心

· 6 min read
Industry Research Team

2026 年 9 月 17 日,华为全联接大会(HC2026)上海站,华为轮值董事长汪涛官宣昇腾960 超节点——全球首个采用 NPO(近封装光学)技术的超节点。4096 卡、8 EFLOPS FP8、1PB HBM,加上提前三个季度就绪的 960DT,华为把"系统级算力"的赌注又加大了一档。

一、HC2026 发布:单节点 4096 卡意味着什么​

先看官方口径的核心数字:

指标昇腾 950 超节点昇腾 960 超节点
单节点卡数1024 卡(WAIC 2026 展出)4096 卡
FP8 算力8 EFLOPS(8192 卡满配)8 EFLOPS(单节点)
FP4 算力16 EFLOPS(8192 卡满配)16 EFLOPS(单节点)
HBM 总容量1152 TB(8192 卡满配)1 PB(4096 卡)
互联 RTT3 μs2 μs(全域 D2D)
光互联灵衢 2.0 总线NPO 光引擎 Hi-ONE

一个直观的对比:950 超节点需要 8192 卡满配才能达到的 8 EFLOPS FP8,960 超节点在单节点 4096 卡内即已实现——这背后是单卡规格翻倍与光互联密度提升的叠加。芯片侧,昇腾960DT 升级至 Da Vinci v6 架构:FP8 2 PFLOPS、FP4 4 PFLOPS、288GB 自研 HBM、9.6 TB/s 带宽,各项指标较 950 系列全部翻倍,华为称这一路径为"韬定律"。双版本节奏同样清晰:960DT 配风冷超节点 Atlas 860,960PR 配液冷超节点 Atlas 960,分别于 2027 年 Q2、Q3 上市。

二、NPO 光互连:一场功耗与密度的革命​

超节点规模越大,互联越是命门。传统可插拔光模块的功耗与密度,正是把超节点从"千卡"推向"万卡"的最大障碍。昇腾960 超节点的答案是 NPO(Near-Package Optics,近封装光学):

  • 5500 个 Hi-ONE 光引擎替代 48000 颗 800G 光模块,单引擎传输容量 7.2T,是业界首个量产、当前传输能力最大、唯一内置光源的 NPO 产品;
  • 系统功耗降低超 550 kW——相当于省出一个中型数据机房的总功率;
  • 无故障运行时间提升一倍,整体可用度达 99.8%。

华为选择 NPO 而非更激进的 CPO,理由是工程务实:NPO 在保留光引擎独立性的同时实现光电近距离握手,规避了 CPO 在可靠性、可制造性、可维护性上的难题,并延续现有光模块产业生态。

对照海外路线,这条路径的差异非常明显:NVIDIA 的 NVL72 系列在机柜内坚持铜互连(NVLink 铜背板),AMD 亦以铜互连为主、借助 UALink 开放生态扩展机柜间网络。铜互连在 72–144 卡尺度上功耗与成本占优,但要再往上走一个数量级,光进铜退几乎是必然。昇腾960 用 NPO 直接把光互联压进超节点内部,是在用互联架构换规模上限——这也是 4096 卡得以成立的前提。华为马尔科夫实验室的仿真给出了一组佐证:4K 超节点组成的 10 万卡集群,相比 8 卡服务器组网,MFU 提升达 2.75 倍——传统架构下,集群内通信要吃掉超过 40% 的训练时间。

三、4096 卡 vs NVL72:两种规模哲学​

把昇腾960 超节点与 NVIDIA NVL72 放在一起,看到的不是同一张设计图的两个版本,而是两种哲学:

维度NVIDIA NVL72昇腾960 超节点
单节点规模72 卡4096 卡
互联介质铜背板(NVLink)NPO 光引擎(Hi-ONE)
设计逻辑小域高带宽、机柜间以太网扩展大域统一内存、集群级扩展

NVL72 的思路是把最紧密的互联限制在 72 卡的小域内,用成熟的铜互连控制功耗,再靠网络横向扩展;昇腾960 则把"超节点"的边界直接推到 4096 卡,用统一内存编址和 2 μs 全域 RTT 让整个节点在逻辑上"像一台机器"。单卡绝对性能仍落后 NVIDIA 旗舰一代的背景下,华为选择用更大的 Scale-Up 域弥补代差——评估国产算力,不能只比单芯片 PFLOPS。

四、提前三个季度:执行信号与一年一代路线图​

比规格更值得注意的是节奏:昇腾960DT 较原计划提前三个季度就绪,960PR 提前一个季度。在先进制程受限的环境里,提前就绪意味着供应链、封装、整机调测的每一个环节都被压缩过——这是执行力的信号,也是对客户交付承诺的背书。

路线图同步浮出水面:2028 年昇腾970、2029 年昇腾980,"一年一代"的迭代节奏与算力规格持续翻倍的韬定律并列官宣。而 960 的部署底盘已经就位——昇腾910C 超节点已部署超 1000 套,950 超节点规模商用,CANN 外部开发者占比升至 61%、月活开发者突破 5200 人。

配套系统同步升级:鲲鹏 TaiShan 950 超节点支持全光组网下 4096 节点、256TB 统一内存池;OceanStor M900 上下文内存存储基于灵衢总线一跳直连 PB 级 KV Cache,把推理时代的上下文瓶颈纳入系统级解法。集群扩展路径上,多个 960 超节点经灵衢网络或 RoCE 互联可达 51.2 万卡,叠加多轨道拓扑后支持 100 万卡集群。

小结​

昇腾960 超节点的故事有三层:工程层面,NPO 光互连用 5500 个光引擎换下 4.8 万颗光模块、省电 550 kW,把光互联提前压进超节点内部,走出了与 NVIDIA 铜互连不同的路线;架构层面,4096 卡对 72 卡,是以更大的 Scale-Up 域对冲单卡代差的规模哲学;执行层面,960DT 提前三个季度就绪,让"一年一代"从路线图变成了可以兑现的承诺。2027 年 Q2 上市在即,真正的考验将是:这 4096 卡的野心,能否按期变成机房里实际运转的算力。

Atlas 300I Duo:国产推理部署最广的卡之一

· 3 min read
Industry Research Team

如果统计 2025 年以来国产 AI 推理卡的实际装机量,华为 Atlas 300I Duo 大概率排在最前列。它不在算力峰值上炫技,而是把"够用的算力、超大的显存、极低的功耗"组合进一张单槽位标卡,恰好命中了大模型推理时代最真实的采购需求。

双芯设计:两颗 310P 的乘法​

Atlas 300I Duo 的架构思路非常直接:把两颗昇腾 310P 处理器封装在一张 PCIe 卡上,算力和显存同时翻倍。单卡最大提供 280 TOPS INT8 算力与 140 TFLOPS FP16 算力,能效比达 1.86 TOPS/W,官方称业界领先。卡的规格要点如下:

参数规格
AI 算力280 TOPS INT8,140 TFLOPS FP16
处理器构成2 颗昇腾 310P,另含 16 核 1.9GHz 通用 CPU
内存LPDDR4X 48GB 或 96GB,总带宽 408 GB/s
视频解码256 路 1080P 30FPS(H.264/H.265 硬解)
编解码上限32 路 3840 乘 2160 60FPS 解码
PCIe 接口Gen4.0 x16,兼容 x8、x4、x2
功耗150W,单槽位全高全长
工作温度0 至 55 摄氏度

为什么是推理市场的"最大公约数"​

大模型推理的瓶颈往往不在算力而在显存。Atlas 300I Duo 提供最高 96GB LPDDR4X 显存,虽然带宽 408 GB/s 远不及 HBM 方案,但胜在容量大、成本低、功耗低,对于 7B 至 70B 级别模型的 INT8/W8A8 量化推理来说,性价比非常突出。2025 年 DeepSeek 系列开源模型走红后,大量企业以两卡、四卡、八卡 300I Duo 服务器搭建私有化推理底座,京东等渠道单卡价格长期在 1.1 万至 1.2 万元区间,远低于同代 HBM 推理卡。

另一个被低估的能力是视频分析:256 路 1080P 硬解码叠加推理,让它可以同时服务"大模型对话"和"传统视频结构化"两类负载,这在智慧城市、交通枢纽等项目中意味着一张卡顶过去两张卡。

生态与部署体验​

Atlas 300I Duo 依托 CANN 工具链与 MindIE 推理引擎,已适配 DeepSeek、Qwen 等主流开源大模型,vLLM 类服务框架也有对应支持。对运维团队而言,它的 150W 单槽设计无需改造供电与散热,普通 2U 服务器即可插满 8 卡,从采购到上线的周期很短。

当然短板同样明确:LPDDR4X 带宽限制了长上下文和高并发场景的解码速度,FP16 峰值算力也不足以承担千亿参数训练。它的定位从来不是全能选手,而是推理规模化部署的经济解。

小结:把一张卡做对,比做强更难​

在国产 AI 芯片普遍追求峰值算力的语境下,Atlas 300I Duo 证明了"均衡"的商业价值:以两颗成熟芯片组成双芯标卡,用大显存和高能效比承接了最广泛的推理需求。对于以推理为主、预算敏感、追求快速落地的团队,它至今仍是国产推理卡里最难跳过的默认选项。

国产 AI 芯片的订单积压:交付周期与产能爬坡

· 4 min read
Industry Research Team

2026年的国产AI芯片市场出现了一个教科书级的卖方市场特征:客户不问价格、不挑型号,只问一件事——什么时候能到货。据央视财经援引的行业调研,全年需求约400万颗,实际交付约300万颗,百万级缺口把订单周期一路推到三年开外。

满产满销:订单不是问题,产能才是​

多位产业链人士在公开交流中给出的判断高度一致:2026年国产算力芯片全行业满产满销,订单完全不愁,核心变量只剩上游产能与良率。头部互联网大厂与头部芯片公司签订保供框架协议、锁定绝大部分产能的做法,已成为行业标配——先签长约者得产能,后来者排队。

业绩数据佐证了供不应求的成色:2026年上半年,寒武纪营收59.96亿元,同比增长108.1%;摩尔线程营收17.36亿元,同比增长147.4%;壁仞科技营收12.36亿元,同比暴增约20倍。下游智算中心同样如此,有大型智算园区负责人公开表示在手订单已排到三年后,中游集成商的客户数量一年增长10倍,甚至催生了"集装箱式算力中心"——把传统近一年的建设周期压缩到24小时上线。

产业链环节2026年现状
上游芯片需求约400万颗,交付约300万颗,缺口百万级
下游智算中心头部园区订单排至三年后
中游集成部分厂商客户数量一年增长10倍
备货(寒武纪)存货82.48亿元,较上年末增长66.8%
备货(摩尔线程)存货从13.3亿元增至35.5亿元

积压的结构:从晶圆到 HBM 的逐层紧张​

订单积压并非单点瓶颈,而是一条传导链。最前端是先进制程晶圆:国产AI芯片高度依赖国内代工产能与有限的海外先进制程通道,产能分配向头部客户倾斜,行业普遍采用"第一顺位"机制。第二层是HBM与存储:国产HBM供给能力有限,叠加大环境存储涨价周期,先进存储成了最紧的物料之一。第三层是先进封装:CoWoS类2.5D封装产能全球性紧张,国产封装厂扩产需要时间。逐层卡脖子叠加,最终表现为交付周期从数周拉长到数月乃至更长。

厂商的应对是"以存货换交付":2026年上半年,国产AI芯片公司集体大规模备货,寒武纪存货达82.48亿元,海光信息75.18亿元,天数智芯从7.1亿元猛增至19.68亿元。提前锁料锁产能,本质是用资产负债表为交付承诺背书——在涨价预期下,早买还等于省钱,这笔账算得过来。

价格信号:供给短缺的隐性定价​

短缺正在改写价格体系。据公开调研信息,市场主流国产AI芯片的单卡价格受HBM涨价与产品组合变化影响持续上移,多家厂商上调了收入指引;同时晶圆代工端,台积电确认2027年起上调代工价格3%至6%,三星先进制程涨幅最高达15%,内地代工厂也纷纷提价。成本端的全面上移,最终会传导到算力服务价格——这也是国产算力租赁市场持续走强的底层原因之一。

研判:观察产能爬坡,而非订单数字​

对国产AI芯片行业,2026年的正确观察指标不是订单总额,而是三个爬坡速率:晶圆投片量的季度环比、HBM国产供给的实际到位节奏、以及先进封装的良率学习曲线。只要这三个指标持续向上,百万级缺口就会逐步收敛,收入兑现只是时间问题;反之若某环节卡壳,订单积压将转化为客户流失与替代方案回流。当下的国产芯片产业正处在从"能用到好用"再到"够用管饱"的中场——订单积压是这份成绩单上最耀眼也最脆弱的一栏。

徐直军 HC2026 访谈:昇腾950DT年底规模供货,"昇腾中国份额已超英伟达"

· 6 min read
Industry Research Team

华为全联接大会(HC2026)期间,华为轮值董事长徐直军在接受采访时给出了昇腾950系列的最新进度:950PR 已上市但量不大,950DT 超节点年底规模供货,并首次松口"昇腾中国份额已超英伟达"。

访谈要点:950PR 已上市,950DT 年底规模供货​

华为全联接大会(HC2026)在上海举行,展会现场展出了昇腾950和 Atlas 950 超节点。徐直军在采访中把昇腾950系列的节奏讲得非常具体:

  • 昇腾950系列分为 PR 和 DT 两个版本;
  • 950PR 已于 2026 年第一季度正式发布上市,主要面向推理场景,但"上市量不算大";
  • 基于 950DT 的超节点主要用于训练,目前还在测试中,规模供货预计今年年底或明年初。

两代产品的分工清晰:950PR 先行落地承接推理需求,950DT 则押注训练场景,承担更重的算力任务。

"能产多少就供多少":产能成了第一约束​

关于 950DT 的训练表现和供货节奏,徐直军的原话值得完整引用:

"我们和各家模型厂商做了很多沟通交流,从目前测试结果来看,950DT的训练表现非常不错,我相信从明年开始,大量模型的训练会构筑在950DT超节点上。未来关键可能不在于我们推动的力度有多大,而在于我们的供货能力有多大。现在能产多少就供多少,我们希望产业链加快扩产,快一点、多产一点。"

这段话透露出一个重要信号:对国产 AI 芯片而言,需求侧已经不是瓶颈,产能才是。徐直军把"供货能力"而非"推动力度"定义为未来的关键变量,等于公开向产业链喊话扩产——"快一点、多产一点"的表述,把扩产的紧迫性摆到了台面上。

份额表态:"昇腾应该已经超过了英伟达"​

在市场地位问题上,徐直军的表述同样直接:

"在中国市场要统计英伟达的市场占有率很难,但如果从华为能够统计到的数据看,昇腾应该已经超过了英伟达。"

这句话需要仔细解读。徐直军本人也承认统计口径的困难——英伟达在中国市场以何种形式、多大数量出货,外界很难完整统计。华为的判断基于"华为能够统计到的数据",这是一个有限口径的推断,而非权威市场份额数字。但这是华为高层首次公开作出这一表述,其信号意义大于数字本身。

海外策略:暂不全面拓展​

关于国际化,徐直军给出了明确的优先级:"目前昇腾满足国内市场需求还远远不足,所以没有全面拓展海外市场的计划。但确有少数国家做了测试和供给,但量非常少。"

换句话说,海外市场目前只是零星试点,华为的全部产能仍将优先投向国内。这与其"供货能力是第一约束"的判断是自洽的:产能有限的前提下,先满足国内是唯一合理的选择。

时间线与定价背景​

把 HC2026 前后的公开信息放在一起看,昇腾950的落地节奏如下:

事项状态
昇腾950PR(推理)2026年第一季度正式发布上市,上市量不算大
昇腾950DT 超节点(训练)测试中,规模供货预计今年年底或明年初
950DT 指示性价格超 25 万元(路透报道,HBM 成本驱动涨价)
Atlas 950 超节点HC2026 现场展出
昇腾950智算集群云服务9月30日国内商用

值得注意的是定价:路透此前报道 950DT 指示性价格超过 25 万元,主要驱动因素是 HBM 成本上涨。这与全球存储供应紧张的大背景互为印证——HBM 涨价正在推高所有 AI 芯片的成本曲线,国产芯片也无法置身事外。

分析:三个观察点​

**第一,"份额超英伟达"的口径与可信度。**虽然华为的统计口径有限,但结合出口管制后英伟达对华供应受限、国产芯片放量的大背景,昇腾在国内新增 AI 算力采购中的占比持续上升是行业普遍观察到的趋势,争议主要在幅度而非方向。华为选择在 HC2026 这个场合公开表态,本身也说明其对产能与产品力有了相当的底气。

第二,产能取代需求成为第一约束。"能产多少就供多少"说明国产芯片的瓶颈已经从"有没有人用"变成"产得出多少"。下一步的关键变量是先进制程与 HBM 供应链的扩产速度——这也是 950DT 价格超过 25 万元的根本原因。

**第三,950DT 对国产模型厂商的意义。**如果明年大量模型训练真的构筑在 950DT 超节点上,国产训练算力将第一次形成规模化的供应能力。配合 9 月 30 日已商用的昇腾950智算集群云服务,国产模型厂商在训练底座上将有更完整的选择,这对它们的成本结构和供应链安全都有直接影响。

小结​

徐直军在 HC2026 的访谈给出了两条硬信息:昇腾950PR 已上市、950DT 训练超节点年底规模供货;以及一句分量不轻的判断——"昇腾应该已经超过了英伟达"。产能而非需求,正在成为国产 AI 算力扩张的第一约束;而 950DT 能否如期放量,将决定明年国产大模型训练底座的成色。

昇腾950智算集群云服务正式商用:9月30日国内上线、11月30日全球商用

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Industry Research Team

华为全联接大会2026给出明确时间表:昇腾950智算集群云服务9月30日国内商用、11月30日全球商用,全球首个NPO超节点昇腾960同步亮相。

HUAWEI CONNECT 2026:商用时间表落定​

2026年9月17日,华为全联接大会在上海举行。大会上,华为披露了昇腾950智算集群云服务的商用节奏:9月30日国内商用,11月30日全球商用。从大会披露到国内上线仅半个月,节奏之紧,说明昇腾950超节点的规模化交付已经就绪。

关键节点时间/地点
华为全联接大会20262026年9月17日(上海)
昇腾950智算集群云服务国内商用2026年9月30日
昇腾950智算集群云服务全球商用2026年11月30日

"国内先行、两月后推向全球"的节奏也传递出另一个信号:昇腾不再只盯着国内市场,智算集群云服务将作为中国AI算力方案走出去的载体,参与全球算力供给的竞争。

昇腾960超节点:全球首个NPO超节点​

同期发布的昇腾960超节点,是全球首个NPO超节点(近封装光学超节点),关键规格如下:

指标数值
卡规模4096卡
算力8 EFLOPS FP8 / 16 EFLOPS FP4
显存1PB HBM
光互联方案5500个Hi-ONE光引擎,替代4.8万颗800G光模块
降功耗550kW
可用度99.8%
Hi-ONE单引擎传输容量7.2T

这组数字的核心看点在于光互联的代际切换:用5500个Hi-ONE光引擎替代4.8万颗800G光模块,降低550kW功耗,同时做到99.8%的可用度。NPO(近封装光学)路线在超节点规模下的价值被直观呈现——光模块数量下降一个数量级,意味着故障点、功耗与运维复杂度同步大幅收敛。在4096卡这种规模的系统里,互联可靠性直接决定训练任务的连续性。

昇腾950超节点:规模商用与SOTA背书​

昇腾950超节点已规模商用1000多套,落地行业覆盖互联网、运营商、金融、教育、医疗、交通、制造等。规模数字之外,更关键的背书是:昇腾950超节点是国内唯一训练出SOTA模型的超节点。

"能训练出SOTA模型"是对训练集群最硬核的检验——它证明的不仅是硬件规格,而是"集群规模+互联效率+软件栈"的组合在大规模训练中真实可用。对于正在选型的行业客户而言,这比任何纸面参数都更有说服力。

芯片路线图:960提前就绪,970/980排期明确​

华为还更新了昇腾芯片的推进节奏:

  • 昇腾960DT较原计划提前三个季度就绪;
  • 昇腾960PR提前一个季度就绪;
  • 2028年推出昇腾970,2029年推出昇腾980。

"提前就绪"在当前的供应链环境下格外难得——在全球先进制造资源紧张、HBM紧缺的背景下,按时甚至提前交付,本身就是工程与供应链能力的体现。而970/980排期明确到年份,则给生态伙伴与客户提供了可规划的长期预期。

CANN全面开源:生态数据盘点​

软件生态方面,昇腾的进展可以用一组数据概括——CANN已全面开源:

  • 外部开发者占比61%,月活跃开发者超5200名;
  • 40+模型实现原生训练;
  • 支持PyTorch、Triton、vLLM、veRL等90+开源项目;
  • 成为PyTorch官网首个中国算力平台。

其中"PyTorch官网首个中国算力平台"具有标志性意义:主流框架的原生适配,意味着开发者迁移成本大幅降低,而61%的外部开发者占比说明社区已经超出华为体系自身,形成外部贡献的正循环。

全栈协同:TaiShan 950与OceanStor M900​

硬件侧的配套升级同样值得关注。TaiShan 950超节点完成升级:支持4096节点、256TB统一内存池——统一内存池让CPU侧内存资源可以按需调度,与超节点的算力规模相匹配。存储侧,OceanStor M900上下文内存存储提供PB级KV Cache能力,直击大模型推理场景的上下文缓存需求:推理热门场景下,KV Cache的存取效率直接决定吞吐与首字延迟。

芯片(昇腾950/960)、CPU(TaiShan 950)、存储(OceanStor M900)、软件栈(CANN)四层同步演进,华为走的是典型的全栈协同路线。

小结​

从昇腾950智算集群云服务"9月30日国内、11月30日全球"的商用时间表,到昇腾960超节点"4096卡、8 EFLOPS FP8、16 EFLOPS FP4、1PB HBM、5500个Hi-ONE光引擎"的规格突破,再到昇腾950超节点规模商用1000多套、成为国内唯一训练出SOTA模型的超节点,以及CANN全面开源、外部开发者占比61%的生态进展,华为正以"芯片-超节点-云服务-开源生态"的全栈节奏推进昇腾路线图。昇腾970(2028)、昇腾980(2029)的排期已经明确——昇腾的追赶不再只是单点突破,而是体系化的持续推进。

NVIDIA's China Share Crashes to 8% as Ascend Rises to 50%: The Dramatic Reshuffle of China's AI Compute Market in a September Report

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Industry Research Team

This article is based on market analysis published by Bloomberg Intelligence and Bernstein in September 2026 and public reporting; market share and revenue figures are analyst estimates, not official disclosures.

On September 28, two Wall Street reports simultaneously painted a dramatic picture: the balance of market share in China's AI compute market completed an almost total flip within 12 months.

1. The Share Flip: 40% to 8%, Ascend to 50%​

Bernstein's latest forecast:

  • NVIDIA's share of the China AI chip market will fall from about 40% to about 8% by the end of this year
  • Huawei Ascend rises to nearly 50%
  • The immediate trigger: China's September ban on new H20 orders from NVIDIA, which shut the last channel for NVIDIA's return to the Chinese market
  • ByteDance, Alibaba, and Tencent have all placed large Ascend orders

On the timeline, this was not a sudden shock but the cumulative result of three years of tightening export controls: NVIDIA's share of the China AI chip market once peaked at 95%; as high-end chips were cut off, Chinese hyperscale cloud providers pivoted wholesale to Huawei and domestic alternatives. Even when Washington allowed H200 sales to China in January 2026, the gears of that shift had already meshed — there was no going back.

2. Ascend 950PR: The "Chinese H200" in Analysts' Eyes​

What underpins this share data is product strength itself:

  • The Ascend 950PR entered mass production in March this year, with FP4 compute of up to 2 PFLOPS and 128GB of domestic HBM
  • Analysts rate it as roughly on par with the NVIDIA H200
  • Huawei's AI chip revenue is expected to reach $12 billion this year, up 60% from $7.5 billion in 2025

For the full specifications of the 950 series, see our earlier in-depth articles: Ascend 950PR/950DT Dual-Configuration Analysis and Ascend 960 Official Launch — the 960 was ready three quarters ahead of schedule, confirming a one-generation-per-year cadence.

3. The Model Side: Chinese Open Models Take the OpenRouter Token Pie​

While chip shares flipped, the model usage data is equally striking (OpenRouter platform statistics):

MetricData
DeepSeek token share (June)16.3%, surpassing Google, Anthropic, and OpenAI individually to rank first
Combined token share of Chinese open-weight models (May)About 61% (DeepSeek, Qwen, MiniMax, Tencent Hunyuan, etc.)
Weekly token consumption of Chinese modelsAbout 18 trillion, versus about 5.5 trillion for US models — a gap of more than 3x, with the overtake completed within a year
China-US frontier model performance gap (June)Narrowed to 6%, a historic low (9% in May)

Compute and models form a positive feedback loop: cards that cannot be bought force domestic compute to scale up; scaled-up domestic compute produces cheap tokens; and cheap tokens let Chinese open-source models swallow the bulk of global inference traffic.

4. But the Stock Market Isn't Buying It​

Bloomberg Intelligence pointed out a contradiction in the same period: the valuation discount of the China Tech 8 relative to the US Magnificent Seven has widened to more than 50%, the widest of the year, and BI believes only a "true AI breakthrough" can close it. Year-to-date stock performance: Alibaba about -7%, Tencent about -23%, while US AI infrastructure leaders broadly gained more than 15%.

There are two readings of this divergence: either the market is underestimating China's AI fundamentals, or earnings execution (Alibaba's EPS missed expectations by 17.3% last quarter, Baidu's by 36%) has dragged down the delivery of the AI narrative. For industry observers, the notable point is: the compute-side data (share, revenue, shipments) has moved ahead, while application-side monetization is still on the way.

5. Three Takeaways for Compute Buyers​

  1. For deployments in China, the Ascend ecosystem is already the default option. The cost of migrating from CUDA to CANN is one-time, while supply uncertainty is persistent; after the September ban, there is no compliant path to procuring new NVIDIA cards in the Chinese market.
  2. Domestic compute "matching the H200" is a watershed. The implicit assumption of domestic substitution used to be "discounted performance, discounted price"; when single-card performance catches up to the H200 generation, procurement decisions return to pure TCO and supply-security calculations — we recommend using the TCO Calculator to put electricity, depreciation, and utilization into the same table.
  3. The token cost curve determines the application landscape. Chinese models' 61% share of OpenRouter tokens shows that the chain of compute self-sufficiency leading to token price drops leading to application prosperity has completed its first leg; the next question is whether inference costs can keep falling.

Summary​

From 40% to 8% is not a slogan but a market reshuffle driven jointly by the ban, product strength, and the model ecosystem. For the Chinese market, the mass-production cadence of Ascend 950/960 and the maturity of the CANN ecosystem will determine whether this share can be held; for the global market, the combination of China's compute "internal circulation + open-source models going overseas" is rewriting the geographic distribution of inference traffic.

(Market share and revenue forecasts come from Bernstein / Bloomberg Intelligence analyst reports; actual figures are subject to each company's financial reports.)

昇腾 960 官宣发布:FP4 算力翻倍、全球首个 NPO 超节点,华为确认一年一代

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Industry Research Team

2026 年 9 月 17 日,华为全联接大会(HC2026),华为常务董事、ICT 基础设施业务总裁汪涛正式发布昇腾 960。与 8 月数字中国峰会上的"路线图预告"不同,这次是完整的规格官宣——而且提前三个季度就绪。本文基于华为官网新闻稿及多方报道整理,逐项拆解 960 的规格、超节点与路线图含义。


1. 昇腾 960:双版本,训练先行​

昇腾 960 分为两个版本,节奏错开一个季度:

指标昇腾 960DT(训练版)昇腾 960PR(推理版)
FP8 算力2 PFLOPS(较 950 翻倍)待披露
FP4 算力4 PFLOPS待披露
显存288GB(自研 HBM)待披露
显存带宽9.6 TB/s待披露
配套超节点Atlas 860(风冷)Atlas 960(液冷)
就绪 / 上市2027 Q1 / 2027 Q22027 Q3

三个读数:

  • 提前三个季度就绪:960DT 原计划 2027 年 Q4,现在 2027 Q1 就绪、Q2 上市——与 950DT"提前上线华为云"一脉相承,路线图可信度在持续兑现;
  • 精度口径与英伟达对齐:FP8 / FP4 主口径(辅以自研 HiF8 / HiFP8),FP4 已是 2026 新卡的通用口径;
  • 288GB 自研 HBM + 9.6TB/s:显存容量与带宽同步翻倍,对训练长上下文大模型是实打实的容量红利。

单卡规格详见昇腾 960 规格页;上一代昇腾 950DT 规格页。

2. 昇腾 960 超节点:全球首个 NPO 超节点​

这是本场发布真正的"重器"——昇腾 960 超节点是全球第一个采用 NPO(近封装光学)的超节点:

指标昇腾 960 超节点
单节点规模4096 卡
系统算力8 EFLOPS FP8 / 16 EFLOPS FP4
HBM 总容量1 PB
互联 RTT低至 2μs
可用度99.8%

NPO 意味着什么:传统光模块挂在交换机面板上,信号要先出封装再转电—光;NPO 把光引擎挪到交换芯片封装近旁,大幅缩短 SerDes 距离、降低功耗与时延。华为的具体数字:

  • 5500 个自研 Hi-ONE 光引擎(业界首个量产 NPO,单引擎 7.2T);
  • 替代 4.8 万颗 800G 光模块;
  • 降低功耗 550kW 以上,同时支撑 2μs 级互联时延。

对比 8 月数字中国峰会的口径(Atlas 960 单超节点 15488 卡),官方最新口径为单超节点 4096 卡(1 个超集群可由多超节点组成)——以华为官网最新新闻稿为准。

⚠️ 华为还给出了"MFU 提升 2.75 倍""推理时延降低 70%"等收益数据,均出自华为马尔科夫实验室仿真,尚无独立第三方实测,阅读时注意口径。

3. 一年一代:970(2028)→ 980(2029)​

华为首次把"一年一代"从愿景变成官宣承诺:

年份产品状态
2026昇腾 950 系列950PR 已量产,950DT Q4 放量
2027昇腾 960本次官宣,提前就绪
2028昇腾 970HC2026 确认
2029昇腾 980HC2026 确认

支撑这一节奏的是华为提出的"韬定律":算力规格每代翻倍,访存带宽、访存容量、互联带宽同步大幅提升。

生态侧的同场数据也值得记录:CANN 外部开发者占比首次超过 61%、月活开发者 5200 人;910C 超节点部署已超 1000 套。

4. 竞争坐标:单卡有代差,系统级对打​

把 960DT 放到 2027 年的棋盘上看:

  • 对 NVIDIA Rubin(R200:288GB HBM4 / 50 PFLOPS FP4):单卡 FP4 算力约为 R200 的 8%(4 vs 50 PFLOPS),单卡代差客观存在;但 4096 卡超节点 + NPO 互联是系统级竞争——用"可交付的超大集群"对打单卡性能;
  • 对采购方:960 的价值主张是"在国产量产约束内拿到最大可用集群"。DeepSeek 拟采购 16 万颗 950DT 跑推理的订单已经证明:当供给与生态到位,头部实验室愿意主动选国产;
  • 对国产链条:950→960 的显存翻倍直接拉动国产 HBM 迭代,这是整条链的胜负手。

5. 小结​

  • 960DT:FP8 2P / FP4 4P、288GB HBM、9.6TB/s,2027 Q2 上市,提前三个季度;
  • 960 超节点:全球首个 NPO 超节点,4096 卡 / 8 EFLOPS FP8 / 1PB HBM / RTT 2μs;
  • 路线图:一年一代官宣至 2029,950、960 均提前兑现,规划可信度显著上升;
  • 看什么:2027 Q2 实际交付节奏、国产 HBM 产能、CANN 生态的第三方模型覆盖度。

相关阅读​

参考资料​

  • 华为官网:发布全球首个采用 NPO 的超节点(昇腾 960 超节点)(2026-09-17)
  • 电子工程专辑:国产 AI 芯片新突破!华为昇腾 960 芯片将提前发布
  • 环球网:华为全联接大会 2026 主题演讲报道

本文基于华为官网新闻稿与公开报道整理。MFU、时延等收益数据为华为实验室仿真口径;2028 / 2029 产品仅为路线图官宣,规格以未来发布为准。