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标题: 华为追赶英伟达：把单卡之争变成一场集群战 [查看完整版帖子] [打印本页]
时间: 2026-9-23 10:42
作者: coffee198375
标题: 华为追赶英伟达：把单卡之争变成一场集群战
“华为的目标是成为英伟达”。
9月14日，华为心声社区公开了一份监事会主席郭平与新员工的座谈纪要。在被问及华为对大模型的战略定位时，郭平罕见地给出了一个直白的回答。
他同时划定了边界。华为的核心优势不在于拥有自研大模型，而在于支持客户构建优秀的大模型，确保全球各种大模型都能在华为昇腾、鲲鹏、超节点及集群上高效运行。
三天后，9月17日，华为全联接大会2026上，昇腾960超节点、灵衢UnifiedBus互联协议、CANN开源生态、华为云Agentic Cloud、SCALE伙伴体系陆续发布。把这些发布串起来看，郭平那句话不是一次内部对新员工的激励，而是一份有产品路线图支撑的战略说明书。
问题是，这份说明书完成度有多高？目前来看，华为的策略是一块块把版图拼好。
从采购方到竞争者
华为对英伟达的追赶，不是从昇腾发布才开始的。
2020年之前，华为几乎所有芯片都从美国采购，一度是英伟达在中国最大的客户之一。
当时，华为正承受着高昂的成本压力：其智能云硬件平台Atlas在市场拓展上面临的最大阻碍，就是服务器动辄六七十万元的售价，其中仅英伟达的算力卡就占去了40万元。高昂的成本导致这一代产品在市场上的销量寥寥无几，多靠华为内部消化。
然而，转向自研的线索，早已草蛇灰线。2016年CES期间，华为海思总裁何庭波与英伟达CEO黄仁勋有过一次交谈。彼时，英伟达宣布淡出手机芯片市场，何庭波试探性地询问能否将相关技术授权给华为，遭到了黄仁勋当场拒绝。
这次拒绝让何庭波坚定了布局AI芯片的决心。回国后接触了寒武纪，并选择了其芯片产品，但听完陈天石的演讲后，何庭波判断华为内部同样拥有中科大少年班背景的人才，随即把开发AI处理器的任务交给了廖恒。2017年，代号为“达芬奇”的内部AI芯片预研究项目正式立项。
如今，廖恒已是华为半导体首席科学家。他曾带领团队系统梳理了过去十多年的深度学习成果，发现了一条完全不同的道路。当时，英伟达走的是“积木拼装”的CMP（多芯粒异构封装）路线。其核心优势在于极其聪明的“多线程协同指挥系统”，能让成千上万个线程同时排队跑。但这更像一个全能选手，并没有将AI最核心的计算优化到极致。
华为想得很清楚，如果像素级模仿英伟达，做出来的产品顶多价格略低，性能却未必跟得上。于是，华为选择了DSA（面向特定领域优化的专用架构）的路线。
传统CPU走的是串行处理，一次算一个。英伟达GPGPU走的是大规模并行，让成千上万个线程同时跑。华为两条都没选，而是把计算单元改造成了三维立体的方块阵列。这种设计，让芯片每瓦功耗能换来的AI算力大幅提升。
2018年上半年，自研昇腾芯片项目正式启动，主要瞄准数据中心推理卡和边缘计算两个场景，明确对标英伟达GPU。
但华为很快发现，光有芯片不够。此前为了自主完成二次开发，华为打造出支持资源池编排、完成二次封装的CUDA层，实现突破。据方兴东所著《晟腾崛起》一书中讲述，当华为向英伟达申请授权时，被英伟达拒绝了。原因是，这不仅触碰了英伟达靠卖硬件赚钱的核心商业利益，还需要英伟达团队贴身参与服务，增加了成本。
这条路走不通，华为决定换一种打法。不跟英伟达比拼单一产品的参数和性能。华为把产品形态改为一台机器、一个机架、一个集群、一个规模化数据中心。这给了华为更大的设计自由度，也避开了单卡竞争的正面战场。
但想成为“中国英伟达”的并不只有华为。
2025年底到2026年初，摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技、天数智芯四家国产GPU公司密集完成上市，燧原科技也在2026年9月登陆科创板。媒体给它们贴上了同一个标签，“中国版英伟达”。摩尔线程创始人张建中曾任英伟达中国区总经理，壁仞科技CTO洪洲曾主导华为海思自研GPU，沐曦的核心团队也有英伟达和AMD背景。
但“中国英伟达”这个标签底下，走的是不同的路。四小龙中，摩尔线程、沐曦、壁仞采用GPGPU路线，兼容CUDA生态，让现有代码尽量跑起来；燧原科技和华为昇腾一样选择了DSA路线，但燧原科技选择不兼容CUDA，所以需要重建自己的软件栈。
壁仞科技招股书引用的灼识咨询数据显示，2024年英伟达和华为海思（根据附注线索推断）占据了中国智能计算芯片市场94.4%的份额。在这极高的头部集中度下，其他国产AI初创势力在2024年尚处于起步或商业化前期，“四小龙”合起来在中国AI芯片市场的份额不到2%，而华为昇腾已经是其中份额最大的国产厂商。
也就是说，喊着同一个口号的公司很多，但真正在系统级、集群级与英伟达正面交锋的，目前只有华为一家。
七年之后，昇腾960是这套系统级打法的第一个完整落地成果。
速度在追赶，代差仍存在
昇腾960系列芯片的提前亮相成为这次大会的核心话题。轮值董事长汪涛在大会上宣布该系列芯片“提前研发就绪”， 并披露了它提速后的发布路线图。
昇腾960DT面向训练，比原计划提前三个季度，2027年第一季度就绪。960PR面向推理，提前一个季度，2027年第三季度就绪。后续970、980将保持一年一代的迭代节奏。
以华为公布的性能参数来看，昇腾960DT的核心算力和存储能力较上一代翻倍。综合多家行业数据分析，其性能高于英伟达2023年发布的H200 SXM，但低于2025年下半年开始发货的B300。前者是英伟达上一代旗舰，后者是它当前的主力产品。这意味着，昇腾960的单卡水平大致相当于英伟达两年前的产品，还没赶上它现在的主力。
华为没有回避单卡差距，选择了另一条路径来对冲。
华为内部曾对算力效率做过比较。在单位有效面积里，华为的算力暂时达不到英伟达顶尖水平，只能通过服务器、集群等方式把整机算力密度做上去，代价是功耗高。这种打法逼着华为去思考大模型到底需要什么样的硬件，其结论是，OpenAI和英伟达在底层紧密联动，就像当年的微软和英特尔，所以华为必须咬住英伟达。
华为自认为比英伟达有一个优势，可以把CPU和GPU彼此相通、协同。但协同的前提是互联，而互联恰恰是英伟达布局更早的领域。英伟达推出NVLink技术，还收购了Mellanox，比其他公司提早三年预判到了互联的重要性。所以ChatGPT-3.5爆发的时候，华为在互联领域已经慢了1至2年。
差距摆在那里，华为策略是在存储发力，做定制化布局。据《晟腾崛起》所述，华为内部对英伟达的竞争策略，被概括为一句话，像蛇一样用长链条布局和迂回方式咬住对手。
直到2023年上半年，910B芯片回归，华为才解决了此前架构性缺陷，同时开放底层能力，让用户能基于集群计算提供的工具自行开发。到6月，推理芯片性能达到了英伟达的1.6至1.7倍。这是“咬住”策略的第一个可见成果。
2026年初，华为高层召开昇腾业务研讨会，对“超节点+集群”解决方案给予重视，明确昇腾的战略意义，并决定满足头部客户的大规模算力需求，通过一体机业务解决中小算力场景。至此，中国市场能够实现大规模商用，并且稳定支撑上万个节点集群运行的AI芯片，只有华为昇腾。
这背后的逻辑很清楚，华为的竞争力不在单卡，在集群。
用超节点绕开单卡瓶颈
全联接大会上，汪涛正式发布了采用NPO技术的昇腾960超节点，并公布将在2027年上市。同时，他在会上提到，此前的昇腾910C超节点已部署超1000套，昇腾950超节点已规模商用。
昇腾960超节点到底有多能打？一个超节点，最多塞进4096张卡，算力直接干到8 EFLOPS FP8、16 EFLOPS FP4，内存容量1PB。这相当于把512台普通8卡服务器“拧成”一台机器来用。华为还推动用5500个自研Hi-ONE光引擎替换4.8万颗800G光模块，功耗降低超过550千瓦，无故障运行时间翻倍，一年内非计划停机不到18小时。
为了解决卡多了“堵车”的问题，华为通过灵衢UnifiedBus将十余种互联协议统一为灵衢协议。带宽从百GB级冲到TB级，延迟从7微秒压到2微秒。全局内存统一编址，4096张卡的内存变成一个共享大池子，谁都能直接访问，不用来回搬数据。
此外，多个超节点再组队，通过二层CLOS四平面组网，最大能拉到51.2万卡。再加多轨道拓扑，理论上能干到100万卡。
汪涛解释，“什么叫超节点？必须是超节点内跨物理节点的内存可以统一编址，意味着任何一个AI芯片可以访问超节点内的所有内存共享池。内存不能统一编址的不是超节点。”
在他的主题演讲中，华为首次公开了一组来自华为马尔科夫实验室的仿真数据。由4K超节点组成的10万卡集群，相比由8卡服务器组成的同规模集群，MFU（模型算力利用率）提升2.75倍。汪涛同时透露，目前业界10万卡集群的MFU普遍不足30%，约七成时间处于故障及故障修复状态。MFU每提升1个百分点，10万亿参数大模型的训练周期可缩短约3天。
但值得注意的是，2.75倍是仿真数据，不是实测。目前尚未有百万卡级集群在实际生产训练中的验证数据公开。汪涛自己也承认，“100万卡只是技术指标，实际部署中10万卡可以基本满足需求”。
也就是说，系统级路径的逻辑是清晰的。在单芯片制程受限的前提下，用更大规模的互联和集群协同来弥补单卡差距。但代价是更高的系统复杂度和组网成本，收益是绕开了制程瓶颈。
生态在扩大，迁移成本仍是门槛
英伟达最深的护城河是CUDA，华为对此有清醒认知。但汪涛在演讲中宣布“昇腾已跨越生态拐点”。
起点是华为内部一场长达数年的观念转折。华为是做电信和硬件出身的，过去习惯了“卖硬件赚钱”的封闭逻辑，内部专家一度对把核心软件开源“心里没底”。直到轮值董事长徐直军力排众议，先是拍板开源了MindSpore框架，后来又宣布CANN异构计算架构全面开源开放，这才一步步把昇腾从封闭硬件变成开放生态。
六年之后，数据上看，生态确实在改善。全联接大会上，华为披露，CANN开源社区月活开发者突破5200名，其中非华为的外部开发者占比达到61%。昇腾成为了首个被全球主流AI框架PyTorch官网直接支持并提供安装分支的中国算力平台，基于昇腾+CANN的原生训练模型已超过40个。
但“跨越拐点”不等于“迁移零成本”，业界绝大多数代码都是基于英伟达环境写的，迁移成本依然高昂。
多家媒体报道援引参与迁移的工程师估算，对于DeepSeek这类开源模型，借助现有生态支持，通常只需额外增加2至3名工程师、耗时约一个月便可完成训练适配，但对于仅公开权重、不开放源码的商业模型，则可能需要约10名工程师额外投入6个月以上。
目前，中国AI产业的国产替代呈现出“推理先行、训练滞后”的局面。在难度较低的“推理侧”，昇腾的适配相对容易，950超节点也已规模商用。但到了核心的“大模型训练侧”，迁移成本的高低依然取决于模型的开放程度。
针对这一门槛，华为针对性地推出了 “MindSpeed-LLM Agent” 以及自动调优工具，官方强调其能将跨版本适配工作从数天压缩至1小时，正是为了用工具链去填平CUDA的生态鸿沟。
华为不是复制英伟达
市场给出了一个阶段性答案。研究机构Bernstein Research预测，2026年华为将占据中国AI芯片市场50%的份额，而英伟达的份额将从2025年的约40%萎缩至8%左右。另一家研究机构TrendForce的预测更激进，认为国产AI芯片在国内高端市场的份额将接近90%。
此前，英伟达CEO黄仁勋已公开确认，该公司在中国AI加速器市场的份额降至0%，并在采访中直言，放弃中国这样体量的市场“在战略上并不合理”。
但这些数据只是反映了地缘政治驱动下的国产替代进程，而非全球技术竞争格局的彻底扭转。英伟达在中国的退场，更多源于外部的出口管制政策，并非产品核心竞争力的直接易主。
回到郭平那句话。华为在ICT与计算领域的目标是成为英伟达，但华为选择的突围路径与英伟达有本质不同。英伟达走的是“硬件极致优化”路线，用全球最先进的制程、最强大的单卡，以及最成熟的CUDA生态锁定全球市场。华为走的是“系统创新突围”路线，在单卡性能受制于制程的前提下，用超节点架构、光互联技术、集群规模和开源生态来构建竞争力。
这条路也有代价。关于制程工艺，和国内一些“28纳米就满足”的声音不同，华为明确了7纳米是关键底线。华为发布的白皮书显示，昇腾950系列基于全栈自主可控的制造工艺。这意味着，其在无法直接角逐3纳米、2纳米等先进制程的情况下，转向功耗优化、面积优化、3D堆叠等方向建立差异化。
何庭波发表的“韬（τ）定律”其核心便是如此，以时间微缩替代几何微缩，以系统性降低时间常数为终极目标。华为正在将战场从“单点制程”的比拼，强行拽入“全栈系统优化”的维度。
为了支撑这条系统级路线，全联接大会期间，华为宣布，未来三年将再投入50亿元建设开源开放算力新生态。然而，面对CUDA的生态惯性，华为与之仍有相当距离。
华为不是英伟达，也无法复制另一个英伟达。核心问题不在于华为能不能造出一颗性能指标更强的芯片，而是两件事，CANN的迁移成本是否降到让开发者愿意主动作出选择，以及百万卡集群在实际训练中是否能被彻底验证可行性。
这两个问题的答案，华为还需要两三年的时间去回答。
时间: 2026-9-23 10:43
作者: coffee198375
还是钱老的思路：单一性能拼不过就拼系统协调性和效率。。。。
时间: 2026-9-23 11:07
作者: NE90E
coffee198375 发表于 2026-9-23 10:43 
还是钱老的思路：单一性能拼不过就拼系统协调性和效率。。。。
整体最优即可，实现目的是第一位
时间: 2026-9-23 12:00
作者: just10089
赢了，又赢了，赢嘛了，英伟达不行了，咬咬领先！
时间: 2026-9-23 12:38
作者: Vladimir_lenin
哈哈哈哈 木桶原理 性能上限取决于最短的那块
时间: 2026-9-23 12:53
作者: Desla的马甲
本帖最后由 Desla的马甲 于 2026-9-23 12:55 编辑
Vladimir_lenin 发表于 2026-9-23 12:38
哈哈哈哈 木桶原理 性能上限取决于最短的那块
知道IBM大型机怎么被白牌分布服务器干趴的？
你知道木桶原理在什么场景才适用吗？以为听着个原理就放之四海而皆准，这脑子也够死板的，俗称“书呆子。
时间: 2026-9-23 13:21
作者: langji30
当初开算力大会，提建议，抄英伟达作业，被任总一顿鄙视，现在公开说学英伟达
时间: 2026-9-23 13:29
作者: flixyz
Vladimir_lenin 发表于 2026-9-23 12:38
哈哈哈哈 木桶原理 性能上限取决于最短的那块
先留个痕，我就喜欢看V总笑容逐渐消失的样子
时间: 2026-9-23 13:35
作者: flixyz
just10089 发表于 2026-9-23 12:00
赢了，又赢了，赢嘛了，英伟达不行了，咬咬领先！
你除了翻来覆去这两句话还会点啥，还一副众人皆醉你独醒的样子，殊不知其实没人跟你玩，知道吧，这里其实没人正眼瞧你的。
生活工作中一个道理，你的文化水平和交流和文笔水平，话都说不利索，处处被人看不起，没朋友没人关注。
时间: 2026-9-23 15:11
作者: xiaoxiaohe99
堆砌算力
时间: 2026-9-23 16:33
作者: Desla的马甲
flixyz 发表于 2026-9-23 13:35
你除了翻来覆去这两句话还会点啥，还一副众人皆醉你独醒的样子，殊不知其实没人跟你玩，知道吧，这里其实 ...
现实生活中被使唤来使唤去的，想在这里找点自我存在感，偏偏智商不足，只能找骂了。
时间: 2026-9-23 16:41
作者: 锦绣江山
just10089 发表于 2026-9-23 12:00
赢了，又赢了，赢嘛了，英伟达不行了，咬咬领先！
这种redmi用户，和江湖脑一个桌。
时间: 2026-9-23 17:37
作者: lhxcyz
这个其实就是超算的思路
时间: 2026-9-23 17:55
作者: coffee198375
Vladimir_lenin 发表于 2026-9-23 12:38
哈哈哈哈 木桶原理 性能上限取决于最短的那块
蛙总认知有限。。。。
时间: 2026-9-23 17:55
作者: coffee198375
NE90E 发表于 2026-9-23 11:07
整体最优即可，实现目的是第一位
雀食。。。。
时间: 2026-9-23 17:57
作者: coffee198375
lhxcyz 发表于 2026-9-23 17:37
这个其实就是超算的思路
和东风一号的思路一致。。。。
时间: 2026-9-23 18:12
作者: lhxcyz
just10089 发表于 2026-9-23 12:00
赢了，又赢了，赢嘛了，英伟达不行了，咬咬领先！
对，肯定赢。中国的超算也是用这种思路，就是遥遥领先。
时间: 2026-9-23 22:38
作者: just10089
flixyz 发表于 2026-09-23 13:35:27 你除了翻来覆去这两句话还会点啥，还一副众人皆醉你独醒的样子，殊不知其实没人跟你玩，知道吧，这里其实没...
不光会骂人，还会污蔑了？什么样的企业，带出什么人啊！
时间: 2026-9-23 22:39
作者: just10089
coffee198375 发表于 2026-09-23 17:55:58 客总又要爱抚垃圾哥了。。。。
垃圾哥，你除了欺负客总，你还会什么？你敢拿你女朋友说事吗？拿她说，她爱*我吗？
时间: 2026-9-23 22:39
作者: just10089
lhxcyz 发表于 2026-09-23 18:12:06 对，肯定赢。中国的超算也是用这种思路，就是遥遥领先。
对了，赢了，我们骄傲…
时间: 2026-9-23 22:40
作者: just10089
锦绣江山 发表于 2026-09-23 16:41:49 这种redmi用户，和江湖脑一个桌。
你是iPhone这类人吗？最少脑子还没废了，最少不会花高价买工业垃圾！
时间: 2026-9-23 23:06
作者: 奋斗士
本帖最后由 奋斗士 于 2026-9-23 23:08 编辑
SuperNode，SuperPoD，OCS。。。都是英伟达、谷歌已经大规模部署的方案，
只是国内换成了中文名字：超节点，然后就炒的像又一个巨大创新一样
PS：
这个论坛能不能多发点国际最新进展，要不然整天闷头在家自嗨
时间: 2026-9-23 23:12
作者: 狼人克星
奋斗士 发表于 2026-9-23 23:06
SuperNode，SuperPoD，OCS。。。都是英伟达、谷歌已经大规模部署的方案，
只是国内换成了中文名字：超节 ...
先学习学习再来批评阴阳。
别让我给你科普两个超节点有什么不同，没这个兴趣和义务。
时间: 2026-9-24 10:04
作者: 奋斗士
狼人克星 发表于 2026-9-23 23:12
先学习学习再来批评阴阳。
别让我给你科普两个超节点有什么不同，没这个兴趣和义务。
板上的内存池、机柜内的内存池 VS 跨机柜的内存池，了解点基础硬件知识的人，就能大体猜出来一些主要差异，
另外，比如英伟达NVLINK照样可以是跨机柜的内存池
时间: 2026-9-24 11:25
作者: 狼人克星
奋斗士 发表于 2026-9-24 10:04
板上的内存池、机柜内的内存池 VS 跨机柜的内存池，了解点基础硬件知识的人，就能大体猜出来一些主要差异 ...
呵呵，说明你还没有好好学。跨柜根本不是主要区别。
时间: 2026-9-24 11:53
作者: hy1234
just10089 发表于 2026-9-23 12:00
赢了，又赢了，赢嘛了，英伟达不行了，咬咬领先！
咬咬追着英伟达，就非常了不起了，当中国的EUV光刻机没有出现之前，在累，也是要这样做，你不支持吗？还是你真想买英伟达的芯片，问题是人家不卖给你啊。可以怎样，你告诉我。
时间: 2026-9-24 13:13
作者: coffee198375
奋斗士 发表于 2026-9-23 23:06
SuperNode，SuperPoD，OCS。。。都是英伟达、谷歌已经大规模部署的方案，
只是国内换成了中文名字：超节 ...
超节点=大规模部署？你可真是个人才。。。。
时间: 2026-9-24 13:34
作者: 狼人克星
hy1234 发表于 2026-9-24 11:53
咬咬追着英伟达，就非常了不起了，当中国的EUV光刻机没有出现之前，在累，也是要这样做，你不支持吗？还是 ...
不要试图和浆糊讲道理谈逻辑
时间: 2026-9-24 15:02
作者: hy1234
狼人克星 发表于 2026-9-24 13:34
不要试图和浆糊讲道理谈逻辑
中国这几年就是这样的逻辑崛起的，不是吗？中国既然选择了不依赖房地产和金融，那只能all in 创新科技。
时间: 2026-9-24 15:03
作者: hy1234
狼人克星 发表于 2026-9-24 13:34
不要试图和浆糊讲道理谈逻辑
还有我们是不是要接受美丽国度忠告,只读文学,不做创新科技呢.
时间: 2026-9-24 15:53
作者: 奋斗士
本帖最后由 奋斗士 于 2026-9-24 17:49 编辑
coffee198375 发表于 2026-9-24 13:13
超节点=大规模部署？你可真是个人才。。。。
其他厂商超节点几年前已经开始大规模部署了，
国内的超节点是今年才启动
时间: 2026-9-24 15:59
作者: 奋斗士
狼人克星 发表于 2026-9-24 11:25
呵呵，说明你还没有好好学。跨柜根本不是主要区别。
世代单芯 HBMPod 芯片数Pod 聚合 HBM相比 v2
TPU v2 (2017)16 GB2564 TB1×
TPU v3 (2018)32 GB102433 TB~8×
TPU v4 (2021)32 GB4096131 TB~33×
TPU v5p (2023)95 GB8960851 TB~213×
Ironwood (2025)192 GB92161.77 PB~442×官方原文："Directly-addressable shared (supercomputer-level) HBM memory expanded ~400x, from 4 terabytes in [TPU v2]..." —— IEEE Micro 论文
关键点：Ironwood 通过 OCS + ICI 将 9216 颗芯片的 1.77 PB HBM 组织成单一可寻址的计算域（single compute domain），XLA 以"分布式共享内存"抽象统一编程——这是"海量并发下内存池化"的硬件基础。
时间: 2026-9-24 18:10
作者: just10089
hy1234 发表于 2026-09-24 11:53:29 咬咬追着英伟达，就非常了不起了，当中国的EUV光刻机没有出现之前，在累，也是要这样做，你不支持吗？还...
显卡，我只认英伟达。你怎么看？
时间: 2026-9-24 19:46
作者: flixyz
奋斗士 发表于 2026-9-23 23:06
SuperNode，SuperPoD，OCS。。。都是英伟达、谷歌已经大规模部署的方案，
只是国内换成了中文名字：超节 ...
我实在没明白粪哥的逻辑，英伟达有了，华为就不能吹？ 吹也犯法吗，阿sir
时间: 2026-9-24 19:48
作者: flixyz
just10089 发表于 2026-9-24 18:10
显卡，我只认英伟达。你怎么看？
哈哈，显卡，浆糊还知道显卡，啧啧
时间: 2026-9-25 11:31
作者: 奋斗士
flixyz 发表于 2026-9-24 19:46
我实在没明白粪哥的逻辑，英伟达有了，华为就不能吹？ 吹也犯法吗，阿sir
标题隐含的含义，是华为是行业第一个完成单节点到集群/超节点变化的……但事实是：超节点国外已经大规模部署多年了，
吹华为没问题，不能乱吹，误导的吹
时间: 2026-9-25 11:38
作者: 狼人克星
本帖最后由 狼人克星 于 2026-9-25 11:51 编辑
奋斗士 发表于 2026-9-25 11:31
标题隐含的含义，是华为是行业第一个完成单节点到集群/超节点变化的……但事实是：超节点国外已经大规模部 ...
理解力惊人。你为啥这么喜欢解读别人隐含的含义，还能每次都解读错？
奋斗士你当年语文高考多少分？
这么特别的爱好。
时间: 2026-9-25 12:00
作者: just10089
flixyz 发表于 2026-09-24 19:48:31 哈哈，显卡，浆糊还知道显卡，啧啧
你不用显卡吗？海兄？你有信仰，不用微软的系统的，当然无需显卡！
时间: 2026-9-25 12:08
作者: 狼人克星
ospf666 发表于 2026-9-25 12:01
有没有可能，单卡搞不过人家才搞集群
能赢就行了，阿朗的无人机也把你丑国打得鼻青脸肿的
时间: 2026-9-25 13:54
作者: 奋斗士
ospf666 发表于 2026-9-25 12:01
有没有可能，单卡搞不过人家才搞集群
Kimi和智谱，是国产前沿模型的代表，Kimi K3 的总参数规模为 2.8万亿，2800B，对应2800G内存，这还只是模型大小，
要对外提供推理服务，KV cache需要的内存，还要远超模型尺寸本身，
也就是：
跑Kimi K3，需要远超2.8T的内存。。。H200总内存只3T，不搞集群，怎么运行？
这是业务发展带动的需求，不是5G那种行政命令推动，
很简单的技术逻辑，和任何厂商无关。。。
PS：
1）国外模型发展比国产快，比如OpenAI现在已经是10万亿参数级别，是Kimi K3的3倍，国外集群自然走的也比国产快
2）国外AI系统大规模上800G，是2023年下半年的事，国内是去年下半年的事，在基础硬件设施层面，差距2年
3）阿里自研超节点是真正上线了Kimi K3这个国产最强模型
附件: 前沿模型 KIMI.jpg (2026-9-25 13:34, 187.73 KB) / 下载次数 0
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时间: 2026-9-25 14:00
作者: 奋斗士
奋斗士 发表于 2026-9-25 13:54
Kimi和智谱，是国产前沿模型的代表，Kimi K3 的总参数规模为 2.8万亿，2800B，对应2800G内存，这还 ...
作为对比，花厂的卡大量是卖给政府智算中心，和国产前沿模型兼容性太差，利用率极低
时间: 2026-9-25 16:02
作者: Desla的马甲
奋斗士 发表于 2026-9-25 14:00
作为对比，花厂的卡大量是卖给政府智算中心，和国产前沿模型兼容性太差，利用率极低
产兼容了，又说不纯血了。总之都有话说。
话说回来，新的独立生态必然会因为与现有模型兼容问题产生利用率问题。
所以这是生态初期的阵痛，公开信息就有当前华为的超节点有一个很重要的指标优化，就是芯片利用率，要从30%提升都到70%。这个你倒是一点都没看到。总之呢，华为好的一点都不提，不好的你眼睛尖得很。
时间: 2026-9-25 17:50
作者: 罗马李敖
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时间: 2026-9-25 17:50
作者: 罗马李敖
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时间: 2026-9-25 17:51
作者: 罗马李敖
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时间: 2026-9-25 17:51
作者: 罗马李敖
提示: 作者被禁止或删除 内容自动屏蔽
时间: 2026-9-25 17:52
作者: 罗马李敖
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时间: 2026-9-25 17:52
作者: 罗马李敖
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时间: 2026-9-25 17:53
作者: 罗马李敖
提示: 作者被禁止或删除 内容自动屏蔽
时间: 2026-9-25 20:29
作者: 奋斗士
Desla的马甲 发表于 2026-9-25 16:02
产兼容了，又说不纯血了。总之都有话说。
话说回来，新的独立生态必然会因为与现有模型兼容问题产生利用 ...
本质和TD时期的中兴大唐一回事：舆论里遥遥领先，并且拿下巨额政府订单，但真实产品力也就那么回事
时间: 2026-9-25 23:13
作者: 奋斗士
Desla的马甲 发表于 2026-9-25 16:02
产兼容了，又说不纯血了。总之都有话说。
话说回来，新的独立生态必然会因为与现有模型兼容问题产生利用 ...
阿里、寒武纪、摩尔线程、百度。。。都是自有生态，行不
但是，他们对国产模型的兼容性方面，比华为好的多
时间: 2026-9-26 00:02
作者: flixyz
奋斗士 发表于 2026-9-25 11:31
标题隐含的含义，是华为是行业第一个完成单节点到集群/超节点变化的……但事实是：超节点国外已经大规模部 ...
就你这种豆包仙人半桶水的吹水论坛专家，就别出来丢人了吧
时间: 2026-9-27 00:31
作者: 奋斗士
flixyz 发表于 2026-9-26 00:02
就你这种豆包仙人半桶水的吹水论坛专家，就别出来丢人了吧
英伟达、谷歌，多年前已经大规模商用部署了超节点、集群这类技术，这些是事实
不管是模型训练规模、还是推理规模、还是硬件基建，国内都处于追赶阶段，这也是事实
说几个数据：
OpenAI目前是10T参数级别（Kimi目前3T参数），是10万卡级别的训练出来的，目前国内万卡还搞不定
OpenAI全球用户量流量远超国内模型，这种推理要求巨大的内存池
英伟达CPO技术已经商用发货，1.6T在美国已经进入较大规模商用阶段了，国内刚刚进入800G大规模发货阶段不管是算力，还是800G光模块发货量，美国都是中国的5倍左右，这些都有公开数据，这些都印证了：在大规模训练、大规模推理、大规模应用方面，美国走在前面。。。不妨看看A股，AI龙头中际旭创、新易盛，营收几乎都是供货美国
如果只沉迷在公司内部培训里，封闭的是你自己的视野，因为公司并不需要有视野的底层员工，只需要有执行力的底层
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时间: 2026-9-27 16:54
作者: Desla的马甲
奋斗士 发表于 2026-9-27 00:31
英伟达、谷歌，多年前已经大规模商用部署了超节点、集群这类技术，这些是事实
不管是模型训练规模、还 ...
虽然我不太懂超节点细节。但搜一搜，还是能找到菊司和英伟达谷歌超节点的差异的信息。但为啥奋斗哥就很奇怪老是找不到。下面是豆包的说法，详细内容太长，只发总结：
五、通俗总结三者底层思路差异
英伟达：先把最小作战单元做到完美。72卡单机柜做到极致低时延，万卡业务就是把很多套72卡机柜，再用IB交换机拼在一起；跨“超节点”边界之后性能会下降。
英伟达路线本质：承认超节点天然存在边界，不去强行消除边界，而是把边界之内做到极致，上层软件来处理跨边界。这是一条已经被验证可行的商业化路线。
谷歌：专门为大模型做一套硬件机器。用立方体积木+3D环网，这套硬件从芯片就为MoE模型定制，Pod内部可以做的非常大，但架构很难移植。
谷歌路线本质：专门为自家AI模型打造一台巨型专用超级计算机，软硬件深度共生，并不打算做成通用开放平台。
华为：重新定义“一台计算机”的物理边界。不被机柜围墙限制，用光互联把数十个机柜全部纳入同一个高速域，希望数千颗NPU对外呈现为一台巨型服务器，依靠系统工程补齐单芯片差距。
华为路线本质：走系统架构创新路线，用互联体系层面的红利，弥补单芯片本身的差距，赌中长期通用AI集群形态。纸面潜力很高，但需要时间兑现。
时间: 2026-9-27 16:59
作者: master123
奋斗士 发表于 2026-9-27 00:31
英伟达、谷歌，多年前已经大规模商用部署了超节点、集群这类技术，这些是事实
不管是模型训练规模、还 ...
华为万卡集群与OPENAI的万卡集群物理层联接一样吗？效率差多少？
你总是不懂装懂！
时间: 2026-9-28 12:23
作者: NE90E
just10089 发表于 2026-9-24 18:10
显卡，我只认英伟达。你怎么看？
就知道打游戏是吧
时间: 2026-9-28 14:10
作者: flixyz
NE90E 发表于 2026-9-28 12:23
就知道打游戏是吧
哈哈，浆糊那种redmi小子低能儿被嘲笑了还不知道别人笑它啥
时间: 2026-9-28 16:13
作者: 奋斗士
master123 发表于 2026-9-27 16:59
华为万卡集群与OPENAI的万卡集群物理层联接一样吗？效率差多少？
你总是不懂装懂！
1）我没一句提过OpenAI万卡集群，我甚至不知道OpenAI有没有万卡集群
2）上面的集群，我举例的是英伟达和谷歌
从硬件效率、软硬件适配程度，谷歌TPU架构都是最强的，比英伟达高
越定制化、越专一化，硬件效率越高，这是基本常识，谷歌那套东西是靠巨大的编译工程来匹配硬件架构，硬件效率显然是最高的
华为效率，第一个门槛不是硬件，而是软件。。。华为前些天才开始宣布支持Pytorch，以前没有Pytorch生态，可以想象以前硬件效率有多差
图2，是模型供应商对国产卡的评价：国产卡token效率/成本，最近才开始追上英伟达H20（合法进口的最强卡就是H20）
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时间: 2026-9-28 16:29
作者: oooooooo
奋斗士 发表于 2026-9-28 16:13
1）我没一句提过OpenAI万卡集群，我甚至不知道OpenAI有没有万卡集群
2）上面的集群，我举例的是英伟达 ...
已经追上H20了？不错啊，未来可期
时间: 2026-9-28 17:40
作者: 奋斗士
oooooooo 发表于 2026-9-28 16:29
已经追上H20了？不错啊，未来可期
也就是：过去2年里，国产卡只是卡的价格低，但是，因为适配差导致模型效率低，
于是导致：国产真实token成本反而比英伟达更贵
现在只是个别模型在个别卡上开始追平H20，离H200有距离，离最新的B200/B300距离更大
时间: 2026-9-28 17:43
作者: 狼人克星
奋斗士 发表于 2026-9-28 17:40
也就是：过去2年里，国产卡只是卡的价格低，但是，因为适配差导致模型效率低，
于是导致：国产真实tok ...
先解决有无问题，别的都是扯淡。
时间: 2026-9-28 17:56
作者: master123
奋斗士 发表于 2026-9-28 16:13
1）我没一句提过OpenAI万卡集群，我甚至不知道OpenAI有没有万卡集群
2）上面的集群，我举例的是英伟达 ...
同样谷歌的万卡集群联接物理层效率能与华为的比吗？谷歌的集群硬件系统不外卖，同样也有生态问题。
时间: 2026-9-28 17:57
作者: oooooooo
奋斗士 发表于 2026-9-28 17:40
也就是：过去2年里，国产卡只是卡的价格低，但是，因为适配差导致模型效率低，
于是导致：国产真实tok ...
你对国产卡要求真高，这是真爱国啊
时间: 2026-9-28 20:06
作者: 奋斗士
master123 发表于 2026-9-28 17:56
同样谷歌的万卡集群联接物理层效率能与华为的比吗？谷歌的集群硬件系统不外卖，同样也有生态问题。
谷歌目前已经开始对外卖TPU了：
一、官方公告确认（明确发布声明）[backcolor=oklab(0.999994 0.0000455678 0.0000200868 / 0.5)]1. Anthropic —— 最重磅、多轮官宣
- 2025年10月：谷歌与Anthropic联合声明，谷歌将向Anthropic供应至多 100万块TPU 及谷歌云服务，交易价值数百亿美元。
- 2026年4月：Anthropic与谷歌、博通签署协议，取得 3.5GW规模 的TPU算力（约千亿美元级）。
- 2026年5月：Anthropic承诺未来五年向谷歌云支付约 2000亿美元，采购 5GW TPU算力和云服务。
[backcolor=oklab(0.999994 0.0000455678 0.0000200868 / 0.5)]2. 黑石集团（Blackstone）
- 2026年5月18日宣布与谷歌成立合资企业，打造"TPU算力平台"（计算即服务），黑石首期出资 50亿美元，预计2027年上线首批500MW数据中心容量。
二、谷歌云TPU公开大客户（官方口径列出）[backcolor=oklab(0.999994 0.0000455678 0.0000200868 / 0.5)]据谷歌方面公开披露，TPU的公开大客户还包括：
- Salesforce
- Safe Superintelligence（SSI）
- Midjourney
时间: 2026-9-28 20:17
作者: 奋斗士
master123 发表于 2026-9-28 17:56
同样谷歌的万卡集群联接物理层效率能与华为的比吗？谷歌的集群硬件系统不外卖，同样也有生态问题。
谷歌生态，是普及度的问题，功能性问题不大，毕竟发展这么多年了，谷歌自己就有多个顶级模型都在上面跑，
华为生态，不止是普及度问题，还涉及很多基础功能基础算法有没有的问题。。。少一个几个算子算法，可能就会很影响效率，
最后，你说的硬件效率，自己看看OCS介绍：[backcolor=oklab(0.999994 0.0000455678 0.0000200868 / 0.5)]MEMS微镜阵列替代了传统光电交换机，物理层0延迟
世代单芯 HBMPod 芯片数Pod 聚合 HBM相比 v2
TPU v2 (2017)16 GB2564 TB1×
TPU v3 (2018)32 GB102433 TB~8×
TPU v4 (2021)32 GB4096131 TB~33×
TPU v5p (2023)95 GB8960851 TB~213×
Ironwood (2025)192 GB92161.77 PB~442×官方原文："Directly-addressable shared (supercomputer-level) HBM memory expanded ~400x, from 4 terabytes in [TPU v2]..." —— IEEE Micro 论文
关键点：Ironwood 通过 OCS + ICI 将 9216 颗芯片的 1.77 PB HBM 组织成单一可寻址的计算域（single compute domain），XLA 以"分布式共享内存"抽象统一编程——这是"海量并发下内存池化"的硬件基础。
---------------------------------------------------------------------------------------
[backcolor=oklab(0.999994 0.0000455678 0.0000200868 / 0.5)]谷歌的OCS（Optical Circuit Switch，光路交换机/光全光交换）取代的是传统TPU/GPU集群中"全电信号交换"的互连架构——也就是靠大量电交换机分层互联、信号全程走铜缆/光电模块逐跳转发的网络拓扑。
[backcolor=oklab(0.999994 0.0000455678 0.0000200868 / 0.5)]具体对比：
传统架构（被取代对象）- 电交换 + Clos分级拓扑：集群由大量电交换机（leaf层、spine层）按Clos网络分级组织，任意TPU之间通信需经过多跳电交换机。
- 信号处理方式：数据在光模块与电交换机间反复进行"光电-电光"转换，每一跳都靠电交换芯片转发。
- 特点：灵活、逐包路由，但电交换机数量庞大、功耗高、延迟大，且带宽扩展受制于电交换芯片能力。
谷歌OCS方案（引入）- 把网络划分为两层：
- 电包交换层：保留少量电交换机，承载小流量/控制/路由管理类信号。
- 光路交换层（OCS）：用大规模光交换器件（MEMS微镜阵列等）在物理层直接建立光纤直连的"专用光路"，把大带宽流量从电交换机上"绕过"。
- 效果：同等规模下电交换机数量大幅减少，功耗显著下降，可重构性强、带宽扩展更易，尤其适配TPU v7/v8这种单芯片功耗飙升（980W→1400W+）的高密度液冷场景。
时间: 2026-9-28 21:28
作者: shuijiao
所以赢麻了吗
时间: 2026-9-28 22:33
作者: Desla的马甲
奋斗士 发表于 2026-9-28 20:17
谷歌生态，是普及度的问题，功能性问题不大，毕竟发展这么多年了，谷歌自己就有多个顶级模型都在上面跑， ...
哎，奋斗兄真的有毅力，前面总在质疑菊司硬件，然后菊司硬件换了赛道，搞超链接。就换个角度，从软件，算法去黑了。
先不说这软件算法是不是菊司的短板，就奋斗兄你这般契而不舍的找菊司的问题的精神还是可嘉的。
总之菊司啥优点，我奋斗视而不见，但只有有问题，那就是不行。这种逻辑，奋斗兄真的很客观，很事实，很中立呢。
时间: 2026-9-28 23:22
作者: 奋斗士
Desla的马甲 发表于 2026-9-28 22:33
哎，奋斗兄真的有毅力，前面总在质疑菊司硬件，然后菊司硬件换了赛道，搞超链接。就换个角度，从软件，算 ...
然后菊司硬件换了赛道，搞超链接。就换个角度，从软件，算法去黑了。---------
1）超节点这个技术，国外几年前已经大规模部署了，美国是2023年开始大规模部署800G的，是因为部署超节点导致的800G光模块需求暴增
传统光模块是跟着服务器数量增长（几乎主要是跟CPU），超节点导致光模块要跟着GPU增长，而前几年GPU:CPU=8:1
2）超节点，各厂商技术方向一致，都是做巨大的内存池。。。只是具体实现上有点区别：
英伟达：NVLINK互联，做的早，最成熟，推训一体。。。比如马斯克和其他厂商：买最新的卡做训练，老卡对外出租做推理
谷歌：OCS，2PB大小的内存池，优点：成本效率极高，缺点：生态成熟，但技术另类，懂的人少
华为：类似谷歌OCS的东西（谷歌OCS中间一层是被动光器件，所以0延迟，理论上的成本也低点）
阿里：目前已经上线，跑的KIMI K3，号称万卡2PB
3）美国1.6T CPO已经开始上量发货了，也是用于超节点的，国内目前是阿里部署了1.6T NPO
我说的内容，不是黑华为，而是说：超节点这些东西，全行业都在做，而且国外已经大规模部署，不过是行业高速发展过程中，华为一个很普通的后发新厂开始进入这个领域而已，没什么好吹的
时间: 2026-9-28 23:28
作者: 奋斗士
Desla的马甲 发表于 2026-9-28 22:33
哎，奋斗兄真的有毅力，前面总在质疑菊司硬件，然后菊司硬件换了赛道，搞超链接。就换个角度，从软件，算 ...
再补充一点：阿里的超节点内存池，号称还可以在2PB级别以上，继续扩展外挂内存池，容量更大，性能慢点，类似CPU里有一级二级三级缓存一样
时间: 2026-9-28 23:37
作者: 奋斗士
Desla的马甲 发表于 2026-9-28 22:33
哎，奋斗兄真的有毅力，前面总在质疑菊司硬件，然后菊司硬件换了赛道，搞超链接。就换个角度，从软件，算 ...
谷歌从 2022年 开始将OCS（光路交换机）架构引入其数据中心网络，首次用于 TPU v4 集群中。
具体时间线如下：
- 2021年：谷歌在论文中首次披露TPU v4技术，其中提到了可配置的OCS互联方案。
- 2022年：谷歌正式发布并部署了TPU v4，这是其首个采用OCS架构的TPU版本，一个集群包含4096颗TPU芯片。
- 2022年之后：OCS架构被后续的TPU版本（如TPU v5p、TPU v7 Ironwood）沿用并扩展，成为谷歌大规模AI集群的核心网络技术。
简单来说，谷歌是在 TPU v4时代（2022年） 正式启用了OCS架构，并一直沿用至今。
时间: 2026-9-29 07:19
作者: Desla的马甲
本帖最后由 Desla的马甲 于 2026-9-29 07:24 编辑
奋斗士 发表于 2026-9-28 23:28
再补充一点：阿里的超节点内存池，号称还可以在2PB级别以上，继续扩展外挂内存池，容量更大，性能慢点，类 ...
再次提醒奋斗兄，如果你继续对一个话题只说菊司的差（先不说真实性），而不是按事情本身定义所描述所有关键属性，哪怕说的都是真的，你也不是在说事实，是在说谎，叫“真实的谎言”。
是带着相当明显的立场，而不是中立。
是带着相当的主观情绪，而不是讲道理和逻辑。
以后也不要说你讲的是事实，立场中立，或讲逻辑
时间: 2026-9-29 10:22
作者: 奋斗士
Desla的马甲 发表于 2026-9-29 07:19
再次提醒奋斗兄，如果你继续对一个话题只说菊司的差（先不说真实性），而不是按事情本身定义所描述所有 ...
再强调一遍：我不是在说菊司差，
只是说：AI这个领域，华为只是一个很普通的跟随厂商而已，并没有什么特别值得吹的东西
时间: 2026-9-29 10:27
作者: 狼人克星
奋斗士 发表于 2026-9-29 10:22
再强调一遍：我不是在说菊司差，
只是说：AI这个领域，华为只是一个很普通的跟随厂商而已，并没有什么 ...
是没啥吹的，只是NPU在中国排名第一而已。对于你来说，只要想干，轻松可以做到。
时间: 2026-9-29 10:33
作者: 奋斗士
狼人克星 发表于 2026-9-29 10:27
是没啥吹的，只是NPU在中国排名第一而已。对于你来说，只要想干，轻松可以做到。
历史关系占了中芯国际的产能，销量主力是政府国企项目，利用率“极低”，
互联网大厂才是真正需要AI卡的地方，华为在互联网的销量“极低”
时间: 2026-9-29 10:39
作者: 狼人克星
奋斗士 发表于 2026-9-29 10:33
历史关系占了中芯国际的产能，销量主力是政府国企项目，利用率“极低”，
互联网大厂才是真正需要AI卡 ...
你咋知道在互联网销量极低？又自以为是的猜的？
时间: 2026-9-29 11:14
作者: 奋斗士
狼人克星 发表于 2026-9-29 10:39
你咋知道在互联网销量极低？又自以为是的猜的？
没发现我对这行业算还算比较熟吗？有认识的人呗
去年华为在腾讯测试没过、腾讯买了百度的卡，这些信息，都是听认识的人说的
时间: 2026-9-29 11:26
作者: 狼人克星
奋斗士 发表于 2026-9-29 11:14
没发现我对这行业算还算比较熟吗？有认识的人呗
去年华为在腾讯测试没过、腾讯买了百度的卡，这些信息 ...
挺好的，你去问问字节跳动买了多少再来说吧。
时间: 2026-9-29 11:42
作者: 奋斗士
本帖最后由 奋斗士 于 2026-9-29 11:48 编辑
狼人克星 发表于 2026-9-29 11:26
挺好的，你去问问字节跳动买了多少再来说吧。
去年底到今年初，字节没什么华为卡
最近不清楚，没跟踪这么细
你说说多少吧？是真正接触这领域的人告诉你的？还是看的网络小作文？
今年4月DeepSeek V4发布前、无数小作文（包括这个论坛）都在说DS没用英伟达，全是华为卡训练的，结果一发布，就实锤了又是谣言，，，每年各种热点新闻期间，都很容易出现吹捧华为的谣言，还热度极高
时间: 2026-9-29 11:46
作者: 狼人克星
奋斗士 发表于 2026-9-29 11:42
去年底到今年初，字节没什么华为卡
最近不清楚，没跟踪这么细
呵呵，你但凡有个字节或者菊花计算的人，都能给你这个信息。
具体多少没法告诉你，只能说非常多，多到撑住了。
时间: 2026-9-29 11:50
作者: 奋斗士
本帖最后由 奋斗士 于 2026-9-29 11:51 编辑
狼人克星 发表于 2026-9-29 11:46
呵呵，你但凡有个字节或者菊花计算的人，都能给你这个信息。
具体多少没法告诉你，只能说非常多，多到撑 ...
那就恭喜了，说明卡现在终于进入能用的状态了
华为卡2024年就在各种小作文里遥遥领先2年了，现在终于算达到可用了，也算有点真正的进步，不是纯吹NB
另外，论坛里，至少上半年我也提过：
在超节点领域，华为销量会还不错，因为对比其他国产AI卡小厂，华为在超节点这个系统级解决方案层面，还是有点竞争力
时间: 2026-9-29 11:50
作者: oooooooo
奋斗士 发表于 2026-9-29 11:42
去年底到今年初，字节没什么华为卡
最近不清楚，没跟踪这么细
“今年4月DeepSeek V4发布前、无数小作文（包括这个论坛）都在说DS没用英伟达，全是华为卡训练的”
我只记得有人说DS用了华为卡，不记得有人说“没用英伟达，全是华为卡”，或许是我记错了
时间: 2026-9-29 11:54
作者: 狼人克星
奋斗士 发表于 2026-9-29 11:50
那就恭喜了，说明卡现在终于进入能用的状态了
华为卡2024年就在各种小作文里遥遥领先2年了，现在终于算 ...
哈哈，910B你现在手上有卡的话，可以溢价卖出去。
你有吗？
时间: 2026-9-29 12:04
作者: 奋斗士
oooooooo 发表于 2026-9-29 11:50
“今年4月DeepSeek V4发布前、无数小作文（包括这个论坛）都在说DS没用英伟达，全是华为卡训练的”
我只 ...
“彻底抛弃英伟达，全面用华为”。。。单单这个论坛，就4000阅读量，持续了好多天的论坛热点排行，
当时这类小作文在微信公众号、抖音、小红书这些社交APP里，也是热度极高
这个我前面也截屏过，除了这个，我也截屏过其他的：在社会热点时，就容易出现极高热度的吹捧华为的虚假小作文
附件: V4用华为 2.jpg (2026-9-29 11:59, 308.5 KB) / 下载次数 0
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时间: 2026-9-29 12:05
作者: 奋斗士
狼人克星 发表于 2026-9-29 11:54
哈哈，910B你现在手上有卡的话，可以溢价卖出去。
你有吗？
这东西涨价就是全行业现状，连手机PC笔记本都大涨价
时间: 2026-9-29 12:08
作者: 狼人克星
奋斗士 发表于 2026-9-29 12:05
这东西涨价就是全行业现状，连手机PC笔记本都大涨价
能用的东西才能涨价
时间: 2026-9-29 12:13
作者: 奋斗士
狼人克星 发表于 2026-9-29 12:08
能用的东西才能涨价
吹了几年遥遥领先，现在开始变成能用，很正常的结果（我个人对910的真实性能仍然持半怀疑态度）
推理卡这东西，本来就门槛不高，后面互联网大厂都会全面自研：
1）美国已经是如此了
2）国内阿里、百度也已经是如此
3）腾讯有部分自研芯片，但主力卡不是自研，但是，也是通过对外投资的方式在做（燧原）
时间: 2026-9-29 13:32
作者: 奋斗士
狼人克星 发表于 2026-9-29 12:08
能用的东西才能涨价
字节、阿里、腾讯，数据中心交换机都是自研的（锐捷代工），
超节点，技术方面和交换机有很大的相似性，这是华为对比其他单纯的AI卡厂的优势项：
1）阿里自研超节点已经开始大规模上线了，KIMI K3，，，阿里连交换芯片和ScaleUp芯片都已经启动自研了
2）百度也是自研的超节点
3）字节估计2年内也能完成
时间: 2026-9-29 14:02
作者: Desla的马甲
奋斗士 发表于 2026-9-29 10:22
再强调一遍：我不是在说菊司差，
只是说：AI这个领域，华为只是一个很普通的跟随厂商而已，并没有什么 ...
很普通的东西在你的描述里全都是问题？你是要重新定义普通吗？难道承认对菊司不喜欢，有立场很丢脸么？
时间: 2026-9-29 14:09
作者: 狼人克星
奋斗士 发表于 2026-9-29 12:13
吹了几年遥遥领先，现在开始变成能用，很正常的结果（我个人对910的真实性能仍然持半怀疑态度）
推理卡 ...
呵呵，英伟达不给卖的时候，全国没有一个厂家说能拿出能用的卡。只有一家可以。那时候能用就是遥遥领先，事实就是如此。
时间: 2026-9-29 14:09
作者: 狼人克星
奋斗士 发表于 2026-9-29 13:32
字节、阿里、腾讯，数据中心交换机都是自研的（锐捷代工），
超节点，技术方面和交换机有很大的相似性 ...
好的，知道了，你想不想知道某司的NPU产能已经排到哪年了？
时间: 2026-9-29 14:48
作者: 奋斗士
狼人克星 发表于 2026-9-29 14:09
呵呵，英伟达不给卖的时候，全国没有一个厂家说能拿出能用的卡。只有一家可以。那时候能用就是遥遥领先， ...
去年中芯国际一半产能华为，另一半产能是其他国产卡，
到你嘴里，就变成了：没有一个厂家说能拿出能用的卡。。。
时间: 2026-9-29 14:49
作者: 奋斗士
本帖最后由 奋斗士 于 2026-9-29 14:54 编辑
狼人克星 发表于 2026-9-29 14:09
好的，知道了，你想不想知道某司的NPU产能已经排到哪年了？
是什么让你认为其他厂商没有排产订单的。。。
你看来是真的不了解行业情况，唯一信息来源是华为，所以看到什么都认为华为是唯一。。。
PS：
月初，摩尔线程拿下了京东10万卡集群的订单
附件: 摩尔线程.jpg (2026-9-29 14:52, 428.8 KB) / 下载次数 0
https://www.txrjy.com/forum.php?mod=attachment&aid=NzMzNjQ2fDdhYWE5M2MyfDE3OTI5NjE3NDV8MHww
时间: 2026-9-29 14:59
作者: 奋斗士
Desla的马甲 发表于 2026-9-29 14:02
很普通的东西在你的描述里全都是问题？你是要重新定义普通吗？难道承认对菊司不喜欢，有立场很丢脸么？
不是不喜欢菊司，而是：
看到论坛里很多人对行业根本不了解，唯一信源也是华为，
然后华为出了个什么就跟着狂吹，而且还是一副华为第一个创造了这市场、华为第一个改变了那市场、华为技术遥遥领先。。。这种对行业并不太了解却又尬吹的样子，真的让人看着不舒服。。。像传销群体一样，不太正常
时间: 2026-9-29 16:21
作者: 狼人克星
奋斗士 发表于 2026-9-29 14:49
是什么让你认为其他厂商没有排产订单的。。。
你看来是真的不了解行业情况，唯一信息来源是华为，所以看 ...
你的毛病又犯了，你哪只眼睛看到我说其他厂商没有订单的？
时间: 2026-9-29 16:24
作者: 奋斗士
狼人克星 发表于 2026-9-29 16:21
你的毛病又犯了，你哪只眼睛看到我说其他厂商没有订单的？
现在这东西都是供不应求，都是订单排队，吹华为有订单排队，这又有什么好吹的。。。
时间: 2026-9-29 16:34
作者: 奋斗士
本帖最后由 奋斗士 于 2026-9-29 17:09 编辑
狼人克星 发表于 2026-9-29 11:54
哈哈，910B你现在手上有卡的话，可以溢价卖出去。
你有吗？
还有一点：910出来的时间真的是太早了，2024年就以万卡集群概念卖进了3大运营商，我个人是很怀疑当年硬件对大模型软件的适配度的。。。
就像华为智驾芯片一样：
MDC610是2020年的，160TOPS，MDC810是2021年的，400 TOPS，
而引爆当前AI浪潮的，是2022年的Transformer架构的ChatGPT，
只有2025年后蔚小理英伟达Thor这些才是硬件原生支持Transformer架构的芯片（英伟达Thor是2025年中才出来），
华为就是一个用老旧架构的小算力芯片+众包地图+可能用了一点小模型的方案，结果在论坛、在网络上，也能被吹上天
时间: 2026-9-29 16:37
作者: 狼人克星
奋斗士 发表于 2026-9-29 16:24
现在这东西都是供不应求，都是订单排队，吹华为有订单排队，这又有什么好吹的。。。
奇怪了，是你说别人要自研的，我说某司压根不愁卖，有问题？
时间: 2026-9-29 16:46
作者: oooooooo
奋斗士 发表于 2026-9-29 14:59
不是不喜欢菊司，而是：
看到论坛里很多人对行业根本不了解，唯一信源也是华为，
这是个通信论坛，相对于其他厂家来说，华为是搞通信的，上这个论坛的关注华为超过其他厂家属于正常现象，你看不惯一个办法是可以把其他厂家的消息搬过来，另一个是可以去别的论坛，眼不见心不烦
时间: 2026-9-29 18:26
作者: master123
奋斗士 发表于 2026-9-28 20:17
谷歌生态，是普及度的问题，功能性问题不大，毕竟发展这么多年了，谷歌自己就有多个顶级模型都在上面跑， ...
你粘贴的文中比较的是全电交换与“电+光”的区别
而且文中说的很清楚，谷歌采用“电+光”两层交换。与华为的全光交换效率差别很大。
要认真读懂文字，再来辩论。否则只能打自己的脸！
时间: 2026-9-30 12:30
作者: Desla的马甲
奋斗士 发表于 2026-9-29 14:59
不是不喜欢菊司，而是：
看到论坛里很多人对行业根本不了解，唯一信源也是华为，
我是真奇怪了，这个坛子里难道只有华为的信息，大家脑子真像你想象的，只看这个论坛的信息？
这个论坛黑华为的帖子和回帖比你发的多了上百倍，你怎么想象出来这个论坛只有夸华为的？小米天天不发个什么第一都不舒服的，怎么没见你觉得不爽？
其实外面媒体夸华为夸小米的信息密度比114大多了，你怎么不去说道说道。
你再怎么辩解，大家都看得清清楚楚，对菊司明明有立场，明明有情绪，就大大方方的，你越说自己没立场，对菊司没态度，就越看你虚伪得很。所谓的讲道理，摆事实都是借口。
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