美国封杀华为芯片从某种程度来说，其实是对后者技术的认可，而他们确实也有硬实力做支撑。之前华为推出了AI算力集群解决方案CloudMatrix 384，虽然外行看起来没有什么厉害的，但国外投行直言，这领先于英伟达和AMD目前市场上的产品一代。
按照华为的说法，CloudMatrix 384基于384颗昇腾芯片构建，通过全互连拓扑架构实现芯片间高效协同，可提供高达300 PFLOPs的密集BF16算力，接近达到英伟达GB200 NVL72系统的两倍。
此外，CM384在内存容量和带宽方面同样占据优势，总内存容量超出英伟达方案3.6倍，内存带宽也达到2.1倍，为大规模AI训练和推理提供了更高效的硬件支持。
尽管单颗昇腾芯片性能约为英伟达Blackwell架构GPU的三分之一，但华为通过规模化系统设计，成功实现整体算力跃升，并在超大规模模型训练、实时推理等场景中展现更强竞争力。
在昨日的华为云AI峰会上，华为云副总裁黄瑾介绍了更多CloudMatrix 384超节点技术优势与细节，其指出随着大模型训练和推理对算力需求的爆炸式增长，传统计算架构已难以支撑AI技术的代际跃迁，超节点架构的诞生不仅是技术的突破，更是以工程化创新开辟AI产业的新路径。
当前，大模型训练经历了从早期小模型在单卡训练、小参数大模型在单机训练，到现在MoE、长序列、多模态大模型都在AI集群上训练的演进过程。
AI算力的瓶颈，从单卡算力的瓶颈到单机内总线带宽的瓶颈，再到现在集群间通信带宽的瓶颈，需求增长了1万倍。
然而过去的8年里，单卡硬件的算力增长了40倍，但是节点内的总线带宽只增长了9倍，跨节点的网络带宽只增长了4倍，这使得集群网络通信成为当前大模型训练和推理的最大挑战。
黄瑾表示，面对这些挑战，华为云推出了采用全对等互联架构的CloudMatrix 384超节点。这项技术创新跳出单点技术限制走向系统性、工程性的创新算力架构，直面通信效率瓶颈、内存墙制约、可靠性短板三大技术挑战。通过新型高速互联总线实现384张卡互联成为一个超级云服务器，最高提供300Pflops的算力规模，比业界同类产品领先67%。
目前，基于CloudMatrix的超节点集群已经在芜湖、贵安、内蒙规模上线，而华为云超节点创新系统架构的背后，是华为云坚持“昇腾云服务支持百模千态，盘古大模型重塑千行万业”的战略。
“一直以来华为云持续推动昇腾AI云服务全面升级，通过打磨昇腾云的训练、推理的性能、可靠性和性价比，为中国乃至全球客户提供好用、易用的AI算力云服务。现已全面适配了DeepSeek在内的160多个大模型，以云服务的方式，协助客户进行模型的开发，训练，托管和应用。”
