来源：潮新闻
3月31日，华为公布了年报，全年实现销售收入8809亿元（人民币，以下同），净利润680亿元，研发费用1923亿元。华为2025年的销售收入为公司历史上第二高。2020年，华为营收达8914亿元，为历史最高。
2026年的春天，对于华为而言，正处于一个微妙的历史节点。一方面，外部环境的寒意并未完全消散；另一方面，移动AI应用的爆发式增长，为这家科技巨头带来了前所未有的产业窗口期。
在刚刚发布的年报致辞中，华为副董事长、轮值董事长孟晚舟并未过多渲染情怀，而是用大量具体的技术名词和战略规划，勾勒了一幅极其务实的作战地图。从“硅基黑土地”到“天水地水计划”，从“集群+超节点”到“鸿蒙生态的毛细血管”，华为的叙事逻辑清晰地指向一个方向：在收缩中聚焦，在聚焦中纵深，在纵深中构建不可替代的根能力。
华为克制边界
构筑“硅基黑土地”
在诸多企业追逐风口、急于扩张的当下，华为反复强调“战略聚焦”与“克制发展边界”。这并非保守，而是一种基于硬科技的生存哲学。
孟晚舟提出的“硅基黑土地”概念，核心在于将硬件盈利作为主模式。这意味着华为拒绝陷入单纯的互联网流量内卷，而是致力于成为数字世界的“底座”。在5G-A的部署上，华为展现出了极强的节奏感：截至2026年1月，全球已有374家运营商部署5G网络，5G-A在300多个城市实现规模商用，8000万用户背后是华为对U6GHz等新频谱资源的高效利用。
这种“水战略”式的布局尤为值得关注。华为将联接产业细化为“天水计划”、“地水计划”和“太平洋计划”。如果说“天水计划”是在无线领域打开更多的流量入口，那么“地水计划”则是在数据中心、智慧园区等固网核心场景构建高品质体验。这种“天地协同”的布局，本质上是将网络从单纯的管道，升级为能够承载AI洪流的“智能基座”。正如孟晚舟所言，华为不仅要修好“水渠”，更要打开更多的“水龙头”，让泛在连接释放出真正的商业价值。
摩尔定律放缓
华为选择“集群+超节点”新打法
Agentic AI驱动技术与应用快速迭代演进，算力规模和时延要求持续提升。Agentic AI时代下，模型从LLM Only走向全模态的原生融合，万亿级的模型参数和10万亿级的数据训练成为标配，对于算力需求提升十倍到百倍。
半导体制造技术演进正在放慢，摩尔定律也在改变，大模型训推算力需求，快于摩尔定律的增长。单一芯片再提升，也无法满足AI的算力需求，必须依赖于多芯片互联，做大规模计算节点的方式来解决。传统集群利用现成技术，通过“服务器堆叠和以太网联接”的模式提升算力规模。服务器之间带宽不足、时延大，集群规模越大，算力利用率反而越低。
华为通过“集群+超节点”系统级架构创新，基于灵衢互联协议，打造坚实的算力底座。2025年9月，华为正式发布灵衢（UnifiedBus），面向超节点的互联协议，并基于灵衢推出超节点架构，打造超节点产品：全液冷AI超节点Atlas 950 SuperPoD，以及业界首款通算超节点TaiShan 950 SuperPoD，在MWC26巴塞罗那期间，首次在海外亮相，面向全球展示。通过灵衢互联协议，数万规模的计算卡，联接成一个超节点，能够像一台计算机一样工作、学习、思考、推理。
华为通过“集群+超节点”系统级架构创新，得以持续满足不断增长的算力需求，推动人工智能的发展。Atlas 950 SuperPoD全液冷AI超节点，以64卡为步长按需扩展，最大可实现8192卡无收敛全互联，具备超高性能，是面向超大型AI计算任务的最佳选择，从基础器件、协议算法到光电技术，实现系统级创新突破。
此外华为推出Atlas 850E，业界首个企业级风冷AI超节点服务器，内部搭载8张昇腾NPU，有效满足企业模型后训练、多场景推理等需求。Atlas 850支持多柜灵活部署，最大可形成128台1024卡的超节点集群，是目前业内唯一可在风冷机房实现超节点架构的算力集群。
更具深意的是，华为在此处提出了“通算超节点”的概念（TaiShan 950 SuperPoD）。这表明华为的算力底座布局并未局限于AI训练，而是试图在通用计算领域也实现系统级的重构。在摩尔定律失效的后摩尔时代，华为试图通过架构创新，在“算力荒”的背景下建立一种新的技术标准。
在实践中接受检验
华为埋头深耕细分行业
“战略思想，依赖战场实践去落地；战略蓝图，要在战场中接受检验。”这是孟晚舟致辞中极具分量的一句话。华为正通过多产业联合创新，深入行业一线解决实际问题。
在消费者领域，鸿蒙与AI的融合正在重构用户体验。小艺智能体不仅能听懂16种方言，还能执行复杂任务，这种“AI入端”的变革，让鸿蒙生态从单纯的设备互联，进化为智能体驱动的生态系统。80+鸿蒙应用智能体的上线，标志着华为终端正在从“智能手机”向“超级助理”演进。
而在To B领域，华为的“大杂烩”优势开始显现。所谓的“大杂烩”，是指华为将过去几十年储备的联接、计算、云、终端、芯片等技术能力，投射到具体的行业场景中，通过“技术专家+行业专家”的协同，解决客户的实际痛点。
这种作战方式的效果在案例中展露无遗。
在金融领域，交通银行的普惠金融全智能工作陪伴助手，将AI能力嵌入贷款申请、放款的每一个环节，真正实现了降本增效。
在工业领域，华为与客户在化工场景中，利用AI优化常减压装置运行，单套装置年化效益超800万元；在水泥行业，借助大模型将熟料强度预测准确率提升至85%以上，单条产线年减排二氧化碳4500吨，甚至因此获得了联合国工业发展组织的奖项。
在医疗领域，瑞金医院的病理大模型RuiPath将诊断时间提升至秒级，开源视觉基础模型更是推动了病理AI诊断的普惠。
这些案例的共同点在于，华为不再仅仅是售卖设备，而是深度参与客户的业务流程，通过“积小胜成大胜”的方式，在垂直行业中建立起难以逾越的壁垒。
打造鸿蒙生态
从“可用”到“好用”的根力量
生态的繁荣是产业发展的基础。孟晚舟在致辞中强调，2026年华为将持续做强根生态。从鸿蒙、鲲鹏、昇腾到华为云，一个庞大的生态系统正在从“萌芽期”走向“成熟期”。
鸿蒙生态的进展尤为引人注目。截至2025年底，鸿蒙开发者超过1000万，5.0以上终端设备超过3600万。更重要的是，鸿蒙已经深度融入国民生活——粤政易服务广东260万公职人员，i深圳一年迭代25个版本。这种政务民生的深度渗透，标志着鸿蒙生态已经完成了从“可用”到“好用”的质变。
在计算生态方面，昇腾与鲲鹏的开发者总数接近800万，合作伙伴近万家。华为通过开源openEuler、openGauss，以及全面开放CANN异构计算架构，试图构建一个能够与全球主流开源社区（如PyTorch、vLLM）兼容的自主生态。这种“开源开放、共建共生”的策略，既降低了开发者的迁移成本，又加速了自主创新的步伐。
在摩尔定律放缓、外部环境充满不确定性的今天，华为试图证明，真正的护城河并非来自于对风口的追逐，而是来自于在“硅基黑土地”上，持续不断地进行根系深扎。这种战略的落地效果，或许将在未来五年的“5G-A关键窗口期”与“Agentic AI时代”得到最终的检验。
潮新闻 张云山
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