在AI大模型席卷全球的浪潮中，算力芯片是无可替代的核心基石。过去很长一段时间，国内AI产业高度依赖海外芯片，“卡脖子”风险如影随形。如今，这一格局正在被彻底改写。华为昇腾，作为国产算力的标杆，正以肉眼可见的速度崛起：客户测完950芯片一周就下单、互联网巨头和大模型初创企业全面基于昇腾训推、DeepSeekV4等顶尖模型实现全系列适配……从性能追赶到生态成型，从市场认可到自主可控，昇腾的突围之路，正是中国AI算力打破垄断、站稳脚跟的生动缩影。
一、市场爆火：从“试用”到“抢单”，客户用脚投票
“客户测了我们的950，不到一个礼拜就说可以下单了。”昇腾计算业务副总裁张良的这句话，直白道出了当下昇腾的市场热度。如今的昇腾，早已不再是需要费力推广的小众产品，而是被客户主动追捧的香饽饽，销量和认可度双双飙升。
这种热度，源于客户最真实的使用体验。在AI行业，不同场景对算力的需求天差地别。推理场景看重性价比和便捷性，不需要极致稳定性，只要用得快、成本低就好；而训练场景则是“慢工出细活”，客户要求成熟、稳定、经过长时间验证的大规模集群，软硬件必须同步达标。
此前，国内大模型训练几乎被海外芯片垄断，推理场景也多依赖进口产品。而现在，拐点已经到来——今年以来，大量客户开始全面基于昇腾训练大模型、超大参数模型，不少国内领先的模型都选择昇腾作为核心算力支撑。这背后，是昇腾产品成熟度的质变，是实打实通过了市场最严苛的可靠性考验。
更值得关注的是，“一卡难求”已成昇腾的真实写照。张良坦言：“虽然我们生产卡，但我想用卡也很难。”供需失衡的背后，是国内AI产业对国产算力的迫切需求，也是客户用真金白银做出的选择——从试用一周就下单，到互联网公司、初创企业全面适配，昇腾正在成为国产AI算力的首选。
二、硬核实力：扛住DeepSeekV4大考，950芯片双场景通吃
如果说市场热度是外在表现，那硬核技术实力就是昇腾崛起的核心底气。近期，顶尖大模型DeepSeekV4的发布，成为检验昇腾能力的“试金石”，而昇腾交出了一份满分答卷——全系列产品均完美支持DeepSeekV4，彻底打破了海外芯片在顶尖模型适配领域的垄断。
DeepSeekV4绝非普通模型，它在技术上实现了重大突破：引入混合注意力机制，结合滑窗、稀疏、压缩等优化算法，支持1M级超长上下文推理；延续MoE（混合专家）结构，对专家路由、多卡通信、KVCache管理等提出了极高要求。这样的复杂模型，对算力芯片的架构、算力、通信能力都是极致考验，堪称华为昇腾面临的一次“大考”。
面对挑战，昇腾950系列芯片展现出了强大的适配能力，完美兼顾低时延和高吞吐两大核心场景：在950DT系列上，DeepSeekV4Flash模型实现低于10毫秒的超低时延推理，Pro模型也仅需约20毫秒；在AtlasA3系列上，Flash模型则实现约30毫秒的高吞吐性能，完全满足不同场景的核心需求。
这份亮眼成绩的背后，是昇腾软件栈CANN的深度优化。针对DeepSeekV4的mHC、混合注意力、压缩器、MoE等核心模块，CANN进行了原生适配：提供多种mHC实现路径，开发稀疏注意力融合算子和KVCache压缩算子，增强长上下文稀疏注意力计算能力；优化MoE门控功能，支持哈希路由和缩放softmax……从卡间通信到算子优化，从架构适配到性能调优，每一处细节都彰显着昇腾的技术硬实力。
三、厚积薄发：全面升级软硬件，筑牢自主算力根基
罗马不是一天建成的，昇腾的爆发也绝非偶然。过去一年，昇腾团队始终在“卷”技术、卷产品，从芯片架构到软件栈，从低精度能力到基础设施，完成了一轮系统性升级，为崛起筑牢根基。
去年以来，昇腾对芯片体系进行了大刀阔斧的调整，精准匹配大模型和Agent场景的新需求。如今的大模型推理和Agent应用，对编程灵活性、细粒度访存能力、Cacheline设计要求极高，昇腾针对性优化：重新配比算力，提升不同负载适配能力；引入SIMT能力，增强编程灵活性；强化细粒度访存能力，完美适配训练、推理和复杂Agent工作负载的数据访问需求。
低精度计算能力的突破，更是昇腾的一大亮点。随着大模型对Token产出效率的需求激增，FP8、FP4等低精度格式成为行业趋势。昇腾团队“拼尽全力”提前落地FP8、FP4能力，让芯片的Token产出能力直接翻倍，在推理场景中性价比优势进一步凸显。
基础设施建设同样毫不松懈。张良强调：“所有工作没有基础设施是不行的。”面对“一卡难求”的行业现状，昇腾一边全力保障芯片产能，一边加快超节点集群建设。昇腾950超节点最大可支持8192卡高速互联，形成一台超级计算机，训练性能较传统集群翻番，可稳定运行30天以上，为万亿级大模型训练提供了坚实支撑。
四、生态破局：拒绝“仿CUDA”，走自主可控之路
对于算力芯片而言，硬件是骨架，生态是灵魂。英伟达能长期垄断全球AI算力市场，核心就在于CUDA构建的生态护城河。如今，昇腾正以CANN为核心，打造属于中国的自主AI计算生态，而且坚决拒绝走“仿CUDA”的捷径。
张良明确表示：“如果只是做一个‘CUDA2号’，短期适配成本低，但新特性都建立在他人生态上，不是真正的自主生态。”在他看来，从虚拟指令级、运行时能力，到编译器、硬件协同，必须全部自主构建，才能把底层能力牢牢掌握在自己手中，摆脱对海外生态的依附。
坚持自主，并不意味着脱离业界生态。昇腾的生态建设思路清晰而务实：底层关键能力自主可控，上层兼容主流开发习惯，逐步将自主NPU特性引入开源社区。这种“底层自主、上层兼容”的模式，既守住了自主可控的底线，又降低了开发者的迁移门槛。
如今，昇腾生态已初具规模，迁移效率大幅提升。目前昇腾社区开发者约1.3万人，月活近2000人，适配60多个基础大模型系列。模型迁移更是丝滑高效：简单模型6小时就能从CUDA迁移到CANN，比如千问3.6；架构新颖的复杂模型，也仅需一两周即可完成，彻底打消了客户的迁移顾虑。
生态建设最难的，是获得主流开源社区的认可。长期以来，海外社区主导AI开源项目，对中国软硬件存在偏见，昇腾的适配代码常被要求以插件形式存在，难以融入主流。为此，昇腾投入大量精力沟通论证，推动Triton、PyTorch等主流项目逐步支持昇腾硬件，让国产算力生态从被动适配转向主动融入。
五、面向未来：抓住Agent机遇，持续突破永不止步
当前，AI产业正迎来新的变革——Agent应用快速兴起，对时延、多轮推理、长序列处理和系统综合能力提出更高要求，也可能引发新一轮“算力荒”。这对昇腾而言，既是千载难逢的机遇，也是必须直面的挑战。
“Agent这么红火，我们当然很开心，它会带来新的算力需求。但更重要的是，要识别出真正的问题，比如编程编译速度的不足，持续投入改进。”张良的话，道出了昇腾的清醒与务实。在他看来，昇腾不满足于抓住一轮机会，而是要在每一轮产业变革中，暴露问题、修正问题、补齐能力。
回顾过往，昇腾团队既抓住过时代机遇，也走过弯路，部分问题曾被市场红利掩盖。但不变的是，他们始终保持“永远不完美，还要继续努力”的心态，持续投入、极致打磨。从910到950，从性能追赶到生态成型，从市场认可到自主可控，昇腾的每一步，都走得坚定而有力。
从“一卡难求”到撑起国产大模型半边天，从技术追赶到生态自主，华为昇腾的突围之路，是中国AI算力打破海外垄断、实现自主可控的缩影。如今，昇腾950芯片凭实力赢得市场认可，CANN生态逐步壮大，技术实力扛住顶尖模型考验，国产算力的时代已然到来。
但昇腾的故事远未结束。面对Agent时代的新需求，面对全球AI产业的激烈竞争，昇腾仍需持续投入、不断突破。相信在不久的将来，以昇腾为代表的国产算力，将彻底摆脱“卡脖子”困境，不仅撑起中国AI产业的发展，更能在全球AI舞台上，发出属于中国的最强音。
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