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你有没有想过一个问题，在英伟达的 CUDA 几乎成为行业标准，形成事实上的垄断情况下，其他厂商应该如何突围？在众多企业纷纷将大模型视为新的盈利增长点时，企业应该如何从竞争中胜出？

华为给出了自己的答案，首先坚决不兼容 CUDA！然后明确表态不把大模型作为变现手段！那么问题来了，华为这样孤注一掷，胜算有多大呢？

拿最近的华为全联接大会 2025 来说，一向沉稳的华为轮值董事长徐直军在会上可谓是激情四射。

他首次完整公布了昇腾芯片未来三年的迭代路线，从 2026 年一季度即将推出的 Ascend 950 系列，到 2027 年的 Ascend 960，再到 2028 年的 Ascend 970，几乎以 “一年一代算力翻倍” 的速度推进。

除了芯片本身，华为还推出了基于灵衢互联技术的 Atlas 950 超节点，其支持 8192 张昇腾卡，被华为称为 “全球最强超节点”，预计 2026 年四季度上市。徐直军表示，与英伟达同样将在 2026 年下半年上市的 NVL144 相比，Atlas 950 超节点卡的规模是其 56.8 倍，总算力是其 6.7 倍，内存容量是其 15 倍，达到 1152TB，互联带宽是其 62 倍，达到 16.3PB/s。即便与英伟达计划 2027 年上市的 NVL576 相比，Atlas 950 超节点在各方面依旧保持领先。

而在超节点与集群技术领域，徐直军还带来了更为重磅的更新。他认为，超节点在物理上由多台机器组成，但逻辑上能像一台机器一样完成机器学习、思考与推理。此次大会上，华为正式发布最新超节点产品 ——Atlas 950 SuperPoD 和 Atlas 960 SuperPoD，前者支持 8192 张昇腾卡，后者支持 15488 张昇腾卡，两款产品在卡规模、总算力、内存容量、互联带宽等关键指标上均实现全面领先！

网友们纷纷惊叹华为在芯片研发上的决心与实力。要知道，芯片一直是科技领域的核心竞争力，华为在面临外部全方位制裁压力的情况下，依然能够稳步推进芯片的迭代升级，着实不易。

在超节点技术方面，华为也取得了重大突破。发布的 Atlas 950 SuperPoD 和 Atlas 960 SuperPoD 超节点，分别支持 8192 及 15488 张昇腾卡，在卡规模、总算力、内存容量、互联带宽等关键指标上全面领先，并且华为还将超节点技术引入通用计算领域，发布通用计算超节点 TaiShan 950 SuperPoD，结合 GaussDB 分布式数据库，有望彻底取代各种应用场景的大型机和小型机以及 Exadata 数据库一体机。

引用徐直军的原话：“这个数字意味着未来两年我们都是最强的，但我觉得对外说两年都保守了，所以建议去掉两字，变成多年。”

这一系列的成果展示，是华为在向世界宣告自己在计算领域的实力。

回到开头的问题，华为为何不兼容 CUDA？

徐直军表示，CUDA 现在不能随便用，可用的都是过去的版本。更为重要的是，华为要构建自己的生态体系，从达芬奇核到昇腾芯片到整个软件生态都不依赖于西方生态和供应链。

而在构建自主软件生态的过程中，华为对 CANN（Compute Architecture for Neural Networks，神经网络计算架构） 的投入力度堪称 “倾尽全力”—— 作为昇腾 AI 生态的核心软件底座，CANN 承担着连接硬件芯片与上层应用的关键作用，是华为摆脱 CUDA 依赖的核心技术支撑。

据大会披露，华为已组建超过 2000 人的专职研发团队深耕 CANN 技术，不仅实现了与昇腾芯片硬件架构的深度协同（如针对达芬奇核的算子优化、内存管理机制适配），还针对大模型训练、推理等核心场景进行了超过 500 项底层优化。例如，在 Transformer 层计算中，CANN 通过算子融合、数据本地化调度等技术，可将计算效率提升 30% 以上；在千亿参数大模型训练任务中，其分布式训练框架能减少节点间数据交互延迟，缩短近 20% 的训练周期。同时，华为还通过开源社区向开发者提供 CANN 全套工具链，包括编译器（CANN Compiler）、调试器（Profiler）和性能分析工具，降低开发门槛；并计划未来三年投入 50 亿元用于 CANN 生态扶持，涵盖开发者培训、高校合作项目、企业级应用孵化等领域，以此为 MindSpore 深度学习框架筑牢底层技术根基，形成 “芯片 - 架构 - 框架 - 应用” 的完整自主闭环。

华为坚定不移地搞 MindSpore 并大力投入 CANN，正是为了打造不依赖外部生态的开源开放体系，只有这样，才能在未来的科技竞争中掌握主动权。

而对于不把大模型作为变现手段，华为有着清晰的战略定位。徐直军明确指出，华为的核心是聚焦算力基础设施，变现靠硬件。通过开源开放大模型等技术，吸引更多开发者，繁荣生态，最终促进硬件销售。

在当下，单纯依靠大模型变现并非长久之计，构建一个健康、可持续的生态系统才是关键。

网友们对于华为的这些举措也是议论纷纷。

有的网友表示：“华为这是在下一盘大棋，不被短期利益所诱惑，专注于打造核心竞争力，未来可期。”

也有网友认为：“不兼容 CUDA 虽然有风险，但也是华为的一次勇敢尝试，期待华为能够成功打造出属于自己的生态。”

还有网友调侃道：“华为这次秀肌肉，让我们看到了什么叫做厚积薄发，以后可得多多‘秀’啊。” 针对华为对 CANN 的投入，有技术领域网友评价：“2000 人团队 + 50 亿投入，华为是真的在啃硬骨头 ——CANN 不是简单的‘替代工具’，而是要重构 AI 软件底层逻辑，要是能持续优化兼容性和开发体验，说不定真能打破 CUDA 几十年的垄断格局。”

还有企业开发者留言：“我们已经在尝试基于 CANN 部署大模型推理，目前算子覆盖率能满足 80% 以上需求，期待后续生态更完善。”

此次徐直军透露的信息，让我们看到了华为在人工智能领域的坚定决心与清晰战略。华为不盲目跟风，而是走出了一条 “硬件筑基、软件自主、生态开源” 的自主可控的科技之路。