本文来自微信公众号“半导体产业纵横”，【作者】鹏程。
黄仁勋前段时间访华时曾表示：“华为AI芯片取代英伟达只是时间问题。”彼时，这话多被解读为对老对手的客套。但在刚刚结束的2025世界人工智能大会上，华为昇腾384超节点的亮相则宣告：国产算力的时代，或许真的来了。随着中国算力芯片与大规模集群技术的突破，国产算力出海的时机已成熟。
01
国产算力补齐短板
长期以来，国产算力的发展受限于单芯片算力不足与大规模集群技术瓶颈。而如今，这两大短板已被攻克，华为、沐曦等企业的突破尤为亮眼。
据了解，超节点(Super Pod)最早是由英伟达提出的“超级算力集群”概念，简单理解是将一台或几台高性能AI服务器作为一个“节点”，通过高速互联网络技术将多个节点“连接”成一整个规模更大、性能更强的“超级计算节点”，专门用来应对消耗算力最多、最复杂的AI大模型计算任务。连接的“节点”越多，规模越大，越考验厂商的技术水平，超节点目前就代表了算力芯片厂商最强的技术资源储备。
华为昇腾384超节点便是这一领域的创新代表。它由12个计算柜与4个总线柜构成，实现了业界最大规模的384卡高速总线互联——通过MatrixLink高速网络，将384颗昇腾NPU与192颗鲲鹏CPU全对等互联，形成单节点“超级AI服务器”。同时，超节点内任意两个AI处理器之间通信带宽相较于传统架构提升15倍，有效解决了传统服务器跨机带宽低的问题，使集群内数据传输更加高效。
从算力规模来看，CloudMatrix 384单集群算力已经达到300 PFlops。去年，英伟达推出了类似的集群系统，搭载72个Blackwell GPU，包括B100、B200及GB200三种型号。根据双方公开测试数据，华为昇腾384超节点的总算力达到300PFLOPs，而英伟达系统的整体算力仅为180PFLOPs。这意味着华为的性能是英伟达的1.7倍。
此外，在拓展能力方面，通过高速网络交换机组成384卡超节点，纵向扩展能力强大；参数面交换机最大支持16万卡集群规模，横向扩展能力也十分出色。可将432个超节点级联成最高16万卡的超大集群，为未来更大规模的模型演进提供了有力支撑。
在推理能力方面，昇腾384超节点同样表现出色。其单卡推理吞吐量跃升到2300Tokens/s，能快速对输入数据进行分析和判断，给出推理结果。并且它还能更好地支持混合专家MoE大模型的推理，可以实现“一卡一专家”，一个超节点可以支持384个专家并行推理，极大提升了效率。
不止华为，其他厂商也在加速突破。
沐曦发布的全新一代通用GPU产品“曦云C600”，基于自主知识产权核心GPU IP，实现了从芯片设计、制造到封装测试的全流程国产供应链闭环。其大容量显存配合多精度混合算力，可为数字经济提供安全可控的算力支撑。目前，沐曦的产品线涵盖芯片、板卡、服务器及多形态超节点乃至千卡集群，已形成从底层硬件到数据中心部署的全链路解决方案。其还联合上百家合作伙伴构建起覆盖芯片设计、制造封测、系统集成到数据中心的完整产业生态，并推出40余款标准机架式服务器（适配AI训练、推理及通用计算等场景的不同规模算力需求）、近10款工作站/一体机（针对科研、设计领域优化，支持快速部署），并创新出光互连超节点（16-64xGPU）、耀龙3D Mesh超节点（32/64xGPU）等多种超节点形态。
恒为科技则联合算能发布了行业首个国产TPU正交架构超节点——AS9000系列正交架构128 AI超节点。通过计算节点与交换节点正交耦合技术，它创新性消除了内部线缆连接，突破传统架构物理限制，实现超高密度算力整合与超大容量Scale Up扩展能力，显著降低AI芯片间通信时延，助力推理效能跃升。同时，该产品在硬件层面深度集成国产CPU与算能TPU芯片，采用风液混合散热方案（核心算力模块液冷高效降温），为持续高性能输出提供保障。
不难看出，国产AI算力已突破大规模集群技术，不仅能提供强大算力支持，更初步具备了大模型训练能力。
02
国产算力开始出海
随着技术短板补齐，国产算力出海“万事俱备”，政策与企业的双重推动让“东风”渐起。
中国明确提出“人工智能可以是造福人类的国际公共产品”，强调通过技术共享弥合全球智能鸿沟，尤其关注全球南方国家（发展中国家）的能力建设需求。这一主张超越传统地缘竞争逻辑，将技术合作提升至人类共同发展高度。与技术封锁模式不同，中国以“开源生态+标准协同”重构合作范式：推动DeepSeek等大模型开源以降低技术门槛；主导建立“中国金砖国家人工智能发展与合作中心”促进跨国技术转移；计划在东盟、中东建设10个以上AI联合实验室，形成本地化技术赋能节点。
政策之外，企业的出海行动已率先落地。今年以来，飞腾加速推进“通算+智算”双轮驱动战略，计划“十五五”期间分“两步走”推动国产芯片出海：2026-2028年采用“陪同式出海”，借助客户海外基础设施建设项目，将国产芯片深度嵌入整体解决方案；2029年后依托中国电子集团全球资源，发挥飞腾CPU生态兼容性优势，实现“主动式出海”，全面进军国际市场。飞腾首席科学家窦强表示，未来将借势高质量共建“一带一路”与上合组织数字合作机制，让中国算力底座服务全球。
此外，今年5月，马来西亚数字通讯部副部长张念群宣布，马来西亚正式启动国家级AI基础设施战略，成为东南亚首个构建主权全自主全栈AI生态系统的国家。该项目计划依托中国AI芯片和开源的DeepSeek大模型，这也是中国AI芯片首次在海外进行规模化部署。不过这一计划引发了美国的关注，美国白宫人工智能顾问萨克斯在社交媒体上表示：“正如我早已警告的，中国的完整AI体系已经出现。”随后张念群的办公室人员在回应媒体询问时表示，将撤回她的相关言论，且不作任何解释。目前，尚不清楚该项目是否会按原计划推进，中国相关AI芯片公司也表示尚未在马来西亚销售芯片，当地政府也未采购相关设备。
03
国产算力出海的优势
中国算力出海的优势，不仅在于技术突破，更源于模式与产业链的独特竞争力。
其一，全栈式解决方案能力日益成熟。随着年初DeepSeek大模型的火爆，国产算力芯片实现大规模适配；在开源社区中，中国力量已成为人工智能和开源大模型的关键参与者。中国推动的技术输出并非简单设备出口，而是构建"可复制的技术生态"。通过输出包括算法优化、人才培养在内的整套解决方案，帮助当地建立起从数据采集到模型训练的完整能力。这种"授人以渔"的模式正在强大的示范效应为中国AI技术开辟出更广阔的出海通道。不过，英伟达也在采用类似模式争夺市场，如越南已与英伟达签署协议，合作建设AI研发中心和数据中心，竞争已然加剧。
其二，全产业链优势支撑场景落地。中国具备AI全产业链工业基础，在垂直领域应用与端侧+Agent落地方面先天占优。通过全套解决方案推广，能更精准满足市场需求：2C端，阿里首发的夸克AI眼镜、年初CES展上亮相的AI玩具原型机已进入销售阶段，有望成为商业化新突破口；2B端，“开箱即用+高度定制化”的一体机仍是行业标配，适配金融、制造等多领域；具身智能机器人领域，国产产品已开始大规模出货。为此，阶跃星辰联合10家芯片厂商、算力平台成立“模芯生态创新联盟”，进一步强化产业链协同。
04
中国AI开启出海时代具有重大意义
国产算力出海不仅是企业的市场行为，更对国家技术发展、全球竞争力与国际影响力具有深远意义，具体体现在以下五方面：
第一，验证国产技术，减少对西方依赖。长期以来，中国在高端算力领域依赖英伟达等海外厂商，芯片架构、集群技术等核心环节受限于人。而华为昇腾384超节点算力超越英伟达同类产品、沐曦实现全流程国产供应链闭环等突破，证明国产技术已具备国际竞争力。
第二，争夺标准制定权，如推动中国的AI伦理框架成为国际规则。全球AI治理正处于规则形成期，西方部分国家以“安全”为由推行技术封锁，试图主导单一标准。中国通过倡议成立世界人工智能合作组织、发布《人工智能全球治理行动计划》、建设金砖国家AI合作中心等行动，推动“技术共享、包容发展”的治理理念。例如，中国主导的“AI伦理框架”强调“发展权优先”，更符合发展中国家需求，若能成为国际规则参考，将打破西方主导的治理垄断，为全球南方国家争取更多话语权。
第三，开辟增量市场，减轻内卷压力。国内算力市场竞争激烈，头部企业利润率承压。而东南亚、中东、拉美等新兴市场的AI基础设施建设需求旺盛——据测算，未来5年全球南方国家AI算力需求年均增速将达35%，远超发达国家的18%。飞腾的“陪同式出海”“主动式出海”计划，正是瞄准这一增量市场。通过海外布局，企业可获得更广阔的增长空间。
第四，推广中国模式，增强国家影响。与西方“技术封锁+垄断溢价”模式不同，中国“开源生态+本地化赋能”的合作模式更易获得发展中国家认可。例如，DeepSeek开源让中小国家无需高额投入即可部署大模型，东盟AI联合实验室将培养数千名本地AI人才。这种“不附加政治条件”的技术共享，正在重塑国际社会对中国技术的认知。
第五，构建离岸数据资源池，反哺国内模型训练。AI大模型训练依赖海量、多样化数据，而国内数据在地域、文化、语言覆盖上存在局限。通过海外AI联合实验室、数据中心等节点，中国可构建覆盖多语种（如东南亚语、阿拉伯语）、多场景（如中东金融、非洲农业）的离岸数据资源池。这种“数据反哺”将加速国产大模型的全球化适配，形成“出海-数据积累-模型升级-再出海”的正向循环。
国产算力的“大航海时代”已然开启。从技术突破到模式创新，从政策推动到企业实践，中国正以更开放的姿态参与全球AI竞争与合作。这不仅是算力的出海，更是技术自信、发展理念与国际责任的出海——未来，当全球更多角落的AI设备跳动着“中国芯”，一个更普惠、更均衡的全球智能时代或将加速到来。
