客戶測完昇騰950，一周果斷下單！DeepSeekV4見證硬實力

在AI大模型席卷全球的浪潮中，算力芯片是無可替代的核心基石。過去很長一段時間，國內AI產業高度依賴海外芯片，“卡脖子”風險如影隨形。如今，這一格局正在被徹底改寫。華為昇騰，作為國產算力的標桿，正以肉眼可見的速度崛起：客戶測完950芯片一周就下單、互聯網巨頭和大模型初創企業全面基于昇騰訓推、DeepSeekV4等頂尖模型實現全系列適配……從性能追趕到生態成型，從市場認可到自主可控，昇騰的突圍之路，正是中國AI算力打破壟斷、站穩腳跟的生動縮影。

一、市場爆火：從“試用”到“搶單”，客戶用腳投票

“客戶測了我們的950，不到一個禮拜就說可以下單了。”昇騰計算業務副總裁張良的這句話，直白道出了當下昇騰的市場熱度。如今的昇騰，早已不再是需要費力推廣的小眾產品，而是被客戶主動追捧的香餑餑，銷量和認可度雙雙飆升。

這種熱度，源于客戶最真實的使用體驗。在AI行業，不同場景對算力的需求天差地別。推理場景看重性價比和便捷性，不需要極致穩定性，只要用得快、成本低就好；而訓練場景則是“慢工出細活”，客戶要求成熟、穩定、經過長時間驗證的大規模集群，軟硬件必須同步達標。

此前，國內大模型訓練幾乎被海外芯片壟斷，推理場景也多依賴進口產品。而現在，拐點已經到來——今年以來，大量客戶開始全面基于昇騰訓練大模型、超大參數模型，不少國內領先的模型都選擇昇騰作為核心算力支撐。這背后，是昇騰產品成熟度的質變，是實打實通過了市場最嚴苛的可靠性考驗。

更值得關注的是，“一卡難求”已成昇騰的真實寫照。張良坦言：“雖然我們生產卡，但我想用卡也很難。”供需失衡的背后，是國內AI產業對國產算力的迫切需求，也是客戶用真金白銀做出的選擇——從試用一周就下單，到互聯網公司、初創企業全面適配，昇騰正在成為國產AI算力的首選。

二、硬核實力：扛住DeepSeekV4大考，950芯片雙場景通吃

如果說市場熱度是外在表現，那硬核技術實力就是昇騰崛起的核心底氣。近期，頂尖大模型DeepSeekV4的發布，成為檢驗昇騰能力的“試金石”，而昇騰交出了一份滿分答卷——全系列產品均完美支持DeepSeekV4，徹底打破了海外芯片在頂尖模型適配領域的壟斷。

DeepSeekV4絕非普通模型，它在技術上實現了重大突破：引入混合注意力機制，結合滑窗、稀疏、壓縮等優化算法，支持1M級超長上下文推理；延續MoE（混合專家）結構，對專家路由、多卡通信、KVCache管理等提出了極高要求。這樣的復雜模型，對算力芯片的架構、算力、通信能力都是極致考驗，堪稱華為昇騰面臨的一次“大考”。

面對挑戰，昇騰950系列芯片展現出了強大的適配能力，完美兼顧低時延和高吞吐兩大核心場景：在950DT系列上，DeepSeekV4Flash模型實現低于10毫秒的超低時延推理，Pro模型也僅需約20毫秒；在AtlasA3系列上，Flash模型則實現約30毫秒的高吞吐性能，完全滿足不同場景的核心需求。

這份亮眼成績的背后，是昇騰軟件棧CANN的深度優化。針對DeepSeekV4的mHC、混合注意力、壓縮器、MoE等核心模塊，CANN進行了原生適配：提供多種mHC實現路徑，開發稀疏注意力融合算子和KVCache壓縮算子，增強長上下文稀疏注意力計算能力；優化MoE門控功能，支持哈希路由和縮放softmax……從卡間通信到算子優化，從架構適配到性能調優，每一處細節都彰顯著昇騰的技術硬實力。

三、厚積薄發：全面升級軟硬件，筑牢自主算力根基

羅馬不是一天建成的，昇騰的爆發也絕非偶然。過去一年，昇騰團隊始終在“卷”技術、卷產品，從芯片架構到軟件棧，從低精度能力到基礎設施，完成了一輪系統性升級，為崛起筑牢根基。

去年以來，昇騰對芯片體系進行了大刀闊斧的調整，精準匹配大模型和Agent場景的新需求。如今的大模型推理和Agent應用，對編程靈活性、細粒度訪存能力、Cacheline設計要求極高，昇騰針對性優化：重新配比算力，提升不同負載適配能力；引入SIMT能力，增強編程靈活性；強化細粒度訪存能力，完美適配訓練、推理和復雜Agent工作負載的數據訪問需求。

低精度計算能力的突破，更是昇騰的一大亮點。隨著大模型對Token產出效率的需求激增，FP8、FP4等低精度格式成為行業趨勢。昇騰團隊“拼盡全力”提前落地FP8、FP4能力，讓芯片的Token產出能力直接翻倍，在推理場景中性價比優勢進一步凸顯。

基礎設施建設同樣毫不松懈。張良強調：“所有工作沒有基礎設施是不行的。”面對“一卡難求”的行業現狀，昇騰一邊全力保障芯片產能，一邊加快超節點集群建設。昇騰950超節點最大可支持8192卡高速互聯，形成一臺超級計算機，訓練性能較傳統集群翻番，可穩定運行30天以上，為萬億級大模型訓練提供了堅實支撐。

四、生態破局：拒絕“仿CUDA”，走自主可控之路

對于算力芯片而言，硬件是骨架，生態是靈魂。英偉達能長期壟斷全球AI算力市場，核心就在于CUDA構建的生態護城河。如今，昇騰正以CANN為核心，打造屬于中國的自主AI計算生態，而且堅決拒絕走“仿CUDA”的捷徑。

張良明確表示：“如果只是做一個‘CUDA2號’，短期適配成本低，但新特性都建立在他人生態上，不是真正的自主生態。”在他看來，從虛擬指令級、運行時能力，到編譯器、硬件協同，必須全部自主構建，才能把底層能力牢牢掌握在自己手中，擺脫對海外生態的依附。

堅持自主，并不意味著脫離業界生態。昇騰的生態建設思路清晰而務實：底層關鍵能力自主可控，上層兼容主流開發習慣，逐步將自主NPU特性引入開源社區。這種“底層自主、上層兼容”的模式，既守住了自主可控的底線，又降低了開發者的遷移門檻。

如今，昇騰生態已初具規模，遷移效率大幅提升。目前昇騰社區開發者約1.3萬人，月活近2000人，適配60多個基礎大模型系列。模型遷移更是絲滑高效：簡單模型6小時就能從CUDA遷移到CANN，比如千問3.6；架構新穎的復雜模型，也僅需一兩周即可完成，徹底打消了客戶的遷移顧慮。

生態建設最難的，是獲得主流開源社區的認可。長期以來，海外社區主導AI開源項目，對中國軟硬件存在偏見，昇騰的適配代碼常被要求以插件形式存在，難以融入主流。為此，昇騰投入大量精力溝通論證，推動Triton、PyTorch等主流項目逐步支持昇騰硬件，讓國產算力生態從被動適配轉向主動融入。

五、面向未來：抓住Agent機遇，持續突破永不止步

當前，AI產業正迎來新的變革——Agent應用快速興起，對時延、多輪推理、長序列處理和系統綜合能力提出更高要求，也可能引發新一輪“算力荒”。這對昇騰而言，既是千載難逢的機遇，也是必須直面的挑戰。

“Agent這么紅火，我們當然很開心，它會帶來新的算力需求。但更重要的是，要識別出真正的問題，比如編程編譯速度的不足，持續投入改進。”張良的話，道出了昇騰的清醒與務實。在他看來，昇騰不滿足于抓住一輪機會，而是要在每一輪產業變革中，暴露問題、修正問題、補齊能力。

回顧過往，昇騰團隊既抓住過時代機遇，也走過彎路，部分問題曾被市場紅利掩蓋。但不變的是，他們始終保持“永遠不完美，還要繼續努力”的心態，持續投入、極致打磨。從910到950，從性能追趕到生態成型，從市場認可到自主可控，昇騰的每一步，都走得堅定而有力。

從“一卡難求”到撐起國產大模型半邊天，從技術追趕到生態自主，華為昇騰的突圍之路，是中國AI算力打破海外壟斷、實現自主可控的縮影。如今，昇騰950芯片憑實力贏得市場認可，CANN生態逐步壯大，技術實力扛住頂尖模型考驗，國產算力的時代已然到來。

但昇騰的故事遠未結束。面對Agent時代的新需求，面對全球AI產業的激烈競爭，昇騰仍需持續投入、不斷突破。相信在不久的將來，以昇騰為代表的國產算力，將徹底擺脫“卡脖子”困境，不僅撐起中國AI產業的發展，更能在全球AI舞臺上，發出屬于中國的最強音。