通过创新的节点架构夯实了力底座，用"硬件开放、软件开源"的决心培育了生态沃土，用脚踏实地的态度跑通了 AI 落地的路径。
撰文｜张贺飞
编辑｜沈菲菲
如果说过去三年是大模型狂飙的"造梦期"，现在的 AI 产业，正在经历场亢奋与痛苦并存的"落地大考"。
当企业满怀期待地将 AI 融入生产线时，却发现动辄千万的投资依然填不满万亿参数的"力饥渴"、底层硬件与开发框架间仿佛隔着难以逾越的壁垒、实验室里跑通的流程在产线上频频宕机……
越来越多企业意识到，以往堆叠服务器、随便套用开源框架等"头痛医头、脚痛医脚"式的补救案，在行业核心业务应用面前失了。既然缝缝补补的捷径走不通，有的破局点又在哪呢？
日前结束的四届北京人工智能产业创新发展大会，以"融、能、安全——让 AI ’ + ’出新活力"的主题，切中了当下的行业痛点。
图：华为公司总裁、政企业务总裁吴辉
其中在"融 · 共创：产业巨擘谈 AI+ "议题环节，华为公司总裁、政企业务总裁吴辉在圆桌对话中系统阐述了华为对 AI 力未来的核心判断，以及从"单点突破"转向"系统能"的路径。
透过吴辉在对话中的观点，不难提炼出 AI 融入千行百业的路线图。
- 01 -
融创新，用"系统工程"破天花板
让我们先回到原点，正视个跳不过的行业症结。
为了喂饱动辄千亿参数的大模型，工程师们不得不绞尽脑汁提升力密度，把成百上千乃至上万台服务器塞进机房。当通信频次随模型层数指数增长，微秒的延迟在万亿次迭代中不断累积，让计单元长时间处于等待状态，致力利用率低下且运维成本猛增。
盲目堆砌力，已然法根"力饥渴"。
吴辉在演讲中针见地指出："个芯片固然很重要，但人工智能是个产业，也是种新质生产力，力是个系统。"华为的解题思路是"以系统创新突破单芯片局限，用数学补物理、非摩尔补摩尔，造创新的节点架构，实现规模力的全球先。"
直接的例子就是由 8192 张昇腾卡造的 Atlas 950 SuperPoD 节点宁夏橱柜台面胶厂家，凭借内存统编址等优势，能够像台计机样工作，力是业界主流水平的 6.7 倍，训练总吞吐提升 17 倍、理总吞吐提升 26.5 倍，在未来多年都将是全球强力的节点。
华为是怎么破天花板的呢？答案正是吴辉提到的"系统创新"。
在大规模 AI 训练与理中，存在海量 GB 的数据通信，想要提力利用率，通信带宽要足够宽、通信时延要足够低、内存访问要足够快，任何处的瓶颈，都会致计与通信相互等待。
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华为的节点架构，创造地解决了两大挑战。
是将传统以 CPU 为中心的架构，变成了全对等互联，CPU、NPU/GPU 等设备在统的协议下互联互通，整为统的全局地址空间，不管数据存在哪块内存里，都只有个"全局地址"，可以直接访问。
二是通信协议的创新，传输的不再是笨重的"数据包"，而是包含内存地址、操作码（读 / 写）和缓存状态位的" Flit "，大地提升了通信率，并通过缓存致协议确保所有计单元看到的信息是相同的。
相较于传统的计集群，华为的节点架构实现了三个硬指标，即大带宽、低时延、内存统编址，让集群像台计机样学习、思考和工作，从根本上解决了力利用率低、运维复杂度等问题。
从"单点突围"到"全局统筹"的跃变，揭示了 AI 时代的核心命题：在摩尔定律失的当下，力供给不再是比拼单卡能的"加法游戏"，只有掌握系统创新的"乘法法则"，用系统工程破物理瓶颈，才是满足整个行业的力刚需、迈向通用人工智能的由之路。
- 02 -
生态共创，造繁荣开放的"黑土地"
把力比作 AI 时代的骨架，生态就是关乎长期生命力的肉。
回顾计产业的发展史，从不缺少能耀眼的产品，终决定局走向的，往往是生态。当前力产业面临的真实困境在于：在制造和架构创新上已经能和国外掰手腕，软件生态直摆脱不了外部依赖。
面对这道残酷的"生死题"，些玩试图"走捷径"。比如在 CUDA 的 API 和芯片的底层驱动间加个"翻译器"，可 CUDA 并非开源，三产品很难通过指令翻译的式实现兼容，还面临英伟达扎紧藩篱（禁止通过转译层运行软件等）的风险。
吴辉语道出了 AI 产业的关键："构建个芯片和系统不是难的，重要的是构建个大共同使用和运用技术的开放生态。华为在计域始终坚定践行‘硬件开放、软件开源’战略。"
对应的行动有很多。
比如计架构 CANN 的开源开放。
有别于 CUDA 的封闭，CANN 将子库、通信库、图引擎、编程语言、运行时等核心组件进行全量、分层解耦的开源。企业和校的科研团队可以入到图优化、子融、内存调度等底层机制进行二次创新宁夏橱柜台面胶厂家，甚至不用局限于现成的工具和框架，可以根据自身需求进行度定制和优化，实现的能和率。
再比如灵衢 2.0 协议的开放。
作为节点架构的"灵魂"，华为在 HC 2025 上开放了灵衢 2.0 技术规范，包括开放节点参考架构、开放节点基础硬件、开源操作系统灵衢组件等等。底层技术协议和整套节点技术的开放，意味着产业界可以基于技术规范自研相关产品或部件，自主设计基于灵衢的各种产品，实现真正意义上的 AI 力自由。
原因并不难解释。
站在企业和开发者的立场上，保温护角专用胶焦虑的不只是"好用不好用"，还涉及到是否自主创新：倘若底层机制不透明，只能依赖官文档，旦业务出现能瓶颈，往往从下手；假如创新的节奏被单个平台主，像能源、制造、交通等行业，可能因为某个子制约整个行业的率……
时间印证了华为的选择。
开源 5 年的 OpenHarmony，汇聚了 9200 多名社区贡献者，贡献了 1.3 亿行代码；开源开放的 CANN，不到半年就有 1.3 万开发者参与进来，创新开发了 420 多个能子。
数据是生态好的注脚，当千千万万的开发者不再是单纯的"使用者"，化身为生态的"架构师"与"贡献者"，自主创新的"黑土地"将越来越肥沃。
- 03 -
提升能，AI 落地的唯检验标准
技术创新的原点，终归要回到产业的本质——生产力。
当前不少企业对 AI 的理解仍停留在表层，认为仅仅是次 IT 系统的例行升，或者是采购套聪明的软件工具——买几台服务器、接几个大模型的 API，就能顺理成章地贴上"数智化"标签。
也就是说，在 AI 融入千行百业的过程中，不仅要提供充沛的力、造繁荣的生态，还需要成熟的经验和转型法论。
在华为公司总裁、政企业务总裁吴辉看来，"企业走向 AI 与业务的融本身是场变革，包括重构生产式、生产关系以及商业模式等。因此，AI 定要跟企业的流程、组织、IT、数据以及业务场景度结，才能造新质生产力，提升企业的能。"
过去五年时间里，华为和伙伴协助 3.3 万多企业完成了数智化转型，交出了份份实实的成绩单。
在港口行业，天津港与华为共同进港口行业大模型 PortGPT 的研发和落地应用，实现了近百辆人集卡的自动驾驶、岸桥远程操控和全流程的 AI 排产，港口运行率提升了 15，正作为港口数智化的新标杆向海外复制。
在制造行业，华为在初期顶层设计时就参与了赛力斯工厂的建设，从网络基础、数字平台、应用场景到运营管理，造了全链路智能化解决案，助力赛力斯工厂实现 AI 与数据的双轮驱动，助其快 30 秒就能下线辆车。
隔行不隔理，华为度参与 3.3 万多企业数智化转型的经验，沉淀成了套可复制的法论。
譬如在怎么从 0 到 1 落地 AI 的问题上，华为基于实践经验总结了"三层五阶八步"法论，把模糊的 AI 落地变成了清晰可执行的步骤，即从业务场景出发，沿着业务流程、组织，数据和应用指业务如何步步落地 AI，让企业不用再摸黑试错，少走些弯路。
让我们印象刻的是，吴辉在对话中没有过多强调华为的经验和法论，而是多次提到"能"词。
既是华为对自身软硬件能力和成熟法论的笃定，也为陷入落地焦虑的企业开出了剂清醒的药：AI 须入到业务场景，完成"技术演示"到"生产要素"的跨越，对企业的利润表、率曲线产生可量化的影响，蜕变为看得见的"新质生产力"，而非为了 AI 而 AI。
特别是在 AI 进入"落地大考"的 2026 年，势会酝酿出各种各样的新概念、新产品、新案，千万别被"名词式创新"带偏，唯有提升能，才是检验 AI 落地价值的标准。
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写在后
正如吴辉在对话结尾所强调的：" AI 时代，我们要有紧迫感，人工智能可能是人类后次技术革命，我们要夜以继日，全力以赴追赶世界先；同时我们要能入行业，刻理解行业需求，协助企业把人工智能融到生产和业务中去，助力千行百业在智能时代走向世界先。"
这场通往智能时代的"远征"，不是华为企业的角戏，而是千行百业的集体答卷。
当华为通过创新的节点架构夯实了力底座，用"硬件开放、软件开源"的决心培育了生态沃土，用脚踏实地的态度跑通了 AI 落地的路径，谁先把 AI 融入生产线，谁就能先吃到数智化转型的红利。
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