A5站长网10月8日消息，多家媒体报道了华为轮值董事长徐直军在华为全联接大会期间与媒体的交流内容。他提到，按华为自己掌握的数据，昇腾人工智能芯片在中国市场的份额已经超过英伟达。同一段话里他也留了余地：英伟达在中国的份额数据很难收集，这个结论基于华为能拿到的信息。华为没有公布支撑这项比较的出货量或收入数字，外界暂时无法独立验证。
更实在的信息在产能那一侧，也在下一代超节点上。徐直军说，限制昇腾进一步放量的不是需求，而是供货能力，现有产能甚至不足以满足中国市场的需要，因此现阶段没有计划全面拓展海外市场。他确认确实有几个国家的需求很强劲，华为在做一些测试并向这些市场提供少量产品，但整体供应相当有限。把这两句话放在一起读，意思很清楚：先把国内这一口吃下来。
技术路线的选择也在这次交流里讲明白了。他坦言华为单颗芯片仍受国内先进制程能力限制，所以转向强化多芯片互联和系统架构。应对办法是反向的：单芯片拼不过，就把大量处理器连起来当一台机器用，此前发布的Peerium计算架构和灵衢总线走的也是这条路。他对超节点这个说法提了一句：如今被广泛提及，但不同厂商实现差异很大，真正的挑战在于让数千、数万颗处理器组成一台机器。目前华为正在部署和测试25.6万张卡规模的超节点集群。
下一代产品的进度也给了时间表。基于950DT的超节点目前仍在测试，预计今年年底或明年初开始规模供货。从现阶段的测试结果看，他预计从明年开始，将有大量模型训练构筑在950DT超节点上。950系列按用途分成两个型号，一个面向推理预填充与推荐场景，一个面向解码推理与模型训练；后者原定2026年第四季度，官方公布的规格包括144GB内存、4TB/s访存带宽和2TB/s互联带宽。
把视野再拉开一点，华为海思首席科学家廖恒在同一场合给了个行业判断：未来两年内，中国预计会出现约6到7个前沿人工智能实验室，目标都是训练参数规模在10万亿到40万亿之间的基础模型。他认为这些数字与超节点的内存容量和规模大致匹配，所以需要这么大体量的基础设施来支撑训练。摩尔定律那条老路走不通的时候，靠规模堆出一台机器的做法，能不能撑住这个需求，明年会是一个观察窗口。
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