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第1487章 华为384卡超节点绝杀英伟达中国算力终结美国霸权（第1页）

2025年4月，华为在算力战场上投下一颗“核弹”

——cloudmatrix384超节点。

这个由384张昇腾算力卡组成的庞然大物，不仅将单集群算力推至300pFlops（超越英伟达NVL72的67%），更联合硅基流动实现单卡解码吞吐1920tokenss，直接对标英伟达h100。

这场技术突袭背后，藏着华为重构全球AI产业链的深层逻辑。

一、技术破局：用“集群规模”

对冲“单卡劣势”

的终极解法

华为与英伟达的竞争，本质是两种技术路线的生死博弈：

英伟达路线：追求单卡极致性能，h100的Fp32算力达60tFlops，华为昇腾910b仅为其50%；

华为路线：以超节点架构弥补单卡短板，通过超大规模互联+全栈优化弯道超车。

关键数据对比：

指标华为cloudmatrix384英伟达NVL72

单节点算力卡数量384张72张

集群算力峰值300pFlops180pFlops

互联带宽2.8tbps1.8tbps

断点恢复时间10秒级未披露（预计分钟级）

华为的杀手锏在于6812个400G光模块构建的超高速互联。

当数据在384张卡间近乎无损流动时，训练效率逼近单卡性能的90%（传统架构仅60%-70%），这正是硅基流动deepSeek-R1模型精度与官方一致的核心原因。

启示：在摩尔定律失效的今天，“拼规模”

比“拼工艺”

更可能打破算力垄断。

二、产业链暗战：中国厂商的“反围剿”

路线图

华为超节点的商用，正在改写全球AI基础设施的权力分配规则：

光模块厂商躺赢：单节点6812个400G光模块的需求，让中际旭创、新易盛等厂商订单暴增。

据测算，2025年中国400G光模块市场规模将突破200亿元，同比增80%。

散热技术革命：昇腾卡功耗达450w（英伟达h100为700w），但384卡的集群总功耗达172.8kw，是NVL72的2.4倍。

这迫使液冷渗透率从30%猛增至70%，巨湾技研、高澜股份等技术派公司受益。

软件生态突围：华为联合硅基流动、智谱AI等企业，构建“硬件集群+模型优化”

的垂直生态。