Huawei 和 Alibaba 宣布在 AI 加速器、集群互连和存储能力方面取得进展。

中国科技公司正在大规模推进AI基础设施建设，华为和阿里巴巴就芯片、集群和模型做出了重大发布。

华为于9月17日在上海举办的华为Connect 2026大会上发布了一系列产品，旨在大规模交付AI推理，并支持训练参数规模高达10万亿的AI模型。这些发布是该公司新的"Peerium计算架构"的一部分，跨越服务器、存储和网络领域。

在存储方面，华为推出了OceanStor M900上下文内存存储系统，这是一个专为运行在华为SuperPoD上的AI模型提供PB级key-value缓存和全局单跳连接的系统。M900支持最高64 PB的SSD存储容量，将CPU、网络控制单元和NAND控制器整合成一个单元，在单个集群中提供40 TB/s的聚合带宽。每个连接到M900的华为昇腾神经处理单元(NPU)可支持TB级的KV缓存，使单个上下文窗口能够超过一百万个token。

Peerium架构以"统一总线"为中心，这是OceanStor M900中的一种新型互联方案，用于支持纵向扩展、横向扩展和跨域连接。统一总线整合了多种网络协议，通过铜缆和光纤连接提供每秒TB级的带宽。

华为推出了"统一总线LinkBlade"用于纵向互联，这是一种无缆设计，可连接单个SuperPoD中最多4,096个NPU。横向扩展由"统一总线LinkDevice"光交换机处理，该交换机在176个端口上每端口提供1.6 Tbit/s的带宽，总聚合带宽达280 Tbit/s。"统一总线UBG交换机"可连接最多1,024个终端设备，使华为能够构建百万NPU级别的SuperCluster，并允许客户训练参数规模高达10万亿的AI模型。

华为推出了新的AI SuperCluster，包括泰山950和Atlas 960 SuperPoD，这些产品整合了OceanStor M900和星河UBG交换机。华为表示，Atlas 960 SuperPoD将成为业界首个采用近封装光学(NPO)的服务器。

该公司还推出了基于统一总线的appliance产品——鲲鹏和昇腾，支持1到8个NPU。需要训练参数规模达1万亿的AI模型的较小规模运营现在可以使用两台Atlas 650E风冷服务器创建小规模SuperPoD，这两台服务器通过统一总线直接连接，在16个NPU上实现无交换机互联。

迄今为止已部署超过1,000个Atlas 900 A3 SuperPoD，Atlas 950 SuperPoD正在大规模商用。华为目前正在开发最新的昇腾960芯片，预计在2027年初交付。

华为副董事长兼轮值董事长余承东表示："我们正在以每年一代的周期推进昇腾芯片系列的演进。在2028年和2029年，我们将分别推出昇腾970和980芯片。得益于Tau缩放定律，这些芯片不仅计算规格会继续翻倍，而且内存带宽、内存容量、互联带宽等各方面都会有巨大提升。"

华为是中国领先的半导体公司之一，也是领先的手机制造商。该公司的产品在美国被禁，但出口到欧洲和其他地区。今年5月，当时的轮值董事长徐直军对美国出口限制发表评论称："如果美国没有强制我们国家、我们的公司和我们的行业采取行动，我们就不会做这样的事。但我们也感谢美国，使得我们国家的半导体产业链真正成长起来。"

在年度云栖大会上，中国第一大公有云提供商阿里巴巴也公布了重大芯片和AI进展。

阿里巴巴的T-Head芯片设计部门推出了最新的AI训练和推理处理器——摘星V900。摘星V900提供216 GB的GPU内存和1.2 TB/s的芯片间带宽，是其前身摘星M890的三倍。该芯片支持FP8和FP4，可处理混合AI工作负载，计划在2027年第一季度发布。

阿里巴巴还推出了升级版的"超级节点服务器"，集成了摘星V900处理器、ICN交换机、磐蒂SmartNIC和真言SSD控制器芯片，可实现由多达500,000个计算卡组成的集群。

该公司分享了下一代倚天720 CPU的路线图，计划于2027年推出，相比倚天710具有更强的单核性能、更高的核心密度和更高的能效。阿里巴巴还宣布了倚天730，这是基于T-Head专有微架构开发的，性能相比倚天710提升40%。

在AI方面，阿里巴巴宣布其下一代模型通义千问4正在训练中。该公司表示，即将推出的通义千问4.5和通义千问5系列模型将扩展至10万亿参数。

通义千问模型通过阿里巴巴专注的递归自我改进(RSI)在不断提升。通义千问3.8-Max在一个月的完全自动化训练运行中完成了超过33个RSI周期，将其Artificial Analysis评分从40提升到45。在芯片设计应用中，阿里巴巴对通义千问进行了超过60小时的RSI，跨越10,000次电子设计自动化(EDA)工具调用，最终得到一个尺寸缩小42%的芯片，"性能完全不受影响"。

会议上推出了多个新的通义千问AI模型：通义千问3.8-LiveTranslate、通义千问-Audio-3.1-TTS(文本转语音)、通义千问-Audio-3.1-Realtime、通义千问-Audio-3.1-TTS-Next、通义千问-Audio-3.1-ASR和通义千问-Image 3.1。