以前行业里有个默认账本：谁的AI芯片单卡峰值高，谁就握住了算力生意的方向盘。但9月17日在上海，华为轮值董事长徐直军抛出的数字却在拆这个账本——不是在发布一款更快的芯片，而是宣布华为正在部署和测试25.6万张卡规模的Atlas 950 SuperPoD超节点，并且用新的Peerium计算架构加灵衢总线，要把百万颗处理器变成一台计算机。据科创板日报在华为全联接大会现场的报道，海思首席科学家廖恒还补了一个量级：未来两年中国可能出现6到7个前沿AI实验室，目标都是训练10万亿到40万亿参数的基础语言模型，这些数字恰好与超节点的内存容量和规模对上了。
这个反差背后的商业信号很直接：AI算力的瓶颈已经从“单卡能不能更快”转向“成千上万张卡能不能不互相等待”。钛媒体APP的一组同芯片对照很能说明问题：同样用英伟达Blackwell一代芯片，72卡NVLink（英伟达的GPU高速互联技术）全互连的GB200 NVL72，在DeepSeek R1推理中单卡吞吐最高冲到4130 Token/秒；而只支持8卡NVLink互连的HGX B200，只有941 Token/秒。...