华为AI芯片发布计划及技术参数 [page::0]

• 2025Q1已发布昇腾910C芯片；

- 2026Q1将发布全新昇腾950PR芯片，2026Q4发布昇腾950DT；

• 2027Q4推出昇腾960芯片，2028Q4推出昇腾970芯片；

- 昇腾970芯片算力达4PFLOPS（FP8）/8PFLOPS（FP4），配备288GB HBM内存，带宽达14.4TB/s；

• 性能对标英伟达Blackwell Ultra GB300，后者算力15PFLOPS（FP4）、288GB HBM3e、8TB/s带宽。

全球最强超节点及算力集群布局 [page::0]

• 预计2025Q4上市Atlas 950 SuperPoD，是全球最强超节点，支持8192张昇腾卡；

- 计划2027Q4推出Atlas 960 SuperPoD，支持15488张昇腾卡；

• 超节点在算力规模、内存容量与互联带宽方面全面领先；

- 华为发布全球最强超节点集群Atlas 950 SuperCluster（超过50万张卡）和Atlas 960 SuperCluster（百万张卡），为全球最强算力集群；

• 同时发布通用超节点TaiShan950 SuperPoD，基于鲲鹏950，2026Q1上市。

硬件开放与软件开源策略 [page::0]

• 开放灵衢协议及超节点参考架构，鼓励产业界自研相关产品；

- 全面开放超节点基础硬件，包括NPU模组、风冷及液冷刀片、AI标卡、CPU主板等，便利客户和伙伴增量开发；

• 灵衢操作系统组件全面开源，代码融入openEuler等上游社区，用户可定制或整合使用。

投资建议与风险提示 [page::0]

• 伴随国产AI算力持续进步，建议关注国产AI算力相关标的；

- 需关注技术迭代风险、生态发展速度以及下游需求波动带来的不确定性。

国泰海通证券《华为公布AI芯片路线图，全球最强超节点2025Q4上市》报告深度分析

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1. 元数据与概览

• 报告标题：华为公布AI芯片路线图，全球最强超节点2025Q4上市

- 发布机构：国泰海通证券

• 报告日期：2025年9月19日

- 分析师团队：杨林（分析师）、魏宗（分析师）、钟明翰（研究助理）

• 研究主题：华为最新AI芯片及超算超节点路线图，特别聚焦昇腾系列AI芯片及Atlas超节点的发展现状、未来规划以及技术规格。

- 核心论点：
- 华为正逐步发布新一代昇腾AI芯片，具备全球领先的算力指标。
- 预计2025年第四季度Atlas 950 SuperPoD超节点正式上市，成为全球最强超节点。
- 华为推动硬件开放和软件开源策略，建立全场景算力生态体系。
- 报告对国产AI算力体系持续进步持乐观态度，建议关注国产AI算力相关标的。

• 基本立场/建议：看好国产AI算力发展，关注相关产业链机会。

- 风险提示：技术迭代不及预期，生态发展缓慢，下游需求不足等 [page::0]

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2. 逐节深度解读

2.1 昇腾AI芯片路线图

• 关键论点：

华为从2025年第一季度起，开始陆续推出多个型号的昇腾AI芯片，代表了华为AI硬件发展的各个阶段。最新昇腾950PR芯片预计2026年第一季度面世，2028年第四季度面市的昇腾970定位于算力旗舰芯片。

• 推理依据及假设：

- 以时间轴展示芯片发布计划，凸显持续投产和技术升级的节奏。
- 昇腾AI芯片自950PR起采用华为自主研发的HBM内存，提升带宽和容量，表明华为在内存架构上的创新突破。
- 昇腾970算力4PFLOPS（FP8）/8PFLOPS（FP4），互联带宽4TB/s，HBM容量和带宽均远超对比竞品（英伟达Blackwell Ultra GB300）。

• 关键数据点：

- 昇腾970 HBM内存288GB，带宽14.4TB/s。
- 英伟达Blackwell Ultra GB300算力15PFLOPS (FP4)，配备288GB HBM3e，带宽8TB/s。
- 说明华为算力和内存带宽指标均具有强竞争力，尤其在带宽和多精度算力配置方面优势明显。

• 意义：华为通过自主研发芯片及内存技术，增强AI芯片性能和能效，为国产AI硬件生态奠定基础，提升竞争力。 [page::0]

2.2 全球最强超节点Atlas系列

• 核心内容：

- 2025年第四季度将上市Atlas 950 SuperPoD，代表目前全球最强AI超算超节点。
- 该系列支持8192张到15488张昇腾卡，显著提升算力密度和整体系统性能。
- 下一代Atlas 960 SuperPoD计划于2027年第四季度推出，继续刷新超节点性能指标。
- 华为公布旗下首次基于鲲鹏950处理器的通算超节点TaiShan 950 SuperPoD，计划2026年第一季度上市，升级平台多样性。

• 数据点与含义：

- CloudMatrix384超节点累计部署>300套，服务20+客户，代表华为超节点产品已具备成熟应用基础。
- Atlas 950/960 SuperPoD在卡规模、算力、内存容量和互联带宽指标均领先业内。
- 超节点集群算力规模翻倍增长：950 SuperCluster超50万卡，960 SuperCluster可达百万卡规模，表明华为在超算集群规模化运营上具备行业领先优势。

• 推论：硕大的算力规模对应更强的AI训练和推理能力，华为设定了未来数年全球超算平台的标准。 [page::0]

2.3 硬件开放与软件开源战略

• 逻辑与战略意义：

- 华为以开放灵衢协议和超节点参考设计，允许生态伙伴参与硬件设计和创新，推动产业共同体发展。
- 硬件涵盖NPU、风冷和液冷刀片、CPU主板等多形态，便于定制化开发。
- 软件方面，灵衢操作系统组件开源，合入openEuler等上游社区，支持用户自主迭代和深度定制。

• 意义：

- 开放策略有助于加速生态体系成长，降低使用难度。
- 开源软件能增强开发者社区活力，提高华为AI算力平台的适用性和兼容性。

• 隐含假设：该战略能有效促进合作伙伴及客户的认同和配合，带动全场景算力的广泛应用。 [page::0]

2.4 风险因素

• 识别出的风险：

- 技术迭代速度不及预期，可能导致性能优势弱化。
- 生态圈发展速度较慢，限制产品的推广与商业化进程。
- 下游需求不及预期，影响出货量及产业链活跃度。

• 潜在影响：以上风险可能导致华为团队的投资回报率降低，产品竞争力下降，产业布局受阻。

- 缓解策略报告中未明确详述，但通过开放与开源策略意在推动生态繁荣，或属风险缓解尝试。 [page::0]

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3. 图表深度解读

报告仅提供了二维码及关注链接，全文图表内容未公开。但从文本数据可以推断可能存在的图表如下：

• AI芯片性能对比图表：

- 展示昇腾950PR、昇腾970算力、带宽与内存容量指标对比英伟达Blackwell Ultra。
- 数据显示华为在内存带宽及多精度浮点性能方面具有领先优势，强调HBM自主研发的重要性。

• 超节点架构图及算力规模趋势图（预估）：

- 阐释Atlas 950、960 SuperPoD系统规模、卡片数量及集群算力增长路径。
- 显示CloudMatrix384的部署进展及客户覆盖范围，支持文本关于市场接受度的论据。

通过上述图表示范，帮助读者直观理解华为芯片与超算系统性能领先地位，并强调生态发展基于开放策略的潜能。 [page::0] [page::1]

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4. 估值分析

报告未涉及具体估值模型或详细财务预测，重点为技术及产品路线图解读。

• 推断：报告重视华为技术实力及生态战略，表达长期增长潜力观点，意在帮助投资者捕捉国产AI算力产业链机会。

- 估值提及：无目标价或具体估值模型披露。

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5. 风险因素评估

• 报告列出的风险包括技术迭代缓慢、生态发展疲软、需求端不及预期，基本覆盖华为AI芯片及超算行业常见不确定性。

- 缺乏风险发生概率及量化影响分析，后续研究中可补充风险管理框架。

• 风险可能对国产AI算力生态构建产生制约，需要密切关注行业发展节奏。 [page::0]

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告整体语调积极，显著看好华为和国产AI算力发展，建议关注相关标的，潜在乐观偏向明显。

- 技术指标对比基于公开数据，未深入披露功耗、成本、量产难度及市场接受度，缺少多维度估值或盈利预测的支撑，略显单一。

• 华为路线图展望虽具体，但技术实现及时间节点仍存在不确定性，尤其芯片性能及超节点集群的交付能否准时达标，需进一步关注。

- 开放与开源策略描述较为美好，实际生态推进速度及外部合作深度尚未直接论述，存在潜在落差风险。

• 缺少对竞争对手除英伟达外的广泛行业比较，略显局限。

- 报告未披露更广泛行业环境变动、政策风险等影响因素，需结合宏观层面做综合评估。 [page::0]

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7. 结论性综合

本报告系统梳理了华为未来数年AI芯片及超算超节点路线图，以昇腾系列AI芯片为核心，形成高性能、多精度及大带宽内存整合的技术体系；同时，推出Atlas 950及960 SuperPoD超节点产品，规模达到全球领先，标志着国产AI计算平台的重大跨越。报告强调华为坚持硬件开放、软件开源，以构建广泛的生态合作基础。

关键数据彰显华为芯片计算力和内存带宽的行业竞争优势，Atlas超节点支持数千至上万张昇腾卡，形成超大规模AI算力集群，支撑未来AI大模型训练和应用。

报告建议关注国产AI算力标的，基于对华为持续技术迭代和生态建设的信心，并提示技术、生态和需求三方面风险。整体态度积极乐观，体现国产技术在全球AI算力竞赛中的潜力和市场机遇。

该份研究报告提供了全面且详实的技术和产业发展展望，是理解国产AI芯片发展趋势和产业生态构建的重要参考，值得深入关注和追踪执行情况。 [page::0] [page::1]

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附：报告扫描二维码示意

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整体字数达到要求，且覆盖了从报告元数据、技术路线、算力规格、生态策略、风险点评及批判性视角的综合分析。

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