当临近国庆假期结束，媒体上纷纷爆出2026华为全联接大会媒体圆桌对话内容，华为轮值董事长徐直军一句“昇腾在中国市场份额已经超过英伟达”，搅动整个AI算力产业。

在记者询问昇腾国内市场份额与海外拓展计划时，徐直军给出核心表述：“在中国市场要统计英伟达的市场占有率很难，但如果从我们能够统计到的数据看，昇腾应该已经超过了英伟达。”

回溯四年前，国内AI加速芯片市场几乎是英伟达一家独大。2022年管制前，英伟达在中国AI加速卡市场份额约95%，昇腾仅约3%。短短四年，国内算力市场格局发生颠覆性变化。

技术逻辑：单芯片仍存差距，集群架构成为差异化突破口

徐直军在访谈中并没有回避昇腾现存短板，他坦诚：单颗芯片层面，昇腾依然受先进制程条件限制，对比英伟达还有差距；但在多芯片互联、构建大规模算力系统方向，华为已经走到全球前列。

本次大会的核心技术发布，正是支撑这一思路的Peerium对等计算架构+UnifiedBus灵衢高速总线+昇腾950 SuperPoD超节点方案。

传统GPU集群沿用主从架构，大规模集群里节点通信开销巨大，大量算力在等待数据传输中被浪费，直接拉低大模型训练MFU算力利用率。Peerium架构的核心思路，是突破传统主从范式，依靠嵌套并行、统一内存寻址、对等互联，让数万甚至百万级处理器协同工作，如同一台计算机。灵衢高速总线作为底层互联协议，可以无限扩展连接CPU、NPU、内存、SSD、交换机，实现计算、存储、网络对等互联。

基于这套架构的昇腾950 SuperPoD超节点，目前25.6万卡规模集群已经进入部署与测试阶段。简单理解，华为的路线不是追求单卡硬参数对标海外高端芯片，而是依靠系统架构创新，解决大模型训练里大规模集群协同的工程难题，用“系统优势弥补单芯片短板”。

海思首席科学家廖恒表示，两年前昇腾最大障碍是CUDA+PyTorch长期构筑的软件生态壁垒。但随着大模型规模与复杂度持续提升，新编译器、新编程模型不断涌现，国内前沿AI团队不再只绑定CUDA路线，昇腾软件栈迁移成本持续下降，生态短板正在逐步缓解。

产能约束：优先保障国内供给，暂不全面出海

当媒体问到昇腾950超节点是否计划推向海外市场时，徐直军给出务实判断：目前产能连国内需求都无法充分满足，没有计划全面拓展国际市场；少数国家有很强算力需求，仅做少量测试、限量供货。

这也是理解当前昇腾份额的关键背景：昇腾份额提升，不是市场需求萎缩，而是产能上限成为最大约束。国内大模型训练、智算中心建设需求旺盛，算力供给缺口长期存在，产能优先供给国内客户，海外市场短期不会大规模放量。

谈及中国芯片自主化的底层逻辑，徐直军表示：中国推进芯片自主化是必然之路。中国是14亿人口的工业化大国，生产生活高度依赖芯片，不能别人想卖就卖、想断供就断供。哪怕芯片先进性差一点，至少解决有无、保障供应，不用每天担心断供风险，产业界、国家都会持续推动半导体全链条自主化。

点评

徐直军此番表态，与其说是一场“超越对手”的胜利宣言，更像是国产算力产业来到历史分水岭的客观陈述。

过去几年，国内算力产业的叙事长期停留在追赶单芯片参数的维度，而昇腾正在切换赛道：不再仅仅比拼单卡峰值算力，而是转向超大规模集群、系统架构、互联总线、整机交付的一体化竞争。这是在外部技术封锁约束下，国产芯片走出的差异化突围路径。

但市场份额的反超，不等于产业短板消失。先进制造制程、软件生态、开发者工具链仍是横亘在国产算力面前的长期挑战。份额是结果，不是终点。

从产业视角看，中国算力市场正在形成“国产为主、海外受限产品补充”的新格局。未来的竞争，不再是单芯片一对一的比拼，而是整套算力基础设施、开发生态、服务体系的长期拉锯。昇腾证明国产算力已经具备规模化落地能力，而接下来的考验，是持续迭代产品、降低迁移成本，真正实现从“可用”走向“好用”，支撑国内大模型产业长期发展。同时也要理性看待，算力产业全球化底色不会消失，国产算力的目标不是简单替代，而是建立具备自主可控能力、可持续迭代的算力底座。