华为将推出 CloudMatrix 384，2× NVIDIA GB200 NVL72吞吐量

华为即将推出的CloudMatrix 384是基于 384 颗昇腾 910C 处理器的机架级 AI 系统，其核心亮点在于采用全光网状网络替代传统铜线互连，这一设计不仅大幅提升了数据传输带宽，还显著降低了延迟，能够高效支持机架内部及跨机架的高带宽通信需求。尽管单颗昇腾 910C 芯片的性能仅为 NVIDIA Blackwell GPU 的三分之一，但通过大规模集群部署的协同效应，该系统整体算力达到 300 PFLOPs（BF16），接近 NVIDIA GB200 NVL72（180 PFLOPs）的两倍。在内存配置上，CloudMatrix 384 配备 HBM2E 内存，总容量达到 GB200 NVL72 的 3.6 倍，内存带宽为其 2.1 倍，这让它在处理需要海量数据吞吐的大模型训练任务时表现出色，同时通过软硬件协同优化实现了高效的集群运作。

不过，CloudMatrix 384 也存在明显的效率短板：每 FLOP 功耗是 NVIDIA 方案的 2.3 倍，内存带宽效率和 HBM 内存效率也分别低 1.8 倍和 1.1 倍。但华为通过结合中国能源资源丰富的特点，以及供应链自主化布局，借助规模化部署有效弥补了这一劣势。昇腾 910C 由中芯国际采用 N+2 工艺生产，目前良率已从 2024 年的 20% 提升至 34%-37%，单月产能突破 5 万片晶圆，成本较 NVIDIA H100 低约 40%，具备一定的价格优势。该系统单价为 800 万美元，定位高端，主要面向大型企业和政府项目，目前已有十家中国主要企业将其集成到数据中心基础设施中，且已适配包括 DeepSeek、科大讯飞星火等 160 余种第三方大模型，广泛应用于政务、金融、工业等领域。

国际机构评价其全栈设计在系统级创新上具有领先性，全光互联技术与智算中心向绿色高效演进的方向高度契合。在西方技术封锁的背景下，华为凭借该系统构建起自主可控的 AI 基础设施，昇腾 910C 的供应链中国产设备占比达 65%，关键材料如光刻胶已实现国产化，形成了独特的竞争壁垒。尽管在能效比上存在差距，且国际市场推广受限于技术管制，但凭借较高的性价比，CloudMatrix 384 在沙特、德国等部分国家的市场已展现出吸引力。

未来，华为计划通过液冷技术等手段降低系统功耗，同时推动昇腾 910C 芯片良率进一步提升至 40% 以上，并拓展在电商、社交、汽车等更多行业的应用场景，逐步构建从芯片到应用的完整产业链。其全光互联技术也有望成为未来智算中心的重要行业标准。总体而言，CloudMatrix 384 的推出标志着中国在 AI 基础设施领域从单点突破迈向系统性领先，虽面临能效与国际拓展的挑战，但其战略意义重大，有望重塑全球 AI 基础设施的竞争格局。