华为在华为全联接大会期间明确，其下一代昇腾900系列（Ascend 900-series）AI芯片将仅限中国本土市场供应，暂无全面拓展国际市场的计划。华为轮值董事长徐直军接受采访时表示，由于公司甚至没有足够产能满足中国国内需求，因此没有全面拓展国际市场的打算。他补充说，华为仍会向少数需求特别强烈的国家提供有限供应，但整体硬件外销策略已大幅收缩。

造成供应短缺的核心原因在半导体制造端。晶圆代工厂中芯国际（SMIC）无法顺利提升7奈米与6奈米级制程的产能，直接限制了华为AI硬件的交货能力。华为尝试通过近封装光学（Near-Package Optics，NPO）等整合技术，释放旧有制程节点的产能以供其他组件使用，但仍无法扭转AI芯片整体供不应求的局面。

在单芯片性能层面，华为即将推出的昇腾960（Ascend 960）神经网络处理器（NPU）据称可媲美AMD与辉达（Nvidia）的部分现有AI GPU，但面对市场最顶级的AI硬件，单芯片效能仍存在差距。为与辉达竞争，华为选择系统级规模扩展路线，而非单纯追求单芯片效能对决。其架构基础以极限算力集群为主，即华为旗下的Atlas SuperPoD旗舰集群最多可串联15,488颗Ascend 960 NPU，提供高达30 FP8 EFLOPS与120 FP4 EFLOPS的运算性能。这一扩展规模在整体算力数字上远超Nvidia NVL72集群（72颗GPU规模）。

不过，依靠大规模系统串联也带来明显弱点，即极高的整体功耗。Atlas SuperPoD与SuperCluster的单位瓦特效能（performance-per-watt，能效比）显著低于辉达的全新架构。这意味着在能够自由取得AMD或Nvidia芯片的海外市场，华为硬件的竞争力将大幅受限。

正因硬件外销受阻且高功耗影响海外竞争力，华为现阶段在全球市场的推进策略已出现转向。公司计划向全球学术界与科研机构客户开放云端存取（cloud access）服务。此举既能绕过硬件实体出口的产能限制，也能推广华为自主研发的CANN软件栈（software stack），借由建立软件生态系来培养长期用户群。

整体来看，华为正处于一种独特的悖论困境：虽然近封装光学等技术整合能释放旧节点产能，但受限于代工厂7奈米与6奈米制程的产能提升瓶颈，公司只能选择优先巩固中国本土市场，并透过云端存取推广CANN软件生态。

从产业视角看，这一表态把中国AI算力的瓶颈从设计端拉回到制造端。华为在系统级集群上的激进扩展，说明其试图以规模换性能、以软件生态换用户黏性；但能效比劣势与先进制程产能不足，仍是其参与全球竞争的两大结构性约束。对关注国产算力链的观察者而言，中芯国际先进制程产能的爬坡节奏，以及华为云端服务与CANN生态的落地进展，将是后续值得跟踪的两个变量。