中国两家主要科技公司本周先后公布AI基础设施与模型进展，均把重点放在扩大训练与推理规模上。华为在9月17日于上海举行的年度全联接大会2026上，围绕新发布的Peerium计算架构展示了一系列产品，覆盖服务器、存储和网络，目标包括大规模AI推理以及训练参数规模最高达10万亿的模型。

存储方面，华为推出OceanStor M900上下文记忆存储，面向在其SuperPoD上运行的AI模型，提供拍字节级键值缓存与全局单跳连接。该产品单集群支持最高64PB的SSD存储，将CPU、网络控制器单元和NAND控制器集成于单一单元，单集群聚合带宽达40 TB/s。华为称，每颗接入M900的昇腾NPU可支持数TB的KV缓存，使单一上下文窗口可超过100万token。

互联是Peerium架构的另一核心。华为推出Unified Bus，将随OceanStor M900出货，用于纵向扩展、横向扩展和跨域连接，整合多种网络协议，在铜缆和光连接上提供TB级每秒带宽。纵向扩展由UnifiedBus LinkBlade承担，采用无缆设计，可在单个SuperPoD中连接最多4096颗NPU；横向扩展由UnifiedBus LinkDevice光交换机承担，每端口1.6 Tbit/s带宽、共176个端口，聚合带宽280 Tbit/s；UnifiedBus UBG交换机可连接最多1024台终端设备，支撑华为构建百万NPU级SuperCluster，并让客户训练最高10万亿参数的模型。

华为同时发布新的AI SuperCluster，包括TaiShan 950和Atlas 960 SuperPoD，后者由OceanStor M900和星河UBG交换机组成，华为称其将是业界首款采用近封装光学（NPO）的服务器。公司还推出基于UnifiedBus的鲲鹏和昇腾系列新设备，支持1至8颗NPU。面向需要运行最高1万亿参数模型的小型客户，华为提供由两台Atlas 650E风冷服务器直接通过UnifiedBus连接的小规模SuperPoD方案，可在16颗NPU间实现无交换机互联。华为表示，迄今已部署超过1000套Atlas 900 A3 SuperPoD，Atlas 950 SuperPoD正在大规模商用，最新昇腾960芯片正在开发中，预计2027年初交付。

华为副董事长、轮值董事长汪涛表示，公司昇腾芯片系列按一年一代的节奏演进，2028年和2029年将分别推出昇腾970和980芯片；得益于Tau Scaling Law，其计算规格将继续翻倍，内存带宽、内存容量、互联带宽等方面也将大幅提升。

阿里巴巴本周在年度云栖大会上同样公布多项芯片与AI进展。其芯片设计部门平头哥发布最新AI训练与推理处理器真武V900，配备216GB GPU内存和1.2 TB/s片间带宽，为前代真武M890的三倍，支持FP8和FP4，可处理混合AI负载，计划2027年第一季度发布。阿里还推出升级版“超级节点服务器”，集成真武V900处理器、ICN交换机、磐脉SmartNIC和振岳SSD控制器芯片，可组成最多50万张计算卡的集群。

CPU方面，阿里公布下一代倚天720路线图，计划2027年推出，称其单核性能、核心密度和能效均优于倚天710；基于平头哥自研微架构开发的倚天730，性能将比倚天710提升40%。

模型方面，阿里宣布下一代模型Qwen 4正在训练中，并称即将推出的Qwen 4.5和Qwen 5系列可扩展至10万亿参数。阿里表示，Qwen模型通过递归自我改进（RSI）持续提升，Qwen3.8-Max在一个月的全自动训练中完成了超过33个RSI周期。

两家公司的发布集中在同一周，显示中国科技企业正从芯片、互联、存储到模型多个环节同步推进规模化能力。对关注AI算力供应链的投资者而言，这些路线图提供了观察国产AI基础设施演进节奏的窗口，但相关产品多数尚未上市或交付，实际落地进度仍需跟踪。