中国两家科技巨头几乎同步亮出了各自的AI底牌。华为在上海举行的全联接大会2026上展示了一套名为Peerium Computing Architecture的新计算架构，覆盖服务器、存储与网络等多类产品；阿里巴巴则在杭州的Apsara大会上更新了AI芯片与模型蓝图。双方的共同点在于，竞争焦点已从单点产品转向更大规模的算力集群与更高参数量的模型训练。

华为此次发布的存储产品OceanStor M900 Context Memory Storage，主打为AI模型提供大规模KV缓存与全球单跳连接能力，官方称单一集群最高可支持64PB SSD存储，并能让单一上下文窗口突破百万个token。互连层面，华为推出Unified Bus方案，分别面向scale-up、scale-out与scale-across三类连接，搭配LinkBlade、LinkDevice与UBG交换器，目标是支撑百万NPU级别的SuperCluster，使客户能够训练参数规模最高达10兆的AI模型。

在运算平台方面，华为推出泰山950与Atlas 960 SuperPoD等新系统，并称Atlas 960 SuperPoD将成为业界首款采用近封装光学技术的服务器。华为同时披露了部署进展：已部署超过千套Atlas 900 A3 SuperPoD，Atlas 950 SuperPoD已进入大规模商用。芯片路线上，华为表示昇腾960仍在开发中，预定2027年初交货，并规划昇腾970与昇腾980分别在2028年与2029年推出。

阿里巴巴方面，旗下芯片设计单位平头哥半导体发表真武V900，定位为最新的AI训练与推理处理器，配备216GB GPU内存与1.2TB/s芯片间带宽，支持FP8与FP4格式。阿里巴巴称这款芯片性能较上代真武M890提升三倍，计划于2027年第一季量产商用。与之配套的升级版supernode服务器可整合真武V900、ICN Switch、Panmai SmartNIC与镇岳SSD控制器，支持最多50万张运算卡集群。

CPU与模型层面，阿里巴巴公布了倚天720与倚天730的后续规划，并表示下一代通义千问4正在训练中，千问4.5与5系列可扩展至5兆至10兆参数。此外还推出多款新千问模型，覆盖即时翻译、语音合成、即时语音与影像生成等方向，显示其在基础模型与应用模型上同步扩张。

把两家公司的动作放在一起看，一条清晰的时间线浮现出来：无论是华为的昇腾960、970、980，还是阿里真武V900的量产节点，都指向2027年前后作为下一波产品落地的关键窗口。对产业链而言，这意味着国产AI芯片、互连方案、存储与服务器系统将在未来两三年内进入密集迭代期，而上游的先进封装、光互连、SSD控制器等环节也可能随之获得拉动。

值得注意的是，两家公司此次披露的重点并非单一芯片的峰值算力，而是围绕集群规模、互连带宽与上下文长度构建整体能力。华为强调百万NPU级SuperCluster与10兆参数训练，阿里强调50万卡集群与5兆至10兆参数模型，反映出大模型训练对系统级工程能力的依赖正在超过对单颗芯片性能的依赖。这一趋势若持续，AI基础设施的竞争门槛将从芯片设计延伸到网络、存储与软件栈的协同优化。