華為在華為全聯接大會期間明確，其下一代昇騰900系列（Ascend 900-series）AI晶片將僅限中國本土市場供應，暫無全面拓展國際市場的計劃。華為輪值董事長徐直軍接受採訪時表示，由於公司甚至沒有足夠產能滿足中國國內需求，因此沒有全面拓展國際市場的打算。他補充說，華為仍會向少數需求特別強烈的國家提供有限供應，但整體硬體外銷策略已大幅收縮。

造成供應短缺的核心原因在半導體制造端。晶圓代工廠中芯國際（SMIC）無法順利提升7奈米與6奈米級製程的產能，直接限制了華為AI硬體的交貨能力。華為嘗試通過近封裝光學（Near-Package Optics，NPO）等整合技術，釋放舊有製程節點的產能以供其他元件使用，但仍無法扭轉AI晶片整體供不應求的局面。

在單晶片效能層面，華為即將推出的昇騰960（Ascend 960）神經網路處理器（NPU）據稱可媲美AMD與輝達（Nvidia）的部分現有AI GPU，但面對市場最頂級的AI硬體，單晶片效能仍存在差距。為與輝達競爭，華為選擇系統級規模擴充套件路線，而非單純追求單晶片效能對決。其架構基礎以極限算力叢集為主，即華為旗下的Atlas SuperPoD旗艦叢集最多可串聯15,488顆Ascend 960 NPU，提供高達30 FP8 EFLOPS與120 FP4 EFLOPS的運算效能。這一擴充套件規模在整體算力數字上遠超Nvidia NVL72叢集（72顆GPU規模）。

不過，依靠大規模系統串聯也帶來明顯弱點，即極高的整體功耗。Atlas SuperPoD與SuperCluster的單位瓦特效能（performance-per-watt，能效比）顯著低於輝達的全新架構。這意味著在能夠自由取得AMD或Nvidia晶片的海外市場，華為硬體的競爭力將大幅受限。

正因硬體外銷受阻且高功耗影響海外競爭力，華為現階段在全球市場的推進策略已出現轉向。公司計劃向全球學術界與科研機構客戶開放雲端存取（cloud access）服務。此舉既能繞過硬體實體出口的產能限制，也能推廣華為自主研發的CANN軟體棧（software stack），藉由建立軟體生態系來培養長期使用者群。

整體來看，華為正處於一種獨特的悖論困境：雖然近封裝光學等技術整合能釋放舊節點產能，但受限於代工廠7奈米與6奈米制程的產能提升瓶頸，公司只能選擇優先鞏固中國本土市場，並透過雲端存取推廣CANN軟體生態。

從產業視角看，這一表態把中國AI算力的瓶頸從設計端拉回到製造端。華為在系統級叢集上的激進擴充套件，說明其試圖以規模換效能、以軟體生態換使用者黏性；但能效比劣勢與先進製程產能不足，仍是其參與全球競爭的兩大結構性約束。對關注國產算力鏈的觀察者而言，中芯國際先進製程產能的爬坡節奏，以及華為雲端服務與CANN生態的落地進展，將是後續值得跟蹤的兩個變數。