华为突围AI王座：砸105亿美元补生态短板

排行榜 2025年10月05日 10:13 0 aa

当英伟达在中国市场的供货渠道持续收窄，华为终于按下了AI战略的“加速键”。两周前，这家向来对技术路线图讳莫如深的科技巨头，罕见公开了昇腾芯片三年迭代计划，从即将量产的910C到2027年登场的970，每一代产品的参数都精准对标行业标杆。更令人瞩目的是，华为董事长徐直军直言不讳：“单芯片比不过英伟达，但我们的SuperPoD集群已是全球最强。”

这场高调的“亮剑”背后，是国产AI芯片阵营的集体冲锋。伯恩斯坦数据显示，2025年中国AI芯片市场规模将达160亿美元，其中国产芯片占比已从29%飙升至42%。华为要做的，不仅是抢占英伟达留下的市场空白，更要打破“芯片强、生态弱”的国产魔咒。

一、算力突围：昇腾产量翻倍，集群性能碾压英伟达

华为的底气首先来自硬件突破。据彭博社披露，华为计划2026年将高端昇腾910C芯片产量翻倍，这一动作被业内解读为与中芯国际在先进制程上取得关键进展的明确信号。在上海举办的客户大会上，徐直军更是抛出重磅消息：未来三年将陆续推出昇腾950、960、970三代芯片，每代性能提升幅度不低于50%。

单芯片未能超越，但华为用集群架构实现了“弯道超车”。其新一代Atlas SuperPoD集群通过统一总线互联协议，可将多个数据中心的计算能力整合为单一逻辑机器。即将在2026年推出的Atlas 950集群，占地面积达1000平方米，包含160个机柜，目标算力高达16 EFLOPS，带宽更是达到当前全球峰值流量的十倍。

这并非纸上谈兵。今年早些时候推出的Cloud Matrix 384系统，已用384颗昇腾910C芯片实现了对英伟达NVL72系统的算力超越。在龙岗政务云部署的昇腾384超节点，集成384颗昇腾NPU和192颗鲲鹏CPU，凭借300 PFLOPS的算力，支撑起25万个摄像头的实时数据分析，成为城市治理智能体的“大脑”。

不过性能光环下藏着明显短板。Cloud Matrix 384系统的能效比仅为0.54 PFLOPS/千瓦，而英伟达同类系统达1.24 PFLOPS/千瓦，华为设备的单位能耗是前者的2.3倍。对于Atlas 950这样的巨型集群，其能耗规模尚未公开，但参考OpenAI披露的“美国数据中心能耗将达250吉瓦”的预测，不难想见其对电网的巨大压力。

二、生态之痛：没有“中国版CUDA”，芯片再强也难落地

“英伟达真正的护城河不是芯片，是CUDA生态。”一位国内科技企业高管的话点出了行业痛点。CUDA作为并行计算架构，已积累数百万开发者和数十万应用程序，形成“开发者-应用-芯片”的正向循环。而这正是华为的软肋——昇腾芯片虽性能不俗，但缺乏与之匹配的开发工具链和应用生态。

为补上这块短板，华为祭出了“开源+重金”组合拳。上月宣布，昇腾芯片、AI训练工具包CANN、Mind开发环境及盘古大模型将在2025年底前全面开源，这意味着全球开发者可免费使用其核心技术栈。徐直军对此看得通透：“生态不是藏出来的，被广泛使用才能活下来。”

资金投入更显决心。华为计划未来五年每年投入150亿元人民币（约21亿美元），总额达105亿美元，用于生态开发和开源计算。这笔资金重点流向三个方向：一是联合高校共建算子仓库，目前已孵化200余个高性能算子，应用于医疗监护、工业仿真等场景；二是补贴开发者迁移适配，企业将代码从CUDA迁移至CANN可获最高500万元支持；三是搭建测试平台，降低中小开发者的使用门槛。

这场生态战已初见成效。在龙岗区创建的人工智能示范区中，昇腾生态已聚集超过300家企业，从智能安防到工业质检的应用场景持续落地。更关键的是，CANN架构的开源打破了英伟达软硬件绑定的垄断，为大模型训练、自动驾驶等领域提供了低成本替代方案。

三、国产阵营：百花齐放破局，不做“英伟达第二”

华为的突围并非孤军奋战。在国产AI芯片赛道上，寒武纪、阿里平头哥、壁仞科技等企业已形成“多路突围”的格局，共同撕裂英伟达的技术“铁幕”。这种集群效应，让中国市场摆脱了对单一企业的依赖。

在通用算力领域，寒武纪旗舰产品思元590性能已达英伟达A100的80%—90%，成为国内数据中心的核心算力供应商。而在能效比这一关键指标上，阿里平头哥的PPU芯片实现了对英伟达部分产品的超越，其内存带宽优化技术有效解决了数据传输瓶颈。这些企业的崛起，让华为在生态建设中获得了更多协同可能——例如寒武纪的算子库已与昇腾CANN实现兼容。

差异化竞争成为国产阵营的共同策略。壁仞科技专注云端算力密度提升，地平线深耕车规级芯片的能效控制，摩尔线程则主攻AI计算与图形渲染融合赛道。这种分层布局既避免了内部同质化竞争，又能精准匹配云计算、边缘推理、车载终端等多元需求。中国联通三江源绿电智算中心的签约名单就清晰展现了这种协作图谱：阿里平头哥、沐曦股份、燧原科技等企业均在列，形成互补性技术集群。

值得注意的是，国产芯片已跳出“参数对标”陷阱。华为的SuperPoD集群通过架构创新实现算力跃升，平头哥PPU通过制程优化提升能效，寒武纪则通过指令集创新增强通用性。正如AI专家郭涛所言：“我们不是要做‘中国版英伟达’，而是要建更适配本土场景的算力生态。”

四、前路考题：能耗与生态的双重攻坚

尽管进展显著，但华为要坐稳“中国AI技术首选供应商”的位置，仍需跨越两道难关。首当其冲的是能耗问题。随着Atlas 950这类巨型集群的落地，单位算力能耗过高的问题将愈发突出。目前国内数据中心的平均PUE（电源使用效率）约为1.3，而Cloud Matrix 384系统仅芯片能耗就占总功耗的65%，远高于行业平均水平。若不能在芯片制程、散热技术、算法优化上取得突破，未来可能面临“算力够用但电费交不起”的尴尬。

生态建设则是更长期的挑战。英伟达CUDA生态积累超过15年，仅深度学习框架就支持TensorFlow、PyTorch等主流工具。华为虽已实现与PyTorch的兼容，但在算子覆盖率上仍有差距——目前CANN支持的算子数量约为CUDA的60%，在医疗影像分析、量子计算模拟等高端场景的适配仍显不足。

不过行业趋势正在转向有利方向。随着国际供应链不确定性加剧，国内互联网大厂纷纷加速国产芯片替代：腾讯已将30%的AI推理任务迁移至昇腾平台，阿里则在电商推荐系统中规模化使用平头哥芯片。政策层面，“东数西算”工程明确要求新建数据中心国产芯片占比不低于40%，这为华为等企业提供了广阔的市场空间。

徐直军在谈及生态建设时曾说：“这不是百米冲刺，而是马拉松。”从昇腾芯片产量翻倍到CANN全面开源，从集群性能登顶到生态协同发力，华为正用行动证明，国产AI技术的崛起不是偶然。当105亿美元生态投入逐步转化为开发者数量的增长、应用场景的丰富，那个“缺乏开发者社区”的短板终将补齐。

或许正如业内流传的那句话：“英伟达的今天靠的是CUDA，华为的明天要看CANN生态能聚集多少开发者。”这场算力突围战，才刚刚进入关键赛程。