華為震撼測試！最新AI芯片能否取代輝達霸主地位？

AI晶片：一場沒有終點的賽跑

全球科技競賽白熱化，人工智慧（AI）無疑是當前最炙手可熱的賽道，而AI晶片則是這條賽道上最核心的「引擎」。長期以來，美國的輝達（NVIDIA）憑藉其強大的GPU技術和成熟的軟體生態系統CUDA，幾乎壟斷了高端AI晶片市場，成為全球AI發展的關鍵供應商。然而，地緣政治的波濤洶湧，特別是美國對中國實施日益嚴苛的晶片出口限制，為這場晶片賽跑注入了新的變數。中國的科技巨頭們，在追求技術自主的強烈國家戰略驅動下，正以前所未有的力度投入AI晶片的研發與測試，其中華為的「昇騰」（Ascend）系列晶片，尤其受到矚目，被視為中國挑戰輝達霸主地位、實現科技突圍的關鍵希望。

AI晶片瓶頸：自主的渴望與現實的枷鎖

AI技術的蓬勃發展，從大型語言模型的訓練到自動駕駛、智慧製造的落地，都對計算能力提出了爆炸性的需求。輝達的GPU因其卓越的平行計算能力，成為訓練和部署複雜AI模型的事實標準。然而，這種高度依賴性在全球供應鏈面臨不確定性的當下，對許多國家，特別是中國，構成了顯著的戰略風險。美國的出口管制政策，旨在延緩中國在AI和半導體領域的發展，直接限制了輝達向中國供應最先進的AI晶片，如H100及其針對中國市場的降規版本H20。

這種外部壓力，反而成了中國本土AI晶片產業加速發展的催化劑。中國將半導體自主可控提升到國家戰略高度，投入大量資源鼓勵本土企業進行核心技術攻關。在這樣的背景下，華為作為中國科技領軍企業，其在AI晶片領域的佈局和進展，顯得意義非凡。研發高性能、可替代輝達產品的AI晶片，不僅是企業自身發展的需要，更是承載著國家實現科技自主的厚望。

華為的雄心：昇騰系列的迭代演進

華為在AI領域的佈局由來已久，其「昇騰」系列晶片正是其在AI算力硬體層面的核心產品線。從早期的昇騰910到後續的迭代版本，華為致力於打造一個從晶片到軟體平台、應用框架的完整AI生態系統。昇騰系列晶片採用華為自主研發的達文西架構（Da Vinci Architecture），旨在提供高效、靈活的AI計算能力。

市場上較為人熟知的包括昇騰910B和昇騰910C。根據公開資料及市場消息，昇騰910B採用7奈米工藝，具備可觀的FP16和INT8計算能力，被認為是目前中國國產AI晶片中最接近輝達A100的產品。昇騰910C據稱是將兩顆昇騰910B封裝而成，並在效能上有所提升。有報導指出，昇騰910C在執行推論任務時的效能大約能達到輝達H100的60%，雖然在絕對性能上仍有差距，但在特定應用場景下已具備一定的替代能力，尤其是在美國對H20實施出口限制後，昇騰910C已成為中國客戶的重要替代選項，訂單量有所增加。

近期引起廣泛關注的是華為正在測試的最新一代AI晶片「昇騰910D」。據多家媒體引述消息人士報導，華為正與中國一些科技公司接洽，對昇騰910D進行最後的技術可行性測試。華為對這款新晶片寄予厚望，希望其性能能夠超越輝達在2022年推出的旗艦級AI訓練晶片H100。如果這一目標能夠達成，無疑將是中國在高端AI晶片領域取得的重大突破，對全球AI晶片市場格局產生深遠影響。

試水溫：效能、挑戰與生態系統

昇騰910D的測試，標誌著華為AI晶片研發進入了一個新的階段。將理論設計轉化為實際可用、高性能的產品，並獲得客戶的認可，需要克服一系列技術和工程上的挑戰。首先是晶片本身的設計和製造。高端AI晶片需要極其複雜的設計、先進的製程工藝以及高頻寬的記憶體（如HBM）。儘管中國在晶片設計方面取得了顯著進步，但在最尖端的製程工藝和某些關鍵設備及材料方面，仍面臨外部限制。例如，有分析指出，昇騰910B和910C在生產過程中可能仍需依賴台積電的7奈米工藝，儘管中國本土的中芯國際也在推進7奈米甚至更先進的製程，但其良率和成熟度可能尚未完全滿足大規模高端晶片生產的需求。對高頻寬記憶體等關鍵元件的獲取，也可能受到限制。

除了硬體性能，軟體生態系統是AI晶片能否成功的另一個關鍵因素。輝達的CUDA平台之所以能夠形成強大的護城河，很大程度上得益於其龐大的開發者社群和豐富的軟體庫支援。幾乎所有的主流深度學習框架和AI應用都首先在CUDA平台上進行優化和部署。華為深知這一點，因此也在積極構建自己的AI軟體生態，以MindSpore深度學習框架和CANN異構計算架構為核心，致力於提供一個易於開發者遷移和使用的平台。然而，要建立一個能與CUDA相媲美的生態系統，需要長時間的積累和大量的投入，吸引足夠多的開發者和應用支援，是華為及其昇騰平台面臨的長期挑戰。儘管華為在軟體層面進行了諸多優化，例如引入手寫CUNN核心以提升Transformer模型的推理效能，並努力降低從CUDA到CUNN的遷移成本，但生態系統的完善仍需時日。

此外，實際應用中的效能表現不僅取決於單顆晶片的峰值算力，還與系統整合、互聯頻寬、散熱設計等多方面因素有關。將大量晶片互聯形成強大的計算集群，需要穩定可靠的網路、高效的通訊協議以及優良的軟硬體協同。華為今年四月推出的CloudMatrix 384運算系統，通過互聯大量昇騰910C晶片，試圖在系統層面提升整體算力，有分析認為該系統在某些情況下的性能甚至超越了輝達的旗艦機櫃系統，這顯示華為正通過系統級創新來彌補單顆晶片可能存在的差距。然而，這種大規模互聯也帶來了功耗增加和系統複雜度提升的挑戰。

對中國科技自主的意義

華為昇騰系列AI晶片，特別是910D的研發與測試進展，對中國科技自主戰略具有舉足輕重的意義。成功打造出能夠替代甚至超越輝達部分高端產品的本土AI晶片，將顯著降低中國對外部技術的依賴，增強國家在關鍵科技領域的韌性。這不僅關係到中國在AI這一未來核心技術領域的競爭力，也對國家數據安全和產業鏈安全具有戰略價值。

在美國持續實施技術封鎖的背景下，中國的AI產業急需穩定、高性能的本土算力支持。華為昇騰晶片的成熟和大規模應用，將為中國的雲端服務提供商、網際網路公司、研究機構以及各行各業的AI應用提供堅實的硬體基礎。這有助於加速中國本土大型AI模型的訓練和部署，推動AI技術在各個領域的普及和創新，從而提升中國整體數位經濟的發展水平。同時，本土AI晶片產業鏈的完善，也將帶動上下游相關產業的發展，包括晶片設計工具（EDA）、製造、封裝測試、以及伺服器、運算系統等環節，形成一個更加自主可控的產業生態。

全球AI格局變動？

如果華為昇騰910D能夠如其所願在性能上達到甚至超越輝達H100的水平，將對全球AI晶片市場格局產生顯著影響。目前，輝達在高端AI晶片市場佔據絕對優勢，但來自中國本土廠商的挑戰將日益嚴峻。華為的成功，不僅會在其本土市場佔據更大份額，也可能為其他國家和地區提供除輝達之外的另一種選擇，從而改變市場的競爭態勢。

然而，市場的變化並非一蹴可幾。技術性能是一方面，市場的接受度、成本效益、軟體生態的完善程度以及客戶的信任度都是影響市場格局的關鍵因素。輝達的先發優勢和成熟生態並非短時間內可以完全複製或取代。同時，地緣政治因素仍將持續影響全球半導體供應鏈，未來的市場競爭將更加複雜和充滿變數。

總結：攀登的路上風景無限

華為測試最新AI晶片，並冀望取代輝達產品的消息，是中國在半導體和AI領域追趕與突圍努力的一個縮影。這是一場沒有終點的賽跑，充滿挑戰，也蘊含著巨大的機遇。華為的昇騰系列晶片，從910B到910C，再到正在測試中的910D，每一步迭代都反映著中國本土技術的不斷進步。

雖然要完全替代輝達並建立起同樣強大的技術護城河仍需時日，並需要克服在先進製程、供應鏈韌性以及軟體生態建設等多方面的挑戰，但華為的努力以及取得的進展，已經實實在在地推動了中國AI產業的自主化進程。這不僅僅是一場商業競爭，更是一場關乎國家科技未來和產業發展的戰略博弈。在AI浪潮席捲全球的今天，中國本土AI晶片的崛起，將為全球科技格局帶來新的變數，也讓我們看到在高壓之下，技術探索和自主創新的巨大潛能。這是一條艱難的攀登之路，但沿途的風景，註定非凡。