一、华为 AI 芯片崛起之势

华为准备推出新型 AI 芯片 Ascend 910C，计划今年商业发布，已向中国移动、百度等提供样品。在美国制裁和芯片生产存在多重问题的情况下，华为已准备好推出其新型 AI 芯片 Ascend 910C（昇腾 910C），计划于今年进行商业发布。据传，该 AI 芯片将在中国市场与 NVIDIA AI 芯片（H100）竞争，华为已经向其主要客户 —— 中国移动、百度等提供了 Ascend 910C 芯片样品。

2.预计到 2024 年底，中国 AI 芯片市场现状及华为等国内企业的发展机遇。

随着人工智能产业的蓬勃发展，中国 AI 芯片市场需求呈现出不断增长的趋势。2022 年中国 AI 芯片市场规模达到 850 亿元，同比增长 94.6%。预计到 2024 年，中国 AI 芯片市场规模将进一步增长。目前，英伟达在高端 AI 算力芯片市场占据垄断地位，但 AMD 和 Intel 等其他巨头也在积极布局，试图打破这一局面。与此同时，国产算力芯片企业在国际竞争和国内自主需求的双重推动下迎来机遇。华为等国内企业在 AI 芯片领域不断发力，有望挑战英伟达的技术垄断。例如，华为昇腾 910C 芯片的推出，将为中国 AI 芯片市场带来新的竞争格局。华为昇腾 910C 芯片具有强大的算力，直接对标英伟达 Tesla V100 和谷歌 TPUv3。在算力方面，昇腾 910C 是半精度（FP16）算力达到 256Tera-FLOPS，整数精度（INT8）算力达到 512 Tera-OPS。该芯片的推出，将为中国 AI 芯片市场带来新的发展机遇。同时，国资委要求加速智算中心建设，国产 AI 算力迎来机遇。面对美国可能加强的芯片出口管控，国产 AI 算力（如华为昇腾）成为关键选择，预计将推动国内算力基建加速。此外，华为发布通信大模型，预计将显著提升网络效率，对多个行业产生重要影响。随着该模型的推广，预计将快速提升各行业的智能化水平。国产 AI 算力能力与需求双提升，华为昇腾 910C 芯片与 NVIDIA A100 80GB 相当，在芯片出口受限的背景下，国产 AI 芯片的需求持续增长。二、华为昇腾 910 系列芯片

第一代昇腾 910 处理器的特点及应用。华为第一代昇腾 910 处理器发布于 2019 年，集成在华为 Atlas 300T AI 加速卡中，采用了台积电的 N7+ CMOS FinFET 工艺制造。该 AI 处理器包含 HBM2 内存接口和 Tensor 立方体块，具有出色的运算能力和数据处理能力。在应用方面，它为人工智能领域的发展提供了强大的算力支持，可广泛应用于图像识别、语音处理、自然语言处理等领域。第二代昇腾 910B 处理器的技术突破，如全新 2.5D 封装技术等。2022 年，华为发布了第二代的昇腾 910B 处理器，集成到华为 Atlas 300T A2 AI 训练卡中。昇腾 910B 采用全新的 2.5D 封装技术，整体结构与已知的 TSMC 晶圆基板硅中间层（CoWoS-S）的器件相似，但在细节上存在显著差异。该封装技术具有硅中间层，且在中间层和其他组件上有环氧树脂模塑料（EMC）封装，这使得昇腾 910B 在性能和稳定性上有了很大的提升。全新的封装技术可以作为 TSMC CoWoS-S 的技术替换，为华为在芯片制造领域提供了更多的选择和保障，也为中国芯片产业的发展带来了新的机遇。三、华为 AI 芯片的优势

性能卓越，如昇腾 910 是全球算力最强、训练速度最快的 AI 芯片之一。华为昇腾 910 芯片自发布以来，就以其卓越的性能备受瞩目。实际测试结果显示，昇腾 910 在算力方面完全达到设计规格，半精度（FP16）算力达到 256 Tera-FLOPS，整数精度（INT8）算力达到 512 Tera-OPS。其强大的算力表现，使得它成为全球算力最强、训练速度最快的 AI 芯片之一。与现有主流训练单卡配合 TensorFlow 相比，昇腾 910 显示出接近 2 倍的性能提升。同时，昇腾 910 在性能上甚至可以与英伟达的高端芯片相抗衡，在某些方面还有所超越。例如，在识别能力上，华为昇腾 AI 芯片逐渐成为国产芯片的代表，甚至超过了英伟达。国产化优势带来自主可控的安全感，吸引国内众多企业和研究机构。华为 AI 芯片的国产化优势为国内众多企业和研究机构带来了自主可控的安全感。在当前国际形势下，芯片供应的稳定性和安全性成为了重要考量因素。华为昇腾芯片作为国产 AI 芯片的代表，不仅代表着高性能，更代表着一种自主可控的安全感。以其旗舰产品昇腾 AI 处理器为例，国产化的独特优势让国内众多企业和研究机构更倾向于选择华为芯片。这种优势也使得华为芯片在国内市场迅速获得认可，销量节节攀升。开发的异构计算架构 CANN 让不同类型计算单元协同工作，在各种应用场景下发挥最大效能。华为开发的异构计算架构 CANN 为不同类型计算单元的协同工作提供了强大的支持，使其在各种应用场景下都能发挥最大效能。例如，在辅助驾驶领域，基于昇腾 AI 异构计算架构 CANN 的辅助驾驶 AI 应用实战开发案例，不仅可以实时检测路面车辆，还能计算出车距，辅助驾驶员进行决策。此外，在智慧交通领域，昇腾 CANN 超强的图像并发处理能力和丰富多样的图像处理接口，为城市智慧交通提供了有力的技术支持，让出行管理更高效，通行更通畅。在媒体视频领域，CANN 图像并发处理能力也为用户带来全新的视觉体验，给人们的生活增色添彩。异构计算架构 CANN 以释放昇腾 AI 处理器极致算力为目标，通过软硬件协同优化，不仅能高效调度 AI 计算资源，还可加速 DVPP 硬件的图像处理效率，大大降低对 CPU 的使用。即将在 2021 年年底发布的 CANN 5.0 版本中，通过全新的异步任务下发通道，将进一步降低任务下发时延，驱动多个硬件加速器多路并行处理，提升整体处理性能。四、华为与英伟达的竞争

英伟达在 AI 芯片市场的主导地位及面临的困境，如供应链问题和高昂价格。英伟达在全球 AI 芯片市场中占据主导地位，其 H100 GPU 已获得超过 80% 的市场份额，远远领先于竞争对手英特尔和 AMD。然而，英伟达也面临着一些困境。美媒披露英伟达新型 AI 芯片面临延迟交付，并遇到配套服务器过热问题。装入可容纳多达 72 颗芯片的服务器机架时会出现过热，尽管英伟达已多次要求供应商调整机架设计，问题依然存在。这导致一些客户担心他们没有足够的时间让新的数据中心启动和运行。此外，英伟达的 Blackwel AI 芯片因出现严重的过热问题引发了包括谷歌、微软等大型科技公司的广泛关注，交付时间屡次延迟，令客户对能否在计划内完成系统升级产生了疑虑。过热问题不仅影响了芯片本身的性能表现，也对搭载其设计的服务器产生了显著的挑战。华为芯片的崛起对英伟达构成的挑战，双方在性能、生态等方面的竞争推动行业发展。华为 AI 芯片的崛起对英伟达构成了挑战。华为正式发布两款 AI 芯片，均采用华为自研的达芬奇架构，其中面向云端超高算力场景的昇腾 910，比目前市面上最强的 NVIDIA V100 的半精度算力还要高上一倍。华为昇腾 910 芯片自发布以来，就以其卓越的性能备受瞩目，成为全球算力最强、训练速度最快的 AI 芯片之一，在某些方面甚至超过了英伟达。华为 AI 芯片的国产化优势为国内众多企业和研究机构带来了自主可控的安全感，吸引了众多企业和研究机构。华为开发的异构计算架构 CANN 为不同类型计算单元的协同工作提供了强大的支持，使其在各种应用场景下都能发挥最大效能。英伟达 CEO 黄仁勋表示，在生产最好的人工智能芯片的竞赛中，华为是英伟达 “非常强大” 的竞争对手之一。双方在性能、生态等方面的竞争推动了行业的发展。五、华为 AI 芯片的未来展望

持续投入研发，扩大 “昇腾社区” 开发者平台，占据 AI 生态系统有利地位。华为一直致力于 AI 芯片的研发创新，未来也将持续投入大量资源。通过不断优化芯片性能，提升算力和能效比，以满足日益增长的人工智能应用需求。同时，华为将进一步扩大 “昇腾社区” 开发者平台，为开发者提供更丰富的工具和资源。例如，举办昇腾 AI 创新大赛等活动，吸引更多开发者参与，共同推动昇腾生态的繁荣发展。开发者可以在 “昇腾社区” 中学习人工智能全栈技术，通过参加各种训练营和挑战赛，提升自身的开发技能。华为还将不断完善昇腾学堂、用户满意度调研等服务，打造一个充满活力的 AI 生态系统，占据有利地位。面临的机遇与挑战，如全球市场竞争、技术封锁担忧以及产业链配合等问题。在机遇方面，随着人工智能产业的快速发展，全球对 AI 芯片的需求持续增长。华为 AI 芯片凭借其卓越的性能和国产化优势，在国内市场已经取得了显著的成绩。未来，随着国内企业对自主可控技术的需求不断增加，华为有望在国内市场进一步扩大份额。同时，国际市场上对多元化芯片供应商的需求也为华为提供了机会。然而，华为也面临着诸多挑战。全球市场竞争激烈，英伟达等国际巨头在技术和市场份额方面仍具有较大优势。此外，技术封锁担忧始终存在，可能会影响华为的供应链和技术研发。在产业链配合方面，华为需要与上下游企业紧密合作，共同推动芯片产业的发展。例如，与国内的半导体制造企业合作，提高芯片制造工艺水平；与软件开发商合作，优化人工智能算法和应用。尽管面临挑战，但华为凭借其强大的技术实力和创新精神，有能力在未来的 AI 芯片市场中占据重要地位。