封锁破了？华为之后，又一中企官宣，外媒：这让英伟达沦为笑话

2023年，老美商务部一纸禁令，将英伟达A100/H100芯片对我国AI企业的供应彻底锁死。这场看似精准的“算力绞杀”，却意外点燃了我国AI产业的燎原之火——从华为昇腾芯片扛起训练重担，到摩尔线程用国产GPU破解推理难题，一场“去英伟达化”的技术革命悄然成型。

2024年2月4日，摩尔线程的一则官宣引爆行业，同时也意味着华为之后，中企再一次打破封锁：基于自研MTT S80/S4000显卡，成功部署DeepSeek-R1蒸馏模型，在中文阅读理解、代码生成等任务中跑出接近国际主流显卡的成绩。更关键的是，其自主研发的推理引擎，通过算子加速和内存优化，将模型效率提升30%。外媒The Register直言：“当英伟达还在等待白宫发放通行证时，中企厂商已用开源生态+自研硬件撕开封锁线。”

1. 蒸馏模型：大模型“瘦身术”破局算力困局

面对国产GPU显存带宽的天然劣势，摩尔线程选择了一条巧径——与深度求索（DeepSeek）合作，将其70B参数的R1大模型通过知识蒸馏技术，“压缩”成7B小模型。这种“师生传承”策略，让MTT S4000显卡仅需24GB显存即可流畅运行复杂推理任务。一位参与测试的开发者透露：“在中文法律文书解析场景下，蒸馏版模型响应速度仅比英伟达A10慢15%，但功耗降低40%。”

2. 开源框架：攻破CUDA生态的“特洛伊木马”

摩尔线程选择Ollama开源框架作为突破口，绝非偶然。这款支持Llama、Qwen等主流模型的一键部署工具，天然适配分布式计算需求。通过深度优化Ollama在MTT显卡上的运行效率，开发者无需重写代码即可迁移现有AI应用。一位在MTT S80上手动部署DeepSeek-R1的工程师表示：“修改的代码行数不到50，CUDA兼容性超出预期。”

3. 自研引擎：软硬协同的“涡轮增压”

在硬件层面，MTT S4000采用12nm工艺，浮点算力达16TFLOPS；而真正的杀手锏，是其自主研发的推理引擎。该引擎通过动态内存分配技术，将大模型切分为“计算块”与“数据块”，避免显存碎片化问题。在中文对话任务测试中，相较于直接调用PyTorch，引擎加持下的吞吐量提升2.3倍。“这相当于给显卡装了双涡轮。”摩尔线程CTO在采访中比喻道。

在这场突围战中，华为昇腾与摩尔线程形成了战略级配合：

昇腾芯片主攻训练战场：为DeepSeek提供Atlas 900集群的算力支持，单卡训练速度较V100提升20%；

摩尔线程卡位推理前线：通过轻量化部署，让国产GPU在终端应用场景站稳脚跟。

这种分工在电商推荐系统中已见成效：某头部平台采用昇腾910B训练千亿参数模型，再通过摩尔线程MTT S4000进行实时推理，整体成本较英伟达方案降低35%。“我们甚至发现，国产组合在中文语义理解任务中的准确率更高。”该平台技术负责人表示。

而英伟达的困境正在加剧——据摩根士丹利测算，2023年中国AI芯片市场，英伟达份额已从85%暴跌至58%，空缺正被华为（25%）、摩尔线程（7%）等厂商蚕食。“失去东方市场后，英伟达的研发投入产出比将面临严峻挑战。”彭博社评论道。

“中企的应对策略堪称教科书级别。”德国《明镜周刊》分析称：通过开源模型降低生态依赖（DeepSeek）+自研硬件突破算力封锁（华为/摩尔线程），东方正在构建一条“去美化”AI产业链。而英伟达则沦为笑话。

更令西方震惊的是技术迭代速度：

摩尔线程计划2024年推出5nm工艺的MTT S5000，算力对标英伟达A40；

DeepSeek开源社区已吸引超10万开发者，衍生出200+垂直领域微调模型。

“当老美试图用禁令冻结时间时，东方AI却在加速进化。”《金融时报》的标题充满隐喻。

这场较量的终局，或许藏在两个细节中：

标准制定权争夺：摩尔线程联合信通院发布《大模型推理GPU技术规范》，首次定义中文NLP任务加速指标；

生态裂变效应：基于MTT显卡的AI开发板价格仅1999元，大学生创客团队已用它训练出方言识别模型。

正如硅谷投资人Chris Dixon所言：“开源社区的集体智慧，终将碾碎任何人为壁垒。”

历史总是惊人相似——从北斗突破GPS垄断，到5G逆转通信霸权，再到今日AI芯片的绝地反击，每一次技术封锁，都成为我国创新的催化剂。而这一次，故事或许会这样收尾：当英伟达CEO黄仁勋还在华盛顿游说放宽禁令时，深圳的工程师们已用国产GPU+开源模型，跑通了下一个万亿参数大模型的全流程。

“制裁最残酷的讽刺在于：它永远杀不死真正的创新者，只会杀死自己的市场份额。”这场AI芯片战争，结局早已注定。