近日，国内AI芯片和服务器市场最令人关注的消息莫过于“百度、360绕过英伟达，转向华为采购大量AI芯片”。

为提前规避美国高端芯片出口限制，百度在8月开始已向华为订购1600枚 AI芯片昇腾910B。芯片将用于200台服务器，目前华为已向百度交付超过1000枚，计划在年底前完成全部交付。此前百度主要依靠英伟达的A100来训练其大模型。

在昨日的2023年世界互联网大会乌镇峰会上，360集团创始人周鸿祎在接受媒体采访时称，360也采购了华为1000片左右的AI芯片，并与华为合作将AI框架移植到了异腾910B上。

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原文链接：百度、360绕过英伟达采购大批华为AI芯片

10月中，美国政府果然收紧了对中国芯片和芯片工具出口的限制，进一步加剧了国内算力供应的压力。近期，阿里云A100官网便由于算力供给紧张，已经暂停了出租服务。此外，有企业人士表示，采购成本目前已上涨50%，同时算力租金价格也在上涨，整体来看短期内算力资源较为紧缺。

“在芯片没得用的时候，华为算雪中送炭了。”

01昇腾910和昇腾910B

华为于2018年推出昇腾910芯片，2019年实现量产并正式载入全栈人工智能平台，提供算力支撑，也是在同一年，华为被美国列入出口管制名单。

昇腾（Ascend）910，采用7nm工艺制程，基于华为自研达芬奇架构3D Cube技术，支持128通道全高清视频解码，算力方面，昇腾910完全达到设计规格，半精度（FP16）算力达到320 TFLOPS，整数精度（INT8）算力达到640 TOPS，功耗310W。

910代表昇腾系列已公开的AI芯片的最强算力，是英伟达V100（OpenAI最早训练GPT-3时采用的芯片）的2倍以上，略微超A100/A800 80G PCIe版本，但是相比H100/H800仍有不小的差距。并且不同于多媒体和图形处理的单精度浮点计算需求，在超算领域，双精度浮点计算能力FP64是进行高算力计算的硬性指标，A800和H800同时具备，而昇腾没有。

比如昇腾不能做GPT-3，因为昇腾910不支持32位浮点，而目前大模型训练几乎都要使用32位的浮点，所以华为昇腾芯片只能利用华为开发的框架（如MindSpore），在加上优化好的大模型，比如盘古CV。

异腾910B为910的半代升级款，目前尚未得到华为正式官宣。但今年10月19日，科大讯飞董事长刘庆峰透露，异腾910B“与英伟达的A100基本相同”。并表示科大讯飞正在与华为合作，让国产大模型架构在自主创新的软硬件基础之上。

02备受瞩目但也任重道远

人工智能（AI）的发展离不开大算力、强算法、大数据三大要素。其中，大算力相当于人工智能的土壤，没有大算力的支持，就不会有AI的成功。美国禁令升级后，2024年国产AI芯片新增市场空间700亿元以上，国产AI芯片有望迎来加速发展。

华为昇腾作为“国产算力王者”已成为全国各地建设人工智能计算中心的首选。国家科技部目前累计建设或投产了超过27个人工智能计算中心，其中21家披露了算力芯片或整机设备的供应商信息。令人瞩目的是，华为昇腾及其合作伙伴合计中标了18家，占有率高达86%。

AI芯片国产替代步伐加速，但不可忽视的是，昇腾芯片的适配性、资源限制和生态系统还有很大提升空间，英伟达的适配性更广，生态更成熟。芯片需要适配硬件系统、工具链、编译器等多个层级，否则会出现这款芯片在某个场景能跑出90%的算力，在另一场景只能跑出80%效能的情景。而英伟达从2006年就布局的CUDA生态目前已牢牢占据全球市场，成为其芯片帝国的一道护城河。

国产AI芯片在与英伟达的竞争中阻力重重，想实现突围并不容易。此次美国限制出口政策的收紧，又一次为国内厂商敲响了警钟。尽管国产芯片在性能和软件生态上比不过英伟达、AMD等行业巨头，但在复杂的国际贸易关系及地缘政治因素等驱动下，“国产替代”成为国内半导体行业发展的主旋律。在当前“缺芯”的形势下，国内大模型厂商可以多给国产芯片机会，支持国产芯片厂商技术迭代，共同营造生态，共同成长。

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