摘要：在美国对华技术出口管制不断收紧的背景下，中国人工智能（AI）产业正被迫探索一条前所未有的自主发展路径。近期，两家截然不同但目标一致的公司——硬件巨头华为（Huawei）和AI新锐深求智能（DeepSeek）——分别采取了关键行动。它们的举措汇聚成一个明确的信号
信息来源：https://www.scmp.com/tech/tech-war/article/3327025/home-grown-heroes-how-huawei-and-deepseek-are-helping-china-break-reliance-us-chips?module=top_story&pgtype=section
在美国对华技术出口管制不断收紧的背景下，中国人工智能（AI）产业正被迫探索一条前所未有的自主发展路径。近期，两家截然不同但目标一致的公司——硬件巨头华为（Huawei）和AI新锐深求智能（DeepSeek）——分别采取了关键行动。它们的举措汇聚成一个明确的信号：一个旨在摆脱对美国英伟达（Nvidia）芯片依赖的、自给自足的AI生态系统，正在中国加速成形。这不仅是中国应对外部压力的防御之举，更是一场意图改写全球AI硬件格局的主动进攻。
这场深刻的产业变革，源于华盛顿方面一系列不断升级的出口管制措施。最初，美国商务部禁止英伟达向中国出口其最顶级的AI训练芯片，如A100和H100。这些芯片被认为是训练类似ChatGPT的大型语言模型（LLM）的“标准装备”，几乎无可替代。作为应对，英伟达推出了性能有所降低、符合出口规定的“特供版”芯片A800和H800，以维持其在中国这一全球最大AI市场之一的业务。
然而，随着中美科技竞争的加剧，美国政府进一步收紧了限制，连同A800和H800在内的、稍低性能的芯片也被列入禁售名单。这一釜底抽薪式的举动，让中国的AI公司彻底失去了获取英伟达高端计算资源的稳定渠道。囤积的芯片总有用尽的一天，依赖云服务也面临着未来无法升级的风险。整个中国AI行业被推到了一个十字路口：要么接受计算能力受限、发展降速的未来；要么孤注一掷，全力转向国内替代方案，即使这意味着要面对性能差距和生态重构的巨大挑战。
正是在这种“别无选择”的极端压力下，一种新的范式应运而生。以华为为代表的硬件企业和以深求智能为代表的软件模型公司，开始形成一种前所未有的共生关系。北京方面也通过政策引导和资金支持，鼓励国内科技巨头优先采购和使用国产AI芯片。这一系列连锁反应的目标非常明确：在中国境内，构建一个从硬件到软件，从底层计算架构到上层模型应用的全栈式、非美系的AI技术生态。
作为中国科技自主的象征，华为在这场变革中扮演了核心的“硬件基石”角色。自2019年被美国列入“实体清单”以来，华为一直在默默推进其AI计算战略。近期，该公司首次公开了其昇腾（Ascend）系列AI芯片的详细路线图，其中最引人瞩目的便是昇腾910B芯片。这款芯片被广泛认为是目前中国市场上性能最接近英伟达A100的国产替代品。
但华为的雄心远不止于制造一颗“足够好”的芯片。它深知英伟达真正的护城河并不仅仅是GPU硬件本身，而是其经营了近二十年、拥有数百万开发者的CUDA软件生态系统。CUDA为AI研究人员和开发者提供了丰富的编程库、工具和优化，形成了强大的用户粘性和路径依赖。任何挑战者若想成功，就必须提供一个可行的替代方案。
为此，华为倾力打造了CANN（Compute Architecture for Neural Networks，异构计算架构）和MindSpore AI框架。CANN旨在对标CUDA，作为连接硬件与上层应用的桥梁；而MindSpore则是一个类似Google的TensorFlow或Facebook的PyTorch的开源深度学习框架。华为正在投入巨大人力物力，与中国的顶尖高校和AI企业合作，将主流的AI模型迁移至昇腾平台，并不断优化其性能和易用性。通过举办开发者大赛、提供培训课程和技术支持，华为试图在中国境内复制CUDA的成功，构建一个以昇腾芯片为核心的、自成一体的开发者生态。这一战略的成败，将直接决定国产AI硬件能否从“可用”真正走向“好用”，从而留住并吸引最顶尖的AI人才和应用。
如果说华为在铺设AI高速公路的“路基”，那么像深求智能这样的模型公司则是在这条路上行驶的“超级跑车”。一家AI初创公司的选择，之所以能引发英伟达股价的波动，是因为它代表了市场需求侧的关键转向。深求智能并非无名之辈，这家成立仅两年的公司，其开发的开源大模型在多个国际权威性能排行榜上，都展现出与OpenAI的GPT-4和Meta的Llama等顶级模型相媲美的实力。
当这样一家技术领先的公司公开宣布，其最新的模型将深度适配并支持国产AI芯片时，其象征意义是巨大的。这标志着中国的AI应用层已经开始主动拥抱国产硬件，而非被动等待其成熟。这一举动，可以被视为一种“软件定义硬件”的时刻：顶尖的模型和应用需求，正在反向牵引和加速国产硬件及其软件生态的成熟。
对于华为而言，深求智能的“站队”无异于一剂强心针。它不仅为昇腾平台带来了杀手级应用，证明了其硬件有能力支撑世界级AI模型的训练和推理，更重要的是，它为其他仍在观望的中国AI公司树立了一个标杆。当行业领导者开始迁移时，跟随者往往会加速涌入，从而形成正向的网络效应。深求智能的实践，将为整个昇腾生态积累宝贵的优化经验，帮助华为识别并解决CANN和MindSpore在实际应用中遇到的性能瓶颈和软件缺陷，这是一个无法通过闭门造车完成的、至关重要的迭代过程。
尽管中国在构建自主AI生态方面取得了令人瞩目的进展，但前方的道路依然充满挑战。首先，是客观存在的硬件性能差距。根据多方测试和分析，即便是最先进的昇腾910B，其综合性能与英伟达最新的H100或Blackwell架构的B200芯片相比，仍存在一代甚至两代的差距。这意味着使用国产芯片进行模型训练，将需要更长的时间和可能更高的单位成本。在分秒必争的AI竞赛中，这种差距是致命的。
其次，打破CUDA的生态壁垒是一项极其艰巨的任务。开发者数十年来积累的经验、代码和工作流程都构建在CUDA之上，迁移到新平台不仅需要学习成本，还可能面临各种预想不到的兼容性和性能问题。尽管华为在努力追赶，但其生态的成熟度、工具链的完备性以及社区的支持广度，与CUDA相比仍有云泥之别。
最后，高端芯片的制造本身依然是中国面临的瓶颈。尽管中芯国际（SMIC）等代工厂已取得技术突破，但要大规模、高良率地生产用于AI训练的先进制程芯片，仍面临设备（如EUV光刻机）和材料方面的限制。
总而言之，由美国制裁引发的这场AI芯片领域的“独立战争”，正在中国催生出一个崭新的产业格局。华为的硬件攻坚与深求智能的软件引领，共同描绘了一幅自主生态的蓝图。虽然前路挑战重重，技术和生态的鸿沟难以在朝夕间填平，但方向已经确定。世界正在见证一个与硅谷平行、规则不同、技术栈自成一体的AI新世界的崛起。这场由外部压力启动的内部革命，其最终结果将深刻影响未来几十年的全球科技版图。
来源：人工智能学家
