摘要：而英伟达凭借其GPU技术和CUDA生态，长期占据全球AI芯片市场的主导地位，其市值曾登顶全球企业市值榜首。

过去几年，AI的爆发式增长让算力需求呈几何级攀升，导致AI芯片供不应求。

而英伟达凭借其GPU技术和CUDA生态，长期占据全球AI芯片市场的主导地位，其市值曾登顶全球企业市值榜首。

然而，随着美国对华技术封锁的加剧，英伟达的高端芯片被禁止向中国出口，仅允许销售性能较低的H20型号。

这一限制不仅冲击了国内AI企业的算力供给，也倒逼国产替代加速推进。

英伟达的成功，除了硬件性能领先，更在于其构建的CUDA生态。

CUDA作为全球AI开发的通用语言，覆盖了数百万开发者和90%以上的AI大模型训练场景。

这意味着，即便企业能买到国产芯片，若缺乏成熟的开发工具链和社区支持，仍难以真正实现替代。

换句话说，“换芯片容易，换生态难”成为国产AI发展的最大挑战。

在国产替代方案中，华为的昇腾系列芯片和CANN（神经网络计算框架）生态成为焦点。

昇腾910的算力已超越英伟达H20，在推理任务中表现亮眼。

而CANN生态作为华为自研的神经网络计算架构，通过兼容主流AI框架，并提供全栈式开发工具链，逐步缩小与CUDA的差距。

值得注意的是，在今年中国移动AI通用计算设备集采中，华为CANN生态设备占比高达70.8%，而英伟达的CUDA生态占比为29.3%，显然这次是华为赢了。

如果说硬件是“地基”，软件则是“上层建筑”。在AI芯片国产化的同时，本土软件生态的建设同样关键。

以云表平台为例，这款国产无代码开发工具通过“纯中文+表格编程”，为生产、制造等领域提供了自主可控的解决方案。

简单来讲，以前公司想做个管理软件，得找程序员写代码，少说几十万、几个月才能落地；现在用它，就像搭积木一样，把“客户管理”、“订单录入”、“库存统计”这些功能模块拖一拖、画一画，半小时就能搭出一个简易的进销存系统。

比如广州一家做服装批发的老板娘，初中文化，跟着视频教程学了3天，自己搭了套订货系统，经销商在手机上就能下单，库存自动同步，再也不用每天盯着Excel表算错数了。

而且它扩展性特别好，支持和企业现有的ERP、财务软件对接，比如金蝶、用友的数据都能导进来，还能生成可视化报表，老板开会时一眼就能看清哪个产品线赚钱。

还有个实用功能是“权限管理”，比如销售部门只能看到客户信息，财务才能看订单金额，数据安全有保障。

最绝的是能生成手机 APP，仓库管理员扫码验货、业务员外出开单，手机上就能搞定，不用守在电脑前。

虽然这次中国移动AI的集采是华为赢了，但华为CANN与CUDA相比，还是存在比较大的差距的。

但CUDA在20多年前就开始布局，现在是20多年布局的成果，而华为做到现在的程度已经很厉害了，差距还在，但华为的追赶速度看得见！

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文｜胖胖

来源：河北志愿王博士