晶片界地震！國產GPU狂飆，英偉達霸權終結者？

目前，國內已經進入大模型的規模化商用階段，而大模型非常「吃」GPU。但是，由於美國限制，英偉達的GPU供應不上了。

那怎麼辦呢？

近期，業界不斷傳來讓人振奮的消息，讓我們看到了國產GPU產業崛起的希望。

各個大模型廠商開始用上華為AI晶片

近日，業界傳出消息，百度為200台伺服器訂購了1600顆華為技術公司的 910B Ascend AI 晶片，以此作為英偉達 NVIDIA A100 晶片的替代品，到 10 月份華為已經交付了超過 60% 的訂單，預計將在今年年底前交付所有晶片。相關人士表示「他們訂購 910B 晶片是為了應對未來可能無法再從 NVIDIA 購買的情況。"

360集團創始人周鴻禕也在2023年世界網際網路大會烏鎮峰會上，宣布了他們與華為的合作。360集團採購了大約1000片華為的AI晶片，時間比百度還要早。周鴻禕表示這種合作不僅僅是商業交易，還對中國的人工智慧行業發展起到了重要作用。

將時間線往前撥，在2023亞布力中國企業家論壇第十九屆夏季高峰會期間，科大訊飛的創始人兼董事長劉慶峰指出，華為的GPU現在已經能夠與英偉達的A100相媲美，這表明華為在AI領域的實力逐漸增強。此外，劉慶峰還提到，華為的三個董事已經加入科大訊飛工作，專注於對標Nvidia的A100。

科大訊飛的訊飛星火認知大模型，已經與華為昇騰自主創新算力平台展開合作，這一強強聯合使得他們能夠基於自主的軟硬體大模型生態發展能力躍升。此外，不僅科大訊飛，國內其他大模型廠商也已開始使用華為晶片。

華為AI晶片發展情況梳理

冰凍三尺非一日之寒，在AI算力方面，華為布局得比較早。

這一旅程始於2018年，在上海的一場會議上，華為公布了自家首款AI處理器：昇騰310與昇騰910。這兩款晶片的推出，標誌著華為在全球AI硬體競爭中的正式入局。

昇騰310晶片，專注於邊緣計算應用，以其低功耗設計服務於智能終端；而昇騰910則瞄準了數據中心和雲計算的需求，力圖在高性能AI計算市場占有一席之地。這兩款晶片都基於華為獨立研發的達文西架構，這是一種專為AI運算優化的技術，意在高效處理各類AI算法。

2019年，華為宣布昇騰910晶片的商用化，這是其AI晶片發展史上的一個重要節點。該晶片在發布時，被介紹為具備很高的單晶片計算密度，並且其性能在特定條件下優於行業內的一些現有產品。

緊接著，華為推出了Atlas 900 AI訓練集群，這一產品由多顆昇騰910晶片組成，並聲稱在其發布時，總算力達到了行業領先水平。Atlas 900的推出，反映了華為在提升AI訓練能力方面的努力和成就。

在軟體層面，華為的MindSpore框架亦於2020年開源，這是其構建AI技術生態的一部分。MindSpore旨在提供一種高效、易用的編程環境，以便開發者能夠在華為的硬體上更好地開發和部署AI應用，同時也支持其他硬體平台。