原标题：当算力为王 国产AI芯片该如何重塑科技生态格局？

　　当前，AI 算力领域不断迎来政策方面的诸多利好，而国产化替代在这一领域也已然成为一大强劲风口。

　　自 2022 年底以来，为对中国的 AI 产业加以限制，美国持续强化半导体出口管制措施；在此情况下，英伟达的主力芯片难以出口至中国，使得国内 AI 算力环节遭受极为严重的影响。

　　近日，据外媒透露，华为计划于 10 月推出新一代人工智能芯片 “昇腾 910C”。该芯片在性能方面有望超越英伟达面向中国市场供应的 H20 与 B20 等产品，且极有可能对英伟达 H100 与 H200 目前在市场上的领先地位构成冲击。

　　华为预计，今年出货三万多颗“昇腾910C”

　　首先，昇腾910C基于华为自研的达芬奇架构，集成了华为在AI领域多年的技术积累和创新成果。该芯片在算力上实现了显著提升，据华为官方透露，其半精度（FP16）和整数精度（INT8）的算力均达到了业界领先水平，能够轻松应对大规模AI模型训练和推理任务。

　　其中，在实际应用方面，昇腾 910C 已经在中国多家科技企业和研究机构中进行了初步的测试与验证。从反馈情况来看，该芯片在处理自然语言处理、图像识别、语音识别等复杂 AI 任务时，展现出了极高的效率与准确性。

　　其次，在大型语言模型（LLM）的训练过程中，昇腾 910C 能够大幅缩短训练时间，提升模型性能，为企业节省大量的计算资源与成本。此外，在自动驾驶、智能制造等前沿领域，昇腾 910C 也将展现强大的数据处理能力和实时决策能力，为该领域的智能化升级提供了有力支撑。

　　与此同时，回顾华为昇腾芯片的发展之路，它可谓是中国 AI 芯片技术自主创新的生动写照；昇腾芯片的出现，彰显了华为在人工智能领域的深度谋划与坚定信念。

　　图源：华为

　　华为昇腾芯片的故事始于2018年10月10日，华为在上海举办的全联接大会上首次公开展示了昇腾系列AI芯片。这一系列产品包括了昇腾910和昇腾310两款处理器，均采用了华为自主研发的达芬奇架构，旨在满足不同AI应用场景的需求。

　　2019 年 8 月 23 日，华为宣告昇腾 910 正式亮相，这款芯片是专门针对大规模计算任务以及 AI 训练而精心设计的。昇腾 910 的发布，一方面充分展现了华为在 AI 芯片技术方面所取得的重大突破，另一方面也向全球证实了中国在高端芯片设计领域所具备的强大实力。

　　同时，在 2023 年，昇腾芯片的市场认可度大幅攀升。有报道指出，百度为 200 台服务器订购了 1600 片昇腾 910B AI 芯片，而华为已向百度交付了超过六成的订单。这一行动，一方面彰显了昇腾芯片的性能获得了行业的肯定，另一方面也展现出华为在 AI 芯片领域的强大竞争力。

　　因此，华为并没有因初期的成功而裹足不前，而是不断推进昇腾芯片的创新与发展。2023 年 11 月，华为声称 昇腾910B AI 芯片在某些特定测试中，训练性能相比英伟达 A100 提升了 20%。

　　当然，英伟达并非安于过去的成就而停滞不前。事实上，英伟达正处于蓬勃发展的 “壮年时期”，其A100芯片巩固了其霸主地位。

　　图源：英伟达A100芯片

　　英伟达A100芯片以其卓越的性能参数傲视群雄，这款基于安培架构的GPU，拥有高达19.5 TFLOPS的FP64峰值性能和312 TFLOPS的FP16 Tensor Core峰值性能。显存方面，A100提供40GB和80GB两个版本，其中80GB版本的显存带宽达到2039 GB/s。这些参数的卓越表现，使得A100在AI训练、推理以及高性能计算(HPC)中展现出无与伦比的能力。

　　另外，A100是英伟达从V100芯片演进而来，它不仅继承了V100的优良传统，更在多个方面实现了质的飞跃。与V100相比，A100在单精度浮点计算能力上从15.7TFLOPS提升至19.5TFLOPS，双精度浮点运算也从7.8TFLOPS提升至9.7TFLOPS。

　　值得一提的是，在AI芯片的竞技场上，华为昇腾910B与英伟达A100的对决，不仅是数字的比拼，更是技术实力的较量。

　　华为昇腾910B以其256TOPS的算力，向英伟达A100的312TFlops发起挑战；虽然在数值上A100略胜一筹，但昇腾910B在实际应用中的性能表现却不容小觑。

　　然而，华为昇腾910B的功耗为400W，而英伟达A100则是300W。然而，当我们将功耗与性能相结合时，昇腾910B的能效比却展现出了其独特的优势。在AI训练任务中，昇腾910B的能效表现甚至超越了A100，这一成绩的取得，得益于华为在芯片设计上的精细打磨和优化。

　　近年来，随着人工智能技术的飞速发展，对强大算力的需求与日俱增；在这样的背景下，国产AI算力领域的企业和科研机构积极投入研发，不断探索创新，取得了一系列重要成果。

　　图源：IDC中国

　　IDC数据显示，2022年全球人工智能（AI）IT总投资规模为1324.9亿美元，并有望在2027年增至5124.2亿美元，年复合增长率为31.1%。IDC预测，到2027年，全球生成式AI市场规模将接近1500亿美元，年复合增长率或达85.7%。

　　2023年10月，工信部等六部委联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，提出到2025年，全国算力规模超过300EFLOPS，智能算力占比达到35%，达到105EFLOPS，东西部算力平衡协调发展。

　　综上所述，AI芯片将不断突破现有边界，在算力、能效、智能化程度等方面实现质的飞跃。而在市场应用层面，它们将更深入地渗透到各行各业，从智能制造到智慧城市，从医疗健康到自动驾驶，驱动着产业转型与升级。

　　由于篇幅受限，本次的国产AI算力就先介绍这么多......

　　想了解更多半导体行业动态，请您持续关注我们。

　　奇普乐将在每周，不定时更新~

最后的最后，借由王小波的一句名言：

只有登上山顶，才能看到那边的风光。

愿每一位半导体从业者可以——

勇尝试，勇挑战！