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华为在AI芯片市场的挑战
华为希望通过其 Ascend 910C GPU 减少中国市场对 NVIDIA 的依赖，但实现这一目标仍面临重大障碍。NVIDIA 生态系统的强大优势及其 CUDA 软件平台的支撑，加上华为自身的种种不足，共同导致了这种惰性。
The Information 最近的报道显示，TikTok 的母公司字节跳动、阿里巴巴和腾讯等中国主要科技公司尚未向华为的 AI 芯片下达大量订单。
阻碍华为 910C GPU 普及的因素
多种关键因素叠加，导致华为 910C GPU 的采用遭遇了相当大的阻力。由于科技界整体热情低迷，华为的重点已转向主要服务大型国有企业和地方政府机构。
1.对 NVIDIA 生态系统的投资
许多中国科技巨头已在 NVIDIA CUDA 框架上投入巨资。从这个成熟的生态系统转型需要大量的时间和资源。据报道，各大公司希望华为调整其产品以与其现有平台保持一致，而不是反过来。
2.竞争格局
此外，中国最大的几家科技公司恰好是华为的竞争对手，它们不愿全力投入华为的产品。这种担忧源于竞争利益，而非合作创新的愿望。
3.可靠性问题
可靠性是另一个亟待解决的问题，据报道，华为的Ascend 910C芯片存在过热问题。此类担忧影响了其在科技行业的声誉，并导致其在采用方面犹豫不决。
4.现有的 NVIDIA 库存
此外，许多领先的科技公司多年来储备了大量NVIDIA GPU。这些现有库存降低了这些公司转向华为产品的动力，尤其是考虑到这种转变带来的财务影响。
5.监管挑战
美国的出口限制使情况进一步复杂化。今年5月，美国商务部发布指南，将华为芯片认定为“有毒”芯片。任何未经事先授权使用这些芯片的实体都有可能违反美国出口管制，这种情况对开展国际业务的中国企业影响尤为严重。
技术比较与发展
我们在之前的分析中指出，华为 Ascend 910C 融合了两块早期的 910B 芯片，在 FP16 下可提供约 800 TFLOP/s 的算力，内存带宽则达到 3.2 TB/s，性能上与 NVIDIA 的 H100 GPU 相当。
为了进一步与NVIDIA的超级计算产品竞争，华为推出了CloudMatrix 384，集成多达384个Ascend芯片。虽然该产品的性能与NVIDIA相当，但目前缺乏对FP8等内存高效计算格式的强大支持，尽管华为已经创建了一个旨在实现人工兼容的工具，但效果仍然不太理想。
NVIDIA的市场地位
尽管面临竞争对手的挑战，NVIDIA 依然蓬勃发展。根据瑞银 (UBS) 最近的一份报告，该公司确认已掌握“数十千兆瓦”AI 基础设施项目的潜力。瑞银进行了一项理论评估，估计 NVIDIA 每年可从其 AI 数据中心领域获得 4000 亿至 5000 亿美元的收益，假设其基础设施项目规模为 20 千兆瓦，且实现时间为 2 至 3 年。
当前的市场格局体现了人工智能芯片行业的复杂性和动态性，凸显了华为在高度饱和的市场中建立其产品所面临的巨大挑战。
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