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華為在AI晶片市場的挑戰
華為希望透過其 Ascend 910C GPU 減少中國市場對 NVIDIA 的依賴，但實現這一目標仍面臨重大障礙。 NVIDIA 生態系統的強大優勢及其 CUDA 軟體平台的支撐，加上華為自身的種種不足，共同導致了這種惰性。
The Information 最近的報導顯示，TikTok 的母公司位元組跳動、阿里巴巴和騰訊等中國主要科技公司尚未向華為的 AI 晶片下達大量訂單。
阻礙華為 910C GPU 普及的因素
多種關鍵因素疊加，導致華為 910C GPU 的採用遭遇了相當大的阻力。由於科技界整體熱情低迷，華為的重點已轉向主要服務大型國有企業和地方政府機構。
1.對 NVIDIA 生態系的投資
許多中國科技巨頭已在 NVIDIA CUDA 框架上投入大量資金。從這個成熟的生態系統轉型需要大量的時間和資源。據報道，各大公司希望華為調整其產品以與其現有平台保持一致，而不是反過來。
2.競爭格局
此外，中國最大的幾家科技公司恰好是華為的競爭對手，它們不願全力投入華為的產品。這種關切源自於競爭利益，而非合作創新的渴望。
3.可靠性問題
可靠性是另一個亟待解決的問題，據報道，華為的Ascend 910C晶片有過熱問題。此類擔憂影響了其在科技業的聲譽，並導致其在採用方面猶豫不決。
4.現有的 NVIDIA 庫存
此外，許多領先的科技公司多年來儲備了大量NVIDIA GPU。這些現有庫存降低了這些公司轉向華為產品的動力，尤其是考慮到這種轉變帶來的財務影響。
5.監理挑戰
美國的出口限制使情況更加複雜。今年5月，美國商務部發布指南，將華為晶片認定為「有毒」晶片。任何未經事先授權使用這些晶片的實體都有可能違反美國出口管制，這種情況對開展國際業務的中國企業影響尤為嚴重。
技術比較與發展
我們在先前的分析中指出，華為 Ascend 910C 融合了兩塊早期的 910B 晶片，在 FP16 下可提供約 800 TFLOP/s 的算力，內存頻寬則達到 3.2 TB/s，性能上與 NVIDIA 的 H100 GPU 相當。
為了進一步與NVIDIA的超級運算產品競爭，華為推出了CloudMatrix 384，整合多達384個Ascend晶片。雖然該產品的性能與NVIDIA相當，但目前缺乏對FP8等記憶體高效計算格式的強大支持，儘管華為已經創建了一個旨在實現人工兼容的工具，但效果仍然不太理想。
NVIDIA的市場地位
儘管面臨競爭對手的挑戰，NVIDIA 仍然蓬勃發展。根據瑞銀 (UBS) 最近的一份報告，該公司確認已掌握「數十千兆瓦」AI 基礎設施項目的潛力。瑞銀進行了一項理論評估，估計 NVIDIA 每年可從其 AI 資料中心領域獲得 4, 000 億至 5, 000 億美元的收益，假設其基礎設施項目規模為 20 千兆瓦，且實現時間為 2 至 3 年。
目前的市場格局體現了人工智慧晶片產業的複雜性和動態性，凸顯了華為在高度飽和的市場中建立其產品所面臨的巨大挑戰。
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