不久前，在华为全连接大会上，华为的轮值董事长徐直军透露，华为昇腾AI芯片在国内市场的占比已达到50%，相比之下，英伟达的市场份额仅有8%。四年前，这一数据则截然相反，在2022年英伟达占有95%的市场，昇腾仅占3%。这四年的剧变根本上是由美国的制裁政策所推动，特别是英伟达的高端GPU被禁止出口到中国，H20等特供版的性能也因供应不稳而受到影响，因此，中国的AI训练市场不得不做出全面适应。

尽管制裁是外部因素，但要实现有效替代，国产芯片还必须能够支撑新迁移过来的需求。若华为的芯片无法处理庞大的模型参数，或在网络规模和软件兼容性方面无法满足需求，客户不会仅仅因为英伟达的缺失而选择华为。华为昇腾能够取得50%的市场份额，源于它在训练集群和智能计算中心方面表现优秀。

徐直军分享了华为的市场策略：由于受到单芯片先进工艺的限制，华为没有直接追求更高的晶体管密度，而是转向了系统级的解决方案。Peerium计算架构结合灵衢总线，能够将大量芯片互连，形成超大规模的计算集群，单个集群可扩展至256,000块卡，机架间的带宽接近800GB/s。虽然单芯片的性能不及英伟达的H100或B200，但由一万张卡组成的集群整体算力却可以与传统部署方式相媲美，竞争焦点因此转向了大规模互联的效率。

然而，这种模式并非华为首创，谷歌的TPU、特斯拉的Dojo、以及Cerebras和英伟达等也在探索系统级算力的扩展。华为昇腾的独特之处在于，在EUV光刻机无法使用及7nm以下代工的限制下，它依靠成熟的工艺节点结合先进的封装和高速互连，构建出一个可用的解决方案。尽管它的能效比和峰值性能不如英伟达的最新产品，但仍能够支持千亿参数模型的训练任务，满足国内智能计算中心的运营需求。

对采购方而言，能够稳定供应、正常运行且不存在断供风险的标准，在实际决策中比跑分数据更为重要。有网友评论说：“如果直接竞争，就没有华为的事了。”这句话既反映了某些合理的看法，也凸显了对现状的不足理解。虽然CUDA生态系统已得到长时间的积累，全球开发者的工具链和算法库也围绕英伟达体系构建，但中国市场有其特殊性，模型训练场景相对集中，头部客户具备正向适配能力，CANN开源后在推理场景上的兼容性也有了显著改善。

有网友表示“市场份额确实有效，但生态追赶还需时间”，这是对当前局势的冷静总结。50%的份额是基于出货量的统计，并不完全反映算力的规模。英伟达的单卡算力更高，8%份额对应的实际计算能力仍占有相当比例。在推理市场、边缘计算以及中小企业的采购领域，英伟达的低端显卡和二手产品依然拥有大量存货。而昇腾的50%市场份额主要集中在训练集群和政企智能计算中心，存在一定的偏向性。

还有网友提到了三星的例子：“我也被超越过，但并未产生重大影响。”尽管三星手机在电池门事件之后在国内市场表现不佳，但由于AI芯片特别是HBM的需求，其存储芯片的市场份额却受到了刺激，导致市值和盈利创下新高。当前的单芯片制程的差距尚无法克服，软件生态的完善度也在持续，全球开发者的重心仍然偏向英伟达体系。

因此，华为昇腾的市场份额超越英伟达，并不意味着华为已领先于竞争，更多的是确保了半导体价值链的自给自足。即便芯片制程不是最先进的，只要保障供应，无需担忧断供风险，这种基础设施的根本逻辑对于AI算力尤为重要，可靠性始终是基础设施首要的要求，而不是单纯的峰值性能。

朋友们，你们怎么看待华为昇腾在国内市场份额超过英伟达的事件？