昇腾转向：抛开滤镜看真相，用户损失与路线选择的深层博弈 最近，“昇腾转身”的传闻热度居高不下。要知道，作为国内最大的一家国产ASIC厂商，若真全面转向GPGPU，涉及到的用户和生态参与者的利益面极广，所以在事情还未尘埃落定之时，就已经出现了不少褒贬不一的声音。 当然，也有一些文章观点带着浓重的滤镜，认为昇腾NPU根本不存在路线问题，即便切换到GPGPU赛道，也是为了正面和英伟达抗衡。至于用户可能受损的问题，这些文章要么一笔带过，要么表示用户会自行解决。 其实，针对同一事件出现观点对立很正常，毕竟立场、出发点不同，甚至看问题的“滤镜度数”也不一样，自然是各有各的看法。但对于很多现实问题，只有摘掉滤镜才能看得清楚，也更有利于阻止供需两侧的矛盾扩大，避免引发更大的口碑坍塌问题。 先来看第一个路线之争的问题。 关于ASIC与GPGPU的争论，很多文章都进行了不同程度的解读，在这一点上其实不难形成共识：昇腾NPU作为典型的ASIC定制化路线，无法适应模型快速迭代演进的需求，逐步被主流场景淘汰是趋势。或者就像某些文章说的，它只能用于边缘端，或者特定场景。 不过，有人拿谷歌、亚马逊等国际大厂来证明昇腾路线的正确性，这明显有失偏颇。 首先，即便谷歌的TPU已经走在全球ASIC赛道的最前沿，目前也仍在大批量采购英伟达的算力卡；其次，包括谷歌、亚马逊在内的自研AI芯片，主要是在已有的成熟业务上适配特定工作负载，以此来降低算力成本，没有任何一家像昇腾这样大规模地销往第三方市场。 所以，国内外厂商面临的路线选择问题截然不同，用海外的ASIC情况来规避昇腾用户可能遭受的损失，并不是一个合理的借口。 再来看关键的损失归属问题。 当前业内最关注的是，如果昇腾向GPGPU路线转移，那么海量的软件资源投入就会变成沉没成本，而建设新的AI软件栈必然也需要同样多的资源投入。那么，原有的NPU生态在这种情况下，如何继续得到同等的软件支持呢？如果原有的软件栈停止更新，对昇腾上层生态的打击是显而易见的。 而有些观点称，昇腾NPU的软件维护确实“会麻烦点”，但“对于软件能力较强的企业，开发不是问题”。文中甚至用华为某合作企业的老总来做背书，说该公司会继续购买华为芯片。 私以为，且不说某一家企业能不能代表所有昇腾的大客户，这种“你能力强就该你承担”“有人还在买就证明没问题”的逻辑，明显是说不通的。 众所周知，昇腾ASIC路线起步时就相对封闭，现有的用户都是早期支持华为生态建设的“拓荒者”，期间产生的非必要适配投入可以说是海量的。 现在，昇腾作为供应商，也是第一责任主体，如果单方面改换底层架构而出现生态问题，这种一推了之的方式恐怕有违商业伦理，更别说对终端市场有什么说服力了。 除了这些“能力强”的头部大客户，中小型企业和“国家队甲方”也面临着同样的问题。而某些文章的推脱和掩饰，就更显得荒谬了。 依照部分观点，当年国内的算力中心如果要实现自主可控，就只能选择昇腾，所以大家才“忍受了昇腾计算卡没有性价比的劣势”，现在出现的一切问题只能归咎于形势。 尽管文中也提到了昇腾的性价比短板，但用“别无选择”来强行解释一切，已经完全脱离了现实。 先说“只能买昇腾卡”的问题。不知道这里对自主可控是如何定义的，仿佛只有昇腾才称得上是国产AI芯片。但即便不算主流的国产GPGPU产品，寒武纪也堪称是昇腾的有力竞争对手。熟悉内幕的人都知道，昇腾当前的市场份额，有不少正是从寒武纪手里“抢”来的。 那么寒武纪服务不了国家队甲方吗？恰恰相反，早在两年前，政府项目的营收占比就达到了寒武纪总营收的70%。很明显，“当时只能选择昇腾”的说法严重失实。 同时，文中没有提到的是，昇腾的全栈闭环产品模式，才是它快速普及的主要推力。比如近几年，昇腾产业基地（定向采购华为系产品）到处都是，而现实情况是，过度定制化的路线在开放式场景中应用乏力，导致昇腾智算中心后期出现了严重的闲置现象。 可以看到，当前的主旋律是“高质量发展”，包括算力基础设施建设领域，很多地方都在“踩刹车”“谈效率”。这在某种程度上也折射出昇腾的现实困境，随着供需两侧的匹配落差不断加大，从ASIC转向GPGPU的确是一条新的出路。关键在于，只有解决好历史遗留问题，才能轻装上阵。 国产AI芯片并不缺少掌声与喝彩，更不需要盲目粉饰太平而忽略供需矛盾的事实。尤其是这件事关系到产业上下游各方生态角色，有些问题解决得越早越好。
