全球AI算力格局正在发生颠覆性变化。当美国以69%的算力占比遥遥领先，中国仅占15%的时候，很多人都认为这场竞赛已经失去了悬念。 美国在 AI 算力领域的领先，不是一天两天堆出来的。 早年间全球做高端 AI 芯片的玩家没几个，英伟达的 A100、H100 芯片凭着算力强、兼容性好，一下子抢占了全球超 70% 的高端 AI 芯片市场。 谷歌、Meta 这些巨头建算力集群，几乎清一色用的是英伟达的芯片，比如谷歌的 TPU v5e 集群，虽然是自研芯片，但核心的算力调度技术还是得跟美国的生态走。 就连欧洲的一些科研机构，要做大型 AI 模型训练，都得从美国租算力，那时候美国的算力霸权，确实没人能撼动。 但这种 “一家独大” 的局面，没持续多久就被华为的动作打破了。 很多人可能没注意，华为的昇腾 970 芯片从 2020 年第一次亮相到现在，四年时间里完成了四次关键迭代，每一次都踩在了 AI 算力的痛点上。 第一次迭代的时候，华为主要是把基础算力拉到了当时的主流水平，让芯片能稳定支撑中小型 AI 模型的训练，那时候不少国内的创业公司第一次用上了性价比比英伟达高的国产芯片。 到了第二次迭代，华为没光堆算力，反而把重点放在了能效上 —— 毕竟 AI 集群一天的电费都是天文数字，能效高一点，长期下来能省不少成本。 这次迭代后，昇腾 970 的能效比直接提升了 25%，像国内某云厂商用它建的小集群，一个月电费比之前用进口芯片省了近 30 万。 第三次迭代更关键，华为重点优化了 AI 推理速度，要知道大模型训练完了还得落地用，推理速度慢了，像智能客服、自动驾驶这些场景根本没法用。 这次优化后，昇腾 970 的推理速度比行业平均水平快了 40%，一下子成了不少企业落地 AI 的首选。 最让人惊喜的是第四次迭代，华为直接把自研的 HBM（高带宽存储）整合了进去。 之前 HBM 技术一直被三星、SK 海力士这些韩国企业垄断，他们的 HBM2e 带宽最多到 2TB/s，还经常卡产能。 华为自研的 HBM3 不仅把带宽拉到了 2.4TB/s，比行业平均水平高 20%，还解决了产能问题，不用再看别人脸色。 可能有人会说，美国还是有 69% 的算力占比，华为这波操作能改变啥？其实颠覆性变化不是看总量，而是看 “自主可控” 的能力。 之前中国 15% 的算力里，有近 80% 依赖进口芯片，2023 年美国限制英伟达 H100 出口后，不少国内企业的大模型训练直接停了。 那时候才发现，没有自主芯片，算力再高也是空中楼阁。 现在华为把昇腾芯片和 Atlas 集群做起来，相当于给中国 AI 算力建了一道 “护城河”，不用再担心被卡脖子。 现在再看全球 AI 算力格局，已经不是美国一家说了算的时代了。 美国还是有领先优势，但中国在自主可控的算力路线上走通了，形成了 “中美双极引领” 的态势。 所以说，全球 AI 算力的颠覆性变化，不是突然发生的，是华为这些企业一点点啃硬骨头啃出来的。
