這兩年只要聊到AI芯片，華為昇騰幾乎是繞不開的話題。鋪天蓋地的新聞都在說昇騰出貨量暴漲，國內大廠排隊下單，"國產替代英偉達"似乎已經成了板上釘釘的事。但如果你真正去看市場數據，會發現一個讓人不太舒服的現實：華為追了這么久，和英偉達之間的差距不但沒有縮小，反而在拉大。這不是潑冷水，而是需要正視的問題。

一、華為昇騰芯片的崛起不是幻覺，是實打實的國產芯片的崛起

先說事實，華為昇騰這幾年確實進步很大，這一點沒必要否認。從2023年開始，昇騰910B的出貨量就進入了快車道。BAT、科大訊飛這些頭部科技公司，都在不同程度上采購了昇騰芯片。到了2024年，昇騰910C的消息又開始密集傳出，性能指標進一步提升。華為在AI芯片領域的存在感，已經從"有沒有"變成了"好不好用"的階段。

更關鍵的是市場情緒，在國產替代的大背景下，昇騰芯片被賦予了遠超產品本身的意義。它不只是一個硬件產品，更像是一種信心，那就是我國AI算力可以不依賴美方的信號。這種情緒推著昇騰一路走高，資本市場、產業界、媒體三方共振，形成了"昇騰即將超越英偉達"的敘事。

這種敘事有沒有道理？有。畢竟在幾年前，華為被卡脖子的時候，很多人覺得華為的AI芯片可能就此夭折了。現在不但活下來了，還在快速增長，這本身就是了不起的成就。但問題在于，"活下來"和"追上去"之間，隔著的距離遠比想象中要大。

二、市場份額不會騙人，華為昇騰芯片和英偉達芯片差距不小

拋開情緒，看數據。根據多家調研機構的統計，全球AI芯片市場中，英偉達的份額長期維持在80%以上，部分細分領域甚至超過90%。華為昇騰雖然增長迅猛，但在全球市場的占比仍然停留在個位數。

國內市場的情況稍有不同，但也沒有本質區別。即便在政策強力推動國產替代的背景下，英偉達在國內AI芯片市場的份額依然大幅領先于華為。根據公開信息估算，英偉達在國內AI訓練芯片市場的占有率大約在60%—70%之間，而華為昇騰大概在15%—20%左右，兩者之間還有數倍的差距。

更值得注意的是趨勢，很多人以為，隨著國產替代加速，這個差距會逐步縮小。但實際情況是，英偉達的增長速度并沒有因為華為的追趕而放緩。這幾年英偉達數據中心業務收入同比增長超過200%，2025年繼續保持高增長態勢。，不出意外，2026年英偉達依然能保持這個優勢。也就是說，華為在跑，英偉達跑得更快。

這就好比兩個人賽跑，你覺得自己已經很努力了，但回頭一看，對手不但沒有被你追上，反而離你更遠了。這時候需要反思的，可能不是"我跑得不夠快"，而是"我們是不是在同一條賽道上"。

三、為什么華為和英偉達的差距，為什么越追越大？

那么問題來了，為什么華為和英偉達的差距，為什么越追越大呢？對此，我認為有四點可講。

第一個原因是算力本身的差距依然明顯，英偉達的旗艦產品H100、H200，以及最新的B200系列，在單卡算力上對華為昇騰保持著顯著優勢。以FP16半精度浮點算力為例，H100的理論峰值約為2000 TFLOPS，而昇騰910B大約在600—800 TFLOPS的量級，差距接近3倍。即便是昇騰910C有所提升，和英偉達最新一代產品之間仍然存在代際差距。

而且算力這個東西，不是簡單的數字對比。實際訓練大模型的時候，還要考慮顯存帶寬、互聯效率、軟件棧優化等一系列因素。在這些維度上，英偉達經過十幾年的積累，優勢更加穩固。很多用過昇騰的工程師反饋，同樣的模型任務，在昇騰上的訓練效率大概只有英偉達的60%—70%。這意味著即使你買了同樣數量的卡，實際產出也不如對手。

第二個原因是生態壁壘才是真正的護城河，如果說算力差距還可以靠時間彌補，那生態差距就是更難跨越的鴻溝。英偉達之所以強大，不僅僅是因為芯片做得好，更因為它圍繞CUDA建立了一個龐大的軟件生態。全球數百萬開發者在CUDA上寫代碼、調模型、做優化，并且幾乎所有主流的深度學習框架PyTorch、TensorFlow、JAX，都對英偉達的GPU做了深度適配。這種生態一旦形成，就會產生極強的鎖定效應。

而華為昇騰的軟件生態叫做CANN，客觀來說，這個生態這幾年進步不小，已經能支撐主流大模型的訓練和推理。但和CUDA相比，成熟度、穩定性、社區活躍度都還有明顯差距。很多開發者反饋，在昇騰上調試模型需要花更多時間，踩更多的坑，遇到問題時能參考的資料也更少。

這個問題不是靠砸錢就能短期解決的，生態需要時間沉淀，需要大量開發者參與，需要真實場景的反復打磨。英偉達用了十幾年才把CUDA打造成今天的規模，華為想在幾年內追平，難度可想而知。

第三個原因是市場規模和渠道優勢不在一個量級，英偉達是一家全球化公司，它的客戶遍布北美、歐洲、中東、東南亞等全球各個市場。微軟、谷歌、亞馬遜、Meta這些全球科技巨頭都是英偉達的大客戶。這種全球化布局意味著英偉達的收入來源非常多元，不依賴任何單一市場。

渠道層面也是類似的情況，英偉達在全球范圍內有成熟的OEM合作體系、云服務合作體系、開發者支持體系。客戶想買英偉達的卡，從下單到部署的流程非常順暢。華為在國內的渠道建設也在快速推進，但在海外基本處于空白狀態，國內的供應響應速度也還有提升空間。

第四個原因是產能制約，前面三點，華為好歹還有追趕的可能。但第四點產能問題才是最讓人無奈的。英偉達的芯片由臺積電代工，4nm、5nm的先進制程產能充足，想造多少就造多少。而華為昇騰因為眾所周知的原因，只能依賴國內的晶圓代工產能。在先進制程受到限制的情況下，華為在芯片的性能上限和產量上都面臨雙重約束。

這意味著什么？就算華為設計出了一款性能接近英偉達的芯片，它也未必能大規模量產。就算能量產，良率和成本控制也面臨挑戰。而英偉達這邊，產能幾乎是"無限"的，只要客戶下單，臺積電就能造出來。這種供應能力上的不對等，直接決定了兩家公司在市場份額上的巨大差距。

四、寫在最后

說這些不是為了唱衰華為，恰恰相反，華為能在極端困難的條件下把昇騰做到今天這個水平，已經足夠讓人尊敬。

但正視差距和承認進步并不矛盾，現實情況就是：華為在追，但英偉達沒停。算力差距、生態壁壘、市場版圖、產能限制，這四重因素疊加在一起，造成了"越追越大"的局面。華為需要的不是"已經超越英偉達"的虛假敘事，而是清醒的認知和持久的耐心。芯片這事兒，急不來。