這兩天，國內(nèi)外媒體都在報(bào)道，美國切斷部分對(duì)華半導(dǎo)體技術(shù)出口。

據(jù)說，這次，美國政府切斷了部分美國企業(yè)向中國出售半導(dǎo)體設(shè)計(jì)軟件的渠道。電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（EDA）三巨頭Cadence、Synopsys、Siemens EDA都可能“斷供”，而這三家占據(jù)了中國電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化市場(chǎng)的80%以上。

前兩年，大家還關(guān)心的是芯片制造等看得見的技術(shù)。

但現(xiàn)在，看不見的技術(shù)博弈，也不斷浮出水面。

最近，國內(nèi)廠商也沒閑著。前幾天，國內(nèi)算力產(chǎn)業(yè)發(fā)生了一場(chǎng)“地震”：海光信息要通過換股吸收合并中科曙光。

這個(gè)消息之所以這么引發(fā)震動(dòng)，是因?yàn)閮杉移髽I(yè)都是業(yè)內(nèi)的“巨頭”：海光信息是國內(nèi)芯片界的頂梁柱，專攻高端CPU和AI芯片，市值3100多億；中科曙光則是服務(wù)器、云計(jì)算領(lǐng)域的老牌企業(yè)，市值也有900多億。

國內(nèi)廠家打響爭(zhēng)奪算力“生態(tài)”爭(zhēng)奪戰(zhàn)。

目前中美算力競(jìng)爭(zhēng)，單純比拼“硬算力”的時(shí)代正逐漸成為過去，而下一階段的競(jìng)爭(zhēng)，焦點(diǎn)則聚集在了“生態(tài)”上。

先看看最近美國在算力上，對(duì)中國都干了什么：

5月14日，美國商務(wù)部果斷撤銷拜登政府時(shí)期擬定的《AI擴(kuò)散規(guī)則》，轉(zhuǎn)而推出更為嚴(yán)苛的AI芯片出口管制新規(guī)。這一《AI擴(kuò)散規(guī)則》原本就將全球劃分成三六九等，中國被無情地歸入全面禁運(yùn)GPU芯片的第三等級(jí)。

然而，對(duì)于這樣的政策，英偉達(dá)CEO黃仁勛在臺(tái)北國際電腦展上卻表示：美國對(duì)華人工智能芯片的出口管制，實(shí)際上“一敗涂地”。

從算力市場(chǎng)的份額上看，英偉達(dá)近些年在中國算是吃了大虧。

黃仁勛自己透露，在拜登政府剛開始搞AI管制那會(huì)，英偉達(dá)在中國市場(chǎng)那可是“一家獨(dú)大”，份額高達(dá)95%，妥妥的行業(yè)霸主。但現(xiàn)在，其市場(chǎng)份額一路狂跌到只剩50%，幾乎攔腰斬半。

這背后的原因，正是美國的出口管制。

黃仁勛在媒體上談美國對(duì)中國人工智能出口管制

美國不讓英偉達(dá)賣先進(jìn)的AI芯片給中國，中國企業(yè)轉(zhuǎn)頭就去支持本土的芯片研發(fā)。

像華為的昇騰芯片、寒武紀(jì)的思元芯片，這些國產(chǎn)“新星”開始嶄露頭角，迅速搶占市場(chǎng)，硬生生從英偉達(dá)嘴里分走了一半的蛋糕。

然而，市場(chǎng)份額的變化，并沒有從根本上改變國內(nèi)對(duì)英偉達(dá)算力的依賴。

說白了，芯片不只是硬件，軟件生態(tài)才是命脈。

在這方面，英偉達(dá)的CUDA平臺(tái)是個(gè)巨大的開發(fā)者生態(tài)，全球無數(shù)AI模型、深度學(xué)習(xí)框架像PyTorch、TensorFlow，都圍繞CUDA優(yōu)化，國內(nèi)相當(dāng)部分大廠的AI系統(tǒng)也大多基于CUDA開發(fā)。

比如，有一個(gè)頭部大廠推AI算力服務(wù)時(shí)，經(jīng)常拿英偉達(dá)的GPU集群做賣點(diǎn)，比如他們提供的基于H20芯片的智算服務(wù)，直接用CUDA生態(tài)支持客戶快速部署大模型。

即便部分大廠有自己的芯片，但也只是用在邊緣計(jì)算或者特定場(chǎng)景，真正的大模型訓(xùn)練還是得靠英偉達(dá)的硬件和CUDA軟件棧。

英偉達(dá)的觸角已經(jīng)遍布各個(gè)領(lǐng)域

因?yàn)榍袚Q到國產(chǎn)芯片，比如華為的MindSpore或者寒武紀(jì)的框架，意味著要重寫代碼、重新適配，整個(gè)過程費(fèi)時(shí)費(fèi)力，這導(dǎo)致許多企業(yè)即使面對(duì)國產(chǎn)芯片的價(jià)格優(yōu)勢(shì)，仍優(yōu)先選擇英偉達(dá)的H20或B40芯片，以避免生態(tài)切換的高昂成本。

其實(shí)不只英偉達(dá)，即使是目前在AI計(jì)算上有些掉隊(duì)的英特爾，也知道全棧生態(tài)的重要性，近些年弄了個(gè)叫OneAPI的開發(fā)工具鏈，目標(biāo)是“你寫一套代碼，CPU、GPU、FPGA、AI加速器都能跑”，降低開發(fā)者的遷移成本。

還有像Sovereign Cloud、AI PC、AI開發(fā)套件、Gaudi訓(xùn)練平臺(tái)、Edge AI解決方案等等，目的是讓你無論是搞邊緣部署、云上訓(xùn)練，還是在本地搞推理，選它家全套就能打通上下游。

說白了，它要讓客戶“少折騰”，形成生態(tài)綁定。

單從算力上看，國內(nèi)不少企業(yè)在單卡算力上，下足了功夫，像華為的昇騰 920，單卡算力直接突破900 TFLOPS，性能把降級(jí)版的英偉達(dá) H20狠狠甩在后面；壁仞、燧原也號(hào)稱訓(xùn)練卡性能接近A100，但最終都因生態(tài)的短板，難以與英偉達(dá)匹敵。

而這次海光、曙光的合并，正是國內(nèi)在構(gòu)建算力生態(tài)上邁出的重要一步。

為什么這么說？

海光、曙光都算是中科院系企業(yè)。

兩家企業(yè)各有所長(zhǎng)。

海光信息在算力方面，專攻的是高端處理器，比如深算系列的DCU（數(shù)據(jù)中心計(jì)算單元，類似NVIDIA的GPU）和X86架構(gòu)的CPU。這些芯片是國產(chǎn)算力的“心臟”，特別適合AI訓(xùn)練、科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)中心這些需要超強(qiáng)算力的場(chǎng)景。

海光的設(shè)計(jì)強(qiáng)在性能和低功耗，比如他們的深算三號(hào)DCU，在單卡峰值算力與英偉達(dá)H20相近，但是價(jià)格要比H20便宜不少，十分適合大規(guī)模部署。

而中科曙光，則更擅長(zhǎng)把芯片、存儲(chǔ)、散熱這些硬件組裝成服務(wù)器、高性能計(jì)算機(jī)，甚至是整個(gè)數(shù)據(jù)中心的解決方案。他們的強(qiáng)項(xiàng)在系統(tǒng)級(jí)優(yōu)化，例如怎么讓服務(wù)器跑得又快又穩(wěn)定，怎么用液冷技術(shù)給機(jī)器降溫，還有怎么把硬件和云計(jì)算軟件搭在一起，提供從設(shè)備到服務(wù)的整套方案。

以前，曙光的服務(wù)器和海光的芯片分屬于不同主體，這中間的“隔閡”著實(shí)不小，嚴(yán)重拖了優(yōu)化的后腿。

從技術(shù)適配角度來講，海光設(shè)計(jì)芯片時(shí)，沒辦法完全針對(duì)曙光服務(wù)器的“脾性”來。服務(wù)器內(nèi)部空間布局、散熱系統(tǒng)設(shè)計(jì)、供電線路規(guī)劃等，都是圍繞通用芯片標(biāo)準(zhǔn)去做的，導(dǎo)致海光芯片的性能因過熱受限，無法發(fā)揮全部算力。

在數(shù)據(jù)交互層面，曙光服務(wù)器的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議和緩存機(jī)制，也是按行業(yè)常見芯片來設(shè)定的。海光芯片的數(shù)據(jù)處理節(jié)奏、帶寬需求時(shí)，就容易出現(xiàn)“堵車”情況，傳輸延遲增加，運(yùn)算時(shí)間大幅延長(zhǎng)，極大影響數(shù)據(jù)處理效率。

更重要的是，從供應(yīng)鏈安全的角度來說，自2019年海光、曙光雙雙被美國列入實(shí)體清單，面臨芯片斷供后，二者的整合，無疑是補(bǔ)齊產(chǎn)業(yè)鏈，增強(qiáng)自主性的重要一環(huán)。

這兩家合并，技術(shù)上就像“心臟”和“身體”合體了，二者能自然互補(bǔ)。

或許能實(shí)現(xiàn)如華為昇騰芯片一般的“芯片設(shè)計(jì)-服務(wù)器制造-云計(jì)算服務(wù)”全鏈條布局。

海光高性能國產(chǎn)處理器

舉例來說，華為昇騰的鯤鵬CPU和泰山服務(wù)器，搭配華為云的AI服務(wù)，能讓客戶直接在云端跑復(fù)雜的大模型，成本比用國外方案低30%-40%。

海光和曙光合并后，也可能推出一套類似的組合拳，比如用深算DCU、天闊服務(wù)器和自家的云平臺(tái)，幫客戶跑AI任務(wù)，速度快，價(jià)格低，還全是國產(chǎn)貨，特別適合“東數(shù)西算”或者金融、電信這些對(duì)安全要求高的場(chǎng)景。

在目前的中美算力博弈中，黃仁勛、蘇姿豐（AMD CEO）等“華裔軍師”給美國的策略，著實(shí)有點(diǎn)東方智慧的味道，像是“以柔克剛”。

他們的思路是，美國在芯片和算力上技術(shù)領(lǐng)先，尤其是NVIDIA、AMD的GPU，全球AI、數(shù)據(jù)中心、云計(jì)算都離不開這些“硬通貨”。

與其用“剛性策略”，將技術(shù)捂得死死的，搞嚴(yán)格的出口管制，不如放開手腳，讓美國芯片和算力方案占領(lǐng)全球市場(chǎng)。

這招頗有“潤(rùn)物細(xì)無聲”的意思，通過市場(chǎng)滲透和技術(shù)鎖定，悄悄把全球算力生態(tài)綁在美國的戰(zhàn)車上。

而中國目前的戰(zhàn)略，跟美國有很大不同?？偨Y(jié)起來更像是“高筑墻，廣積糧”。

所謂“筑墻”是把算力產(chǎn)業(yè)鏈的每個(gè)環(huán)節(jié)攥在自己手里，比如海光信息和中科曙光的合并，就是把芯片設(shè)計(jì)（海光的DCU、CPU）和服務(wù)器制造（曙光的“天闊”系列）捏成一個(gè)整體，再加上云計(jì)算服務(wù)，打造從芯片到系統(tǒng)的全鏈條。

這種整合是為了不被國外卡脖子，確保國內(nèi)的AI、數(shù)據(jù)中心、政務(wù)、金融系統(tǒng)用上國產(chǎn)貨，穩(wěn)住“基本盤”。

“積糧”則是猛堆產(chǎn)量和規(guī)模，而所謂的“積糧”，不只是堆量，還得建好“磨坊”，確保AI、云計(jì)算這些核心場(chǎng)景的需求能自己說了算。同時(shí)用國內(nèi)超大市場(chǎng)來“倒逼”積糧。

具體來說，是要求政務(wù)、電信、金融這些領(lǐng)域國產(chǎn)設(shè)備。比如，三大運(yùn)營(yíng)商2024年采購的服務(wù)器中，60%用國產(chǎn)芯片（海光、華為為主），這直接拉動(dòng)海光DCU的出貨量增長(zhǎng)50%。

而華為的昇騰910B，專為大模型優(yōu)化，去年在國內(nèi)推理市場(chǎng)份額也達(dá)到了30%。

從總體上看，在目前的算力博弈中，中國仍然是處于“守勢(shì)”。

在這一階段，海光-曙光這樣的整合，主要是把產(chǎn)業(yè)鏈的“硬實(shí)力”攢齊，成本降下來，性能提上去。

但要轉(zhuǎn)向戰(zhàn)略相持，光攢硬實(shí)力還不夠，得在“軟實(shí)力”的生態(tài)上下狠功夫。

目前美國公司仍然占據(jù)著算力霸權(quán)

但生態(tài)這東西，就像一片田地，先種下的，總會(huì)有先發(fā)優(yōu)勢(shì)，后者不僅要面臨時(shí)間差上的壓力，還得面臨前者本身所具有黏性的挑戰(zhàn)。

因此，國產(chǎn)企業(yè)并沒有試圖一步取代CUDA，而是先在國內(nèi)“精耕細(xì)作”，用低成本和場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)吸引用戶，再慢慢向外擴(kuò)散。

2024年，國內(nèi)AI框架的黏性已經(jīng)初見成效，華為的MindSpore在國內(nèi)的開發(fā)者社區(qū)增長(zhǎng)了50%。

刀越磨越快。

中國廠家們也瞄準(zhǔn)東南亞、非洲等新興市場(chǎng)，用低價(jià)+定制化方案搶地盤，避開NVIDIA的歐美“主場(chǎng)”，在實(shí)際使用中不斷提升技術(shù)。

這種在夾縫里生長(zhǎng)的韌性，不是一夜爆發(fā)的奇跡，而是像種樹一樣，穩(wěn)扎穩(wěn)打，才能慢慢長(zhǎng)出自己的“算力森林”。