魏少军呼吁：国内AI该与英伟达GPU说再见了，走别人的路永远成不了领跑者！

破局英伟达垄断：中国 AI 如何走出自主算力之路

在科技飞速发展的今天，人工智能已成为推动各行业进步的核心力量。

如果把大模型比作火箭，算力就是发动机，可如今我们使用的发动机，钥匙却掌握在别人手中 —— 英伟达 GPU 及其背后的 CUDA 生态，几乎垄断了全球 AI 算力市场。这对于中国 AI 的未来发展，究竟意味着什么？若继续依赖国外的算力硬件与生态，我们能否在全球 AI 竞争的赛道上实现超越，成为真正的领跑者？

近期，清华大学教授、中国半导体行业协会副会长魏少军在新加坡行业论坛上直言 “国内 AI 该与英伟达 GPU 说再见了，走别人的路永远成不了领跑者”，呼吁中国与其他亚洲国家摒弃对英伟达 GPU 的依赖，这背后，是对中国 AI 产业 “被动跟随” 现状的深刻担忧，也是对自主算力体系建设的迫切期待。

依赖之困：英伟达垄断下的三重枷锁

长期以来，英伟达凭借 GPU 硬件优势与 CUDA 生态壁垒，在 AI 开发领域形成了近乎垄断的地位。从中国头部科技企业到韩国、日本的 AI 研发机构，训练 ChatGPT 类大语言模型、DeepSeek 等多模态模型时，英伟达 A100、H100 系列产品凭借强大的张量核心、高效的 CUDA 生态，成为亚洲 AI 实验室的 “标配”。但这种 “繁荣” 背后，暗藏着三重难以挣脱的枷锁。

第一重枷锁是技术卡脖子的风险。 美国不断升级的芯片制裁，让中国科技企业获取先进 AI 芯片的渠道愈发狭窄。2022 年美国出台半导体出口管制措施，直接限制英伟达 A100、H100 等高端 GPU 对华出口；随后推出的 “阉割版” H20GPU，性能大幅缩水，根本无法满足万亿级参数大模型的训练需求。这意味着，中国 AI 产业的 “算力天花板”，正被海外政策牢牢限制。

第二重枷锁是持续攀升的成本压力。 随着大语言模型参数规模从百亿级向万亿级突破，对算力的需求呈指数级增长，而英伟达凭借垄断地位不断抬高定价。数据显示，H100 GPU 的售价相比前代 A100 上涨超过 50%，部分企业为训练一个大模型，仅硬件采购成本就高达数亿元。这种 “算力越发展，成本越沉重” 的恶性循环，让许多 AI 企业陷入 “负重前行” 的困境。

第三重枷锁是生态封闭的技术陷阱。 CUDA 生态经过近二十年的迭代，已形成成熟的工具链、庞大的开发者社区和丰富的应用案例，成为行业默认标准。但这种 “好用” 的背后，是难以摆脱的依赖 —— 开发者一旦基于 CUDA 开发，迁移到其他平台时需重写大量代码，还面临替代库不成熟、技术支持缺失等问题。正如业内人士所言：“CUDA 就像一个舒适的牢笼，进去容易，出来难。”

从技术本质来看，GPU 最初是为游戏图形处理和工业可视化设计的，虽能满足神经网络训练的并行计算需求，但在大语言模型的特定场景下，存在内存带宽限制、能耗效率低、专用优化空间有限等瓶颈。魏少军教授提出 “开发专为大语言模型训练定制的新型处理器”，正是看透了这种 “用通用硬件适配专用场景” 的低效性，直指打破垄断的核心路径。

破局之举：从算法突破到生态突围

面对英伟达的垄断，中国 AI 产业并未坐以待毙，而是从 “算法优化” 和 “生态建设” 两端发力，探索自主突围之路。

在算法层面，国内企业已用实践证明 “硬件受限，算法补” 的可行性。今年年初，AI 企业 DeepSeek 发布新一代 1.3 万亿参数 MoE 模型，采用 “寒武纪 + 华为昇腾” 混合芯片方案。最终将训练成本砍掉 42%。这一案例生动说明，即便没有顶尖硬件，通过算法架构的深度优化，仍能实现算力效率的跨越式提升。

而在更核心的生态层面，华为的 “开源 CANN” 战略，成为打破 CUDA 垄断的关键一步。2025 年 8 月 5 日，华为轮值董事长徐直军在昇腾计算产业发展峰会上宣布，华为昇腾硬件使能 CANN（神经网络异构计算架构）全面开源开放，Mind 系列应用使能套件及工具链同步开源。这一举措，直击 CUDA 生态封闭的痛点。

作为昇腾 AI 芯片的核心软件栈，CANN 的定位与 CUDA 相似 —— 充当上层 AI 框架（如 PyTorch、TensorFlow、MindSpore）与底层芯片的 “桥梁”，让开发者无需关注硬件细节即可高效调用算力。但与 CUDA 的封闭性不同，CANN 通过开源，吸引全球开发者参与生态建设：截至目前，已支持 PyTorch、飞桨、OpenMMLab 等主流深度学习框架与第三方库，覆盖自然语言处理、计算机视觉、自动驾驶等核心场景；中国移动、百度、商汤科技等企业还联合发起《CANN 开源开放生态共建倡议》，形成产业链协同发力的格局。

实际应用中，CANN 已展现出替代 CUDA 的潜力。在中国移动 AI 设备集采项目中，搭载 CANN 的昇腾相关产品拿下 70% 份额；某金融科技公司采用基于 CANN 架构开发的模型后，风控推理成本下降 60%，模型体积缩小 40%。这些案例印证了魏少军教授的判断：“摆脱英伟达，不仅需要硬件创新，更需要生态层面的自主可控。”

国际市场的趋势也为中国的突围提供了佐证。谷歌的 TPU、亚马逊的 Trainium、博通的定制化 AI 芯片等，均通过 “专用架构 + 场景优化” 的路径，在特定领域实现对英伟达 GPU 的超越。其中博通的方案，在电商推荐、图像识别场景下功耗比低于英伟达 15%-20%，一举拿下百亿美元订单，证明 “打破垄断” 并非空想，而是全球 AI 算力产业的必然方向。

前路之思：机遇与挑战并存的自主之路

中国 AI 产业摆脱英伟达依赖的进程是机遇与挑战交织的 “长征”。

从挑战来看，CUDA 生态的 “惯性” 仍难以撼动。经过二十年积累，CUDA 已深入全球数百万开发者的工作习惯，成为一种 “肌肉记忆”。即便 CANN 在技术上实现对标，要让开发者主动迁移到新生态，仍需解决工具链兼容性、案例库丰富度、技术支持响应速度等问题，这需要长期的投入与耐心。此外，全球 AI 产业链的地缘政治干扰、国产芯片制造环节的短板，也为自主算力体系建设增添了不确定性。

但机遇同样清晰可见。一方面，中国拥有全球最大的 AI 应用市场，自动驾驶、工业互联网、智慧城市等场景的海量需求，为国产算力生态提供了 “试错场” 与 “练兵场”；另一方面，政策层面对 “自主可控” 的支持、企业对 “降本增效” 的需求，形成了推动生态转型的强大合力。正如魏少军教授所言：“亚洲必须突破美国技术范式，在算法与计算基础设施领域另辟蹊径 —— 中国市场的规模，正是我们最大的底气。”

对于这场 “自主算力攻坚战”，网友们也表达了多元的看法。

有支持者认为：“华为开源 CANN+DeepSeek 算法突破，已经勾勒出破局的路径，只要产业链协同发力，5 年内有望形成与 CUDA 分庭抗礼的生态。”

也有理性声音指出：“不能急于求成，生态建设需要时间，先从金融、政务等封闭场景突破，再向通用领域延伸，或许是更务实的选择。”

还有网友强调：“核心是留住开发者，要让使用国产生态的开发者‘有钱赚、有成长’，才能真正打破垄断。”

在全球科技竞争白热化的当下，中国 AI 产业正站在 “跟随” 与 “领跑” 的十字路口。继续依赖英伟达 GPU，或许能获得短期便利，却会永远受制于人；而坚定走 “自主硬件 + 开源生态 + 算法创新” 的道路，虽充满挑战，却能打开通往 “算力自由” 的大门。从魏少军教授的振臂疾呼，到华为 CANN 的开源突围，再到 DeepSeek 的算法突破，中国 AI 产业正在用行动证明：摆脱英伟达依赖，不是被动的 “断供应对”，而是主动的 “换道超车”。

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