辽宁
最近AI圈都在聊一本书——《昇腾崛起》，37万字，湛庐文化出版，华为轮值董事长徐直军亲自作序。
作者方兴东，浙江大学求是特聘教授，花了6年时间、深度访谈近百位昇腾项目亲历者，把华为AI算力从0到1的全部过程写了出来。
这本书为什么值得读？因为2025年初DeepSeek爆发时，背后就有3000多张昇腾芯片完成部署验证。DeepSeek V4技术报告封面印着两行字：英伟达GPU，华为昇腾NPU。
一、这不是一颗芯片，而是一套体系
很多人把昇腾理解为一颗国产AI芯片，读完你会发现，这个理解太窄了。
昇腾不是一颗芯片，而是覆盖芯片、算子、CANN计算语言、MindSpore框架、服务器集群、行业解决方案的完整自主算力体系。
从一颗芯片到大型集群，从模型跑不起来到支撑中国顶级大模型，中间隔着的不仅是芯片性能，还有算子、开发工具、AI框架、服务器、计算集群和客户现场。
二、两次被拒，逼出自主路线
2016年CES上，华为海思的何庭波向黄仁勋提出技术授权请求，被当场拒绝。黄仁勋说："我只擅长做GPU，也只会专注做好GPU。"
2018年，华为申请GPU资源池技术授权，再次被正式拒绝。
两次被拒让华为彻底清醒：核心技术求不来、要不到，更等不起。买得到别人的产品，不等于能在别人的规则里建立自己的道路。
三、达芬奇架构的豪赌
2017年，华为内部启动AI芯片预研，项目代号NPU，后命名为"达芬奇"。当时整个海思没有人做过AI处理器。
关键分歧在架构路线：一派想模仿英伟达，廖恒提出截然不同的设计原则——不追求最小面积、不追求功耗极致，聚焦单位功耗下AI算力最大化。方案僵持一个多月，何庭波拍板选了后者。
廖恒创新性地提出3D Cube架构：计算单元做成三维立体结构，16×16×16立体结构一个Cycle完成全部计算。
华为还选择自建指令集，而非沿用英伟达CUDA路线。理由是：如果依赖北美指令集，一旦遇到用户规模10亿级别的应用，后续优化空间会彻底耗尽。
四、制裁之下，重新发明一切
2019年5月16日，美国将华为列入出口管制实体清单。昇腾910A采用台积电7纳米EUV工艺，禁令后生产直接受阻。
2020年8月17日，美国升级为100%封锁。制裁之下，华为的选择是：缺什么，就造什么。
国际标准组织关闭华为成员权限，华为自研灵衢协议，对标并超越英伟达NVLink。高端测试仪器断供，华为自己造。EDA工具被垄断，华为不仅活了下来，还造出了美国根本没有的新型EDA工具。
何庭波说了一句广为流传的话："我们正处在自己的1946年，如果我们争气的话，我们就会迎来自己的1947年、1948年，开启另外一个时代。"
五、DeepSeek的历史性转折
2025年春节，DeepSeek爆发。华为云贵安数据中心在除夕夜紧急开通1024张昇腾910B芯片，三天内完成3000多张芯片部署。
梁文锋最终决定将昇腾作为算力底座之一。方兴东把这件事称为"真正意义上的历史性转折点"——中国顶级大模型第一次把昇腾当作主力算力。
六、从910到950，一个体系的成长
2019年，昇腾910发布，242天破纪录研发，1000个910组建成集群，系统性能线性比达90%左右。
2023年，万卡平台"飞星一号"支撑国产大模型；4000多颗芯片组成鹏城云脑Ⅱ，拿下世界级AI算力排名。
2026年7月，昇腾950超节点在上海WAIC首次公开亮相，拿下大会最高荣誉SAIL奖。上一代昇腾384超节点已在全球部署超过750套，进入互联网、金融、医疗等20多个行业。
读这本书最大的感受是：芯片竞争，表面比的是性能，底层争的是软件，最终争的是谁能定义AI计算的道路。
英伟达的地位，不只来自单颗芯片的性能，更来自CUDA、开发工具和全球开发者多年累积的生态。昇腾要做的，是给世界提供第二种选择。
这条路很难，但书里那群工程师用8年证明：当现成的工具失效、熟悉的路被堵住，可以回到科学和工程的原点，把一条原本不存在的路做出来。
投资观点，仅供参考。本文内容据《昇腾崛起》公开出版信息及媒体报道整理，非实际投资建议。
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