重庆
最近一张关于华为AI芯片的预测图很扎眼。
美国研究机构Epoch AI测算，如果未来华为主要依靠长鑫存储、武汉新芯等国内供应链提供HBM，到2028年能够生产出来的AI算力折算成H100等效，大约只有英伟达同期的1%。
这个数字第一眼看过去很吓人。
英伟达接近1亿张H100等效算力，华为大约100万张，差距接近100倍。
美国外交关系协会高级研究员Chris McGuire过去也一直主张，限制先进芯片和半导体设备出口，可以长期维持美国在AI算力上的领先。
但我把Epoch AI原报告完整看了一遍后，发现“1%”这个数字不能直接理解成“2028年的华为AI只有英伟达1%”。
因为这张图实际上回答的是一个非常具体的问题：
假如华为未来只能靠国产HBM，最多能生产多少AI算力？
这和华为最终到底能够部署多少AI算力，不完全是一回事。
报告自己就给出了另一个数字。2026年，它预计华为会生产约150万颗昇腾芯片，折算后大约88万张H100等效算力，而英伟达约2300万张，华为占比接近4%。这里面已经包括约75万颗昇腾950PR。
问题来了：950PR恰恰没有走传统HBM路线。
Epoch AI判断，这颗芯片大概率使用一种更接近LPDDR的非HBM内存方案，128GB容量、1.6TB/s带宽。
带宽当然比顶级HBM低，但华为把它主要放在Prefill，也就是大模型推理中计算密度更高、对内存带宽相对没那么敏感的阶段。
这就很有意思了。
美国现在真正想卡的，已经不只是“你能不能造GPU”，而是GPU旁边那几摞不起眼的内存。
AI芯片越来越快之后，大量时间其实花在把模型参数和数据送进计算单元。HBM之所以变得重要，就是因为普通DDR、LPDDR的数据吞吐已经越来越跟不上GPU。
所以今天AI芯片竞争里出现了一个很少有人注意的变化：先进制程决定发动机能做到多强，HBM则决定你能不能持续给这台发动机供上油。
Epoch AI认为，这恰恰是华为未来几年最大的数量瓶颈。
按照它采用的模型，到2028年中国国产HBM供应虽然会明显扩大，但英伟达能够获得的全球HBM资源依旧更多，而且单颗GPU使用每GB内存能够换来的计算能力也在继续提高。(Epoch AI)
这一部分，我觉得没必要回避。
华为现在和英伟达之间确实存在很大的单芯片性能、HBM供应以及软件生态差距，把“国产替代”理解成两三年就能在总算力上完全追平，并不现实。
但这份报告另一半反而更值得看。
因为华为没有按照英伟达的路线原封不动地追。
HBM不够，就把不同推理阶段拆开，950PR用更容易获得的非HBM内存负责Prefill，把高带宽内存留给更需要带宽的Decode；单颗芯片不够强，就把更多芯片通过高速互联组织到一起。
CloudMatrix 384就是这条路线最典型的产物。
SemiAnalysis此前拆解这套系统时给出的判断很有意思：384颗昇腾910C组织起来后，在部分系统指标上已经可以和英伟达GB200 NVL72竞争，内存容量和聚合带宽甚至更高，但代价也非常明显——需要更多芯片、更复杂的光互联，而且整套系统功耗大约是GB200 NVL72的4倍。
这其实才是中国AI算力现在最真实的状态。
不是“已经追平英伟达”，也不是“只剩1%所以毫无机会”。
而是在单芯片、制程和HBM暂时吃亏的情况下，用更多芯片、更大的系统、更强的互联和软件调度，把原本应该在一颗GPU上解决的问题，搬到整个机柜甚至整个集群里解决。
这种方法当然有成本。
更多芯片意味着更高功耗，更大的集群意味着更复杂的网络，软件稍微调度不好，理论算力就会浪费掉。
英伟达真正难追的地方也从来不只是GPU，还有NVLink、CUDA以及多年积累下来的整套计算生态。
所以那张“1%”图并不是假的。
真正的问题是，很多人把它的使用条件给删掉了。
Epoch AI自己也承认，H100等效只是纸面计算指标，并没有完整计入内存、互联规模、工作负载、软件效率等因素；报告同时明确讨论了950PR使用非HBM内存作为绕开HBM约束的一种可能路径。
换句话说，美国真正想证明的是：只要HBM供应长期受限，华为就很难按照英伟达现有的硬件路线扩大AI芯片产量。
而华为现在试图回答的是另一个问题：
既然这条路被堵住了，能不能干脆换一种系统架构？
最终谁对，现在还远没有答案。
但我觉得这比争论“1%到底丢不丢人”重要得多。
AI算力竞争已经从一颗芯片的参数表，进入到制程、HBM、互联、软件、数据中心和电力一起较量的阶段。
华为短期内很难在单卡上追平英伟达，这一点并不需要回避；可如果只拿一张“国产HBM约束模型”就判断2028年的中国AI算力上限，同样过早。
真正决定结果的，可能不是谁把同一条路跑得更快。
而是谁能在原来的路被堵住之后，先找到另一条还能规模化跑起来的路。
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