国产AI算力已能“好用”，但盲目迁移CUDA仍是高危决策_服务软件

1. 第二波DeepSeek冲击：V3.2 改写中国云生态与芯片生态

2. 摩尔线程的全新尝试？国产AI本，MTT AIBOOK到底长什么样？

3. 如何评价消息称 DeepSeek V4 打破常规优先适配华为，冷落英伟达 AMD？会带来什么影响？

4. DeepSeek V4将全面运行在华为昇腾950PR上。不再依赖英伟达，不再依赖AMD。950PR在特定推理场景下算力指标已超过H20，搭载自研HBM，刚刚进入量产周期。阿里、字节、腾讯据称已大批采购，芯片价格短期走高。一扇门关上了，另一扇被打开。打开之后发现——里面是真有货。这条路，中国车规芯片走过一次。现在AI芯片，又走了一次。#DeepSeek# #华为昇腾# #AI芯片自主#

5. 国产AI芯片力量崛起！2026年度榜单出炉，"一超多强"格局定型2026年，国产AI芯片迎来规模化替代关键节点。据AspenCore、伯恩斯坦等权威榜单与预测，30家核心企业领跑，市场份额向头部集中，华为昇腾一超多强、寒武纪/海光信息协同支撑、多强梯队差异化突围的格局已完全定型，见证中国算力自主化的硬核实力[15]。一、第一梯队：算力霸主与生态王者（"一超"引领）• 华为昇腾：综合实力断层领跑。2026年预计占据中国AI芯片市场50%份额，昇腾910C支撑万亿参数大模型训练，昇腾950PR算力再突破；CANN生态超2000家合作伙伴，全面替代英伟达，成为智算中心、政企核心场景首选[12]。• 寒武纪：专用计算标杆。自主MLU架构，思元590性能对标A100，2026年份额预计9%；思元690加速布局，适配大模型训练推理，单卡成本仅为海外同类1/10，功耗控制优势显著[12]。• 海光信息：生态兼容先锋。DCU芯片深度兼容x86与CUDA生态，金融、互联网规模化部署，深算系列年出货量达十万颗级别，2026年份额预计8%，与寒武纪共同构成战略支撑[11]。二、第二梯队：高端GPU挑战者（"多强"突围）• 摩尔线程：国产高端GPU破局者。聚焦通用GPU，产品对标国际主流，适配多模态大模型与智算中心，估值3100亿元，加速规模化落地。• 壁仞科技：芯粒技术创新者。累计专利1600余项，芯粒技术实现性能跃升，覆盖多家世界500强客户，通用智能计算核心力量。• 沐曦股份：纯国产工艺突破者。核心团队具备国际GPU设计经验，高单价高毛利，C600纯国产工艺芯片推进，精准切入高端GPU赛道[16]。三、第三梯队：细分赛道专精者（生态协同补位）• 地平线：车载AI芯片龙头。面向智能驾驶，形成从边缘到云端的全场景覆盖，车载市场份额领先。• 阿里平头哥：真武系列规模化交付。真武810E无缝替代进口芯片，400+头部客户落地，聚焦边缘与云端协同[16]。• 清微智能：可重构计算独苗。晶圆级可重构架构，同等算力成本降50%、能效比提3倍，2026年启动IPO，千卡级智算中心规模化落地。• 其他新锐：百度昆仑芯（P800/P900芯片）、天数智芯（GPU架构）、燧原科技（AC路线）等，在细分场景形成差异化优势，加速补位国产生态[18]。格局解读与展望"一超多强"核心逻辑：华为以50%份额确立主导，寒武纪、海光信息形成第二极支撑，第二梯队挑战者与第三梯队专精者共同构建完整生态，既避免单一依赖，又实现差异化竞争[14]。2026年关键趋势：国产AI芯片总出货量预计达250万张，头部厂商合计占比70%-80%；中低端训练实现自主可控，高端训练形成可用方案，英伟达在华份额降至8%左右[17]。国产AI芯片从技术突破走向规模化替代，30家领跑企业的崛起，正重塑全球AI算力格局，为中国科技自主化筑牢核心底座！

6. 全网首测！首款国产GPU「AI算力本」现场上手

7. 国产芯片高端化取得突破，与进口芯片差距缩小，竞争力大幅增强

8. #芯片# 据外媒《The Information》报道，DeepSeek即将推出的新一代模型V4已基于华为昇腾950PR进行优化，底层代码从英伟达CUDA迁移至华为CANN框架。阿里、字节、腾讯已提前为此大量下单国产AI芯片。国产AI模型+国产芯片的组合将为中国科技自主可控写下关键一页，加速打破英伟达芯片垄断格局。

9. DeepSeek V4 直接掀桌：100% 脱离英伟达，全栈跑在华为昇腾，彻底抛弃 CUDA，底层迁移至 CANN 框架。更用 MoE 稀疏架构与 Engram 记忆技术，绕开高带宽显存壁垒，用低成本硬件实现顶级性能。不靠施舍、不看脸色、不被卡脖子，这才是国产 AI 真正的自主突围！想知道它如何打破技术封锁？视频里全是答案！#AI生活指南##微博超有用视频大赛##科普大作战##科技先锋官# 种斌Marco的微博视频

10. The Information 这篇独家又刷屏了，关于 DeepSeek-V4：- DeepSeek-V4 可以用华为最新的 Ascend 950PR 做推理，中国 AI 软硬一体的自主可控的新突破。- 为了在 V4 发布后提供推理服务，阿里、腾讯、字节已经向华为采购了几十万张 Ascend 950PR，需求暴涨导致这张卡的价格涨了 20%。- 除了 V4，DeepSeek 还研发了另外两个版本，都是跑在国产芯片上的。过去几个月，DeepSeek 一直在和华为、寒武纪合作，重新编写模型的底层代码，然后大量测试，以确保模型在国产芯片上实现最佳性能。- DeepSeek 没有向英伟达和 AMD 提供 V4 的早期访问权限以进行性能优化，但提供给了包括华为在内的国产芯片厂商。- 从华为公布的账面数据看，Ascend 950PR 的算力约为英伟达 H20 的 2.8 倍，当然比 H200 是比不上。怎么说呢，这篇的标题是「DeepSeek 新 AI 模型将成为华为的胜利」，其实无论 DeepSeek 还是华为，归根结底代表的是中国。另外自去年年底来 V4 的发布狼来了好几次，我想这里恐怕不是这些媒体空穴来风，软硬一体自主可控很难，实际推进起来可能比想象得还要更难一些。

11. 美国放宽售华芯片禁令，是玩了20年的老把戏。 #大咖观察 #红衣聊AI #芯片 #H200

12. 英伟达：业绩好只是其次，未来还有巨大空间#英伟达 #财报 #AI泡沫 #CUDA #AI

13. #DeepSeekV4要发布了吗# 路透消息透露DeepSeekV4已交给华为等国产硬件厂商做适配测试，却未向英伟达、AMD开放预发布版本，这一硬件适配策略的调整，让外界纷纷猜测V4发布已进入倒计时。个人觉得如果真在适配国产硬件，那可能一个月内就能看到V4亮相。这样做的思路挺清晰的，优先优化国产算力，以后说不定更多国内大模型会走这条路，减少对外部芯片的依赖，让自主可控的智算生态走得更稳。不知道大家怎么看？

14. #AI# 国产算力芯片再传好消息！近日，华为发布了全新的 Atlas 350，搭载昇腾 950PR 芯片，定位为大模型推理旗舰卡，主打 Prefill 阶段与推荐业务场景，与英伟达 H100比有什么优劣势？H100 作为 Hopper 架构旗舰，是全球 AI 训练与推理的标杆产品，两者在定位、架构与生态上存在显著差异，以下从核心参数、优劣势与适用场景进行一下分析，大家可以有更深入的了解：华为 Atlas 350 优势●低精度推理性能突出：FP4 算力专为大模型 Prefill 阶段设计，在该场景下性能可达 H100 的 1.8 倍，多模态生成速度提升 60%●内存访问优化：内存访问颗粒度从 512 字节优化至 128 字节，小算子访存效率提升 4 倍，特别适配推荐系统等高并发场景●国产自主可控：无出口限制，适配国内 AI 生态（盘古大模型、MindSpore 框架），供应链安全有保障●超节点扩展能力：2TB/s 互联带宽支持最大 192 颗芯片全互连，满足 MoE 模型专家并行需求●价格优势：成本约为 H100 的 60%-70%，适合大规模部署英伟达 H100 优势●生态垄断地位：CUDA 生态 + TensorRT 优化，适配全球 90%+AI 框架与应用，开发工具链成熟●全场景覆盖：从千亿参数模型训练到边缘推理，产品线完整，无需更换硬件平台●通用计算能力：FP8/FP16/FP32 全精度性能均衡，尤其在训练场景下领先 Atlas 350 约 40%●软件工具链：调试、优化工具丰富，支持多实例 GPU（MIG）等高级特性，开发效率高●全球兼容性：适配国际主流云服务平台与企业级软件，无迁移成本各自短板华为 Atlas 350：生态成熟度不足，适配非国产框架需额外开发；训练能力弱于 H100，不适合大规模模型训练；功耗效率在通用场景下低于 H100英伟达 H100：受美国出口管制，国内企业采购受限；价格昂贵（约 25 万元 / 卡）；FP4 精度支持不足，在 Prefill 等特定推理场景性能不如 Atlas 350适用场景：优先选择 Atlas 350 的场景●国内大模型推理（特别是 Prefill 阶段），如文心一言、通义千问等国产模型部署●互联网推荐业务（如电商、短视频推荐系统），小算子密集型计算需求高●追求国产可控与供应链安全，避免外部制裁风险的企业●超大规模集群部署，需要高互联带宽与内存容量的场景优先选择 H100 的场景●全球部署的 AI 应用，需要兼容国际生态与框架●大规模模型训练（如 GPT-4 级千亿参数模型），对 FP8/FP16 算力要求高科研机构与高校，需要丰富的开发工具与全球技术支持●边缘计算与嵌入式场景，需要 MIG 等灵活部署特性

15. 「开源撕开市场裂缝，生态才能浇筑护城河。」DeepSeek的路径与当年Android对抗iOS有结构性相似：先用开源和极致性价比获取开发者迁移的第一步，再通过芯片适配、API定价和工具链形成迁移成本，最终让"用过就回不去"变成系统性锁定。不同的是，这次博弈的筹码不是手机操作系统的市场份额，而是算力主权这张更大的牌桌。当模型、芯片、开发者生态三者开始形成正向飞轮，单点的技术领先就不再是决胜因素，生态的厚度才是终局的壁垒。#DeepSeek V4将于4月下旬发布# deepseek v4将于4月下旬发布

16. 国产最强AI芯片可能已上市，美国慌了，批准英伟达H200卖给中国

17. 华为放出「准万亿级MoE推理」大招，两大杀手级优化技术直接开源

18. 一篇文章告诉你：国产 GPU 背后的技术和商业路线异同

19. DeepSeek V4豪赌华为昇腾950：35倍性能炸裂背后，国产AI算力真的接得住这盘“生死局”吗？DeepSeek放弃英伟达、全面拥抱华为昇腾的消息，在AI圈激起的远不止“爱国情怀”的赞歌，更是一场关乎中国AI产业未来走向的硬核博弈。当DeepSeek V4完成与昇腾950PR的全栈适配，并在CANN异构计算架构上实现35倍推理速度提升、能耗直降40%时，行业在惊叹突破之余，也不禁追问：这套看似疯狂的“国产生态底座”，在字节、阿里豪掷数十万颗芯片订单的狂热背后，真能支撑起万亿级大模型的商业化狂奔吗？一、性能炸裂：35倍提速+2.87倍算力，昇腾950PR硬刚英伟达H20这不是简单兼容，而是从底层架构重写、全栈深度优化的彻底换道。• 算力碾压：昇腾950PR（Atlas 350加速卡）FP4精度算力达1.56 PFLOPS，是英伟达H20的2.87倍；国内首款支持FP4量产推理，70B大模型单卡即可跑通。• 显存与带宽：112GB自研HBM、带宽1.4–1.6TB/s，片间互联2TB/s，支持万卡级超大规模集群。• 成本颠覆：部署成本仅为英伟达方案1/3，推理成本低至GPT-4的1/70，性价比直接击穿行业底线。• 生态跃迁：CANN兼容95% CUDA代码，一键迁移、算子深度优化，算力利用率达85%。二、全链协同：从芯片到封测，国产算力“骨架与毛细血管”已成型从“软硬解耦”到“深度咬合”，这不仅是代码迁徙，更是国产AI产业链从“被动输血”到“主动造血”的基因重组：• 芯片代工：中芯国际N+3强化版工艺扛起先进制程，支撑昇腾950PR大规模量产。• 封装材料：华海诚科（华为哈勃加持）作为GMC塑封料唯一量产方，卡住HBM先进封装上游命脉。• 高速载板：深南电路22层以下ABF载板量产，为算力卡提供高速PCB支撑。• 互联与散热：华丰科技112G高速连接器（占昇腾服务器50%–60%份额）+川润股份液冷方案，构成超节点集群“骨架与毛细血管”。三、巨头疯抢：45万颗订单锁定，国产算力迎来商业化拐点这场“换芯”不是实验室秀，而是互联网巨头真金白银砸出来的市场验证：• 字节跳动：25万颗（订单从12万颗上调）• 阿里巴巴：15万颗• 腾讯：6–7万颗• 合计：45万颗+，占华为2026年75万颗年度目标超60%• 订单金额：整机口径约475亿元，国产AI芯片史上最大规模采购四、生死拷问：产能、良率、生态，三大硬仗才刚开始漂亮数据背后，国产算力仍在“生死局”边缘：1. 产能爬坡：75万颗年度目标能否兑现？中芯国际、封测厂良率与交付节奏是关键。2. 生态壁垒：CUDA统治20年，CANN能否留住开发者、形成正向循环？3. 供应链安全：HBM、先进材料、设备仍有卡脖子环节，自主可控尚未完全闭环。五、历史拐点：从“能用”到“好用”，国产AI算力正式接棒当DeepSeek V4、字节、阿里集体放弃英伟达“阉割特供版”、转向昇腾时，标志着：• 中国AI正式摆脱海外算力垄断，地缘政治风险大幅降低。• 国产芯片从“性能追平”进入场景反超、成本碾压阶段。• 万亿AI大模型时代，中国率先实现算力自主可控。结语35倍性能、45万颗订单、500亿投入——这不是炒作，是国产AI算力的成人礼。昇腾950PR+DeepSeek V4的组合，已经证明“国产能打、国产好用、国产便宜”。真正的考验不在参数，而在未来1–2年：产能爬坡、生态繁荣、产业链彻底自主。但至少现在，我们可以明确回答：国产AI算力，已经接得住这盘生死局！

20. 国产大模型联手华为！DeepSeek V4定档4月下旬发布，参数量达1万亿，上下文100万tokens，可在单张RTX 5090上运行，API价格预计比竞品便宜10-50倍，已全面迁移至华为昇腾950PR芯片，而且国产大模型编程能力将首超OpenAI。

21. 华为AI强势崛起，芯片格局的反转！2025年，华为昇腾出货 81.2万颗 AI芯片，占中国整体市场 20% ，国产厂商第一、全市场第二。而英伟达份额暴跌 40% ，国产芯片整体份额升至 41% 。昇腾950 PR推理性能达英伟达H20的近3倍，910 C采用7nm工艺，FP16算力 800 TFLOPS 。deepseek深度求索新一代旗舰模型V4从CUDA迁移到华为CANN框架，阿里、字节等大厂下单数十万颗升腾芯片。构建MindSpore框架到CANN计算架构闭环，2025年全面开源，开发者达数百万。（信息综合自网络）

22. #2026年国内AI芯片一半都将是华为#据媒体报道，此前，英伟达预计未来两个季度在华销售额将为零引发网友热议，据调查机构最新调查数据显示，英伟达在中国市场留下的空缺，将会被华为等国产芯片承接，其中华为2026年将占据中国AI芯片市场50%份额。调查机构报告指出，到2026年，英伟达的市场份额将大幅萎缩至8%，而华为等本土厂商将实现明显增长。美国芯片公司AMD预计以12%的份额排名第二，寒武纪（Cambricon）可能位列第三。该机构还表示，以华为昇腾（Ascend）为首的国产AI芯片及中国本土人工智能半导体技术将在全球市场占据更重要的地位。至于接下来行业的发展前景，预计到2028年，中国本土AI芯片产量将超过国内需求，供应-需求比例预计达到104%。2026年这一比例将为39%，而本土AI芯片销售额在未来三年内的复合年增长率（CAGR）预计高达74%，到2028年销售额可能增长93%。（来源：快科技）#国产芯片将成国内AI芯片主流# 倚天Video的微博视频

23. 消息称DeepSeek V4打破常规：优先适配华为，冷落英伟达AMD

24. 这次春节AI大战，国产模型与国产芯片第一次，双向奔赴！ #春节世界观察 #新年囤点专业货 #燃起来了大国重器 #大咖观察 #红衣聊AI

25. 科技日报：深圳破解 “CUDA困局”取得突破！

26. 刚看到个消息，DeepSeek V4终于要来了，定在4月下旬发布。之前跳票了好几次，从春节拖到现在，主要是他们在做国产芯片适配，据说这次完全不依赖英伟达了，用的华为昇腾和寒武纪。#梁文锋回应DeepSeekV4发布时间# 参数规模到了万亿级别，上下文能到百万token，写代码据说比Claude还猛。不过最近团队走了几个人，加上中间各种延期，网上也有不少人担心实际效果会不会打折扣。

27. 华为 MWC2026 首秀超节点算力阵列 Atlas950，将带来哪些影响？

28. 别跟风买Mac Mini了！国产算力跑OpenClaw，只需5分钟

29. 【梁文锋：DeepSeek V4将于4月下旬正式发布】 DeepSeek创始人梁文锋近日在内部沟通中透露，新一代旗舰大模型DeepSeek V4将于4月下旬正式发布。核心信息：采用万亿参数MoE混合专家架构，推理时仅激活370亿参数，速度提升35倍、能耗降低40%；百万级上下文窗口，首次实现与华为昇腾等国产芯片深度适配；近期已上线“快速模式”与“专家模式”作为V4发布前的预热。阿里巴巴、字节跳动等国内科技巨头已预订数十万片新一代AI算力芯片，计划通过云服务提供新模型，相关芯片价格近期已上涨约20%。观察：DeepSeek V4的国产芯片适配标志着中国AI产业在“去CUDA化”道路上迈出关键一步，而V4的正式登场也有望在激烈的国产大模型竞争中掀起新一轮技术竞赛。 #DeepSeek #梁文锋 #国产大模型 #AI芯片#

30. 小成本DeepSeek和Kimi，正攻破奥特曼的「算力护城河」

31. 国产芯片体系逐渐完善，产业链成型，美国的限制越来越难奏效了

32. NVIDIA狂飙，国产AI芯片扎堆上市，利用资本力量上演群狼围攻

33. #DeepSeekV4和GPT6谁更值得期待#GPT-6大概率4月14号就来，DeepSeek V4也箭在弦上最快月内有消息。两边几乎同时亮剑，这波中美大模型的较量正式进入白热化阶段。GPT-6这次据说是奔着AGI去的全新架构，代号“土豆”，性能号称暴涨40%，200万token上下文加上原生多模态，看起来就是冲着“全能旗舰”去的。而DeepSeek V4走的是另一条路——它跟华为昇腾芯片深度绑定，从CUDA迁移到国产架构，极致性价比+百万上下文多模态，明显是想用工程能力打破算力封锁。一个秀天花板，一个卷供应链和成本。不管怎么选，这波最大赢家都是用户。

34. 美国高端GPU禁售政策的困境华为发布全新一代GPU-昇腾950PR，再一次显著证明了美国高端GPU禁售政策的困境：想卖的东西中国不买有替代，持续不卖将市场拱手送人。最新发布的昇腾950PR，单卡算力达到英伟达H20的2.87倍，也是国内目前唯一支持FP4低精度的推理产品。HBM容量是H20的1.16倍。基于950PR的AI训推加速卡Atlas 350，FP4算力1.56P，带宽1.4TB/s，功耗600W。有了950PR，H20的意义就大打折扣了。H20卖不出去，H200你说卖还是不卖。现在不卖，等昇腾下一代产品出来，也卖不动了。昇腾发展到980，到时候更先进的英伟达芯片也卖不成了。整个中国市场跟英伟达GPU脱钩，美国不仅没有赚到GPU的钱，也没有阻止中国AI产业的迅速发展，对中国的AI基础设施没有任何参与和存在感了。禁运GPU只是手段，不是目的，如果手段没有达到目的，那这个手段还有什么用。本来大规模使用英伟达GPU，绑定中国AI的发展，对美国科技公司来说最有利。马斯克都说了，中国将赢得地球上AI的竞争。美国科技公司如果不跟最后的赢家站在一起，那他们的成功将会是短暂的，没有持续性的。

35. CUDA护城河破了？AI暴力直出82%算子，开发彻底告别手搓时代

36. DeepSeek V4适配华为"这件事，如果真的发生，对普通人到底有什么影响？

37. 智谱发布GLM-5技术细节：工程级智能，适配国产算力

38. #英伟达紧急发声# 说句不好听的，感觉现在英伟达的市值真的有很多泡沫的成份。确实，不能否认，英伟达在AI时代来临前就已经开始进行AI软硬件的建设了，比如DLSS和CUDA核心。但是现在的英伟达在AI软件方面确实没有什么突出的成果，大部分都是面向开发者的模型工具。英伟达可能觉得自己的AI硬件难以被取代，但是现在来看，国际上对于硬件有相关研究的功能都可能会威胁到英伟达。像这次谷歌训练Gemini就是用自家的TPU训练的，而不是英伟达的GPU。华为的AI硬件集群在算力上也超越了英伟达的硬件。英伟达已经不再是那么不可替代了。

39. 里程碑！3套国产AI万卡超集群同时上线国家级算力枢纽

40. 摩尔线程发布新一代GPU架构“花港”：能效提升10倍，支持十万卡以上智算集群

41. 如何看待华为最新发布的昇腾系列超节点算力，是超越英伟达了吗？和阿里的平头哥算力芯片比如何？

42. 只用国产GPU训练的大模型性能飙升100%！国内唯一，更懂你

43. 摩根大通大幅上调百度目标价：市场严重低估AI转型速度，昆仑芯片明年销量或飙6倍，驱动云业务增长61%

44. 最强国产移动显卡？摩尔线程 AIBOOK 测评

45. "今天，孟晚舟在华为年报致辞中表示，生态的繁荣是产业发展的基础。#孟晚舟称生态繁荣是产业发展基础# 2026年，华为将持续做强根生态。在AI领域，昇腾CANN异构计算架构，Mind系列软件，MindSpore AI框架全面开源开放。CANN已经支持和适配业界主流的开源社区和开源项目，如PyTorch、vLLM、SGLang、xLLM、VeRL、Triton、TileLang等，匹配开发者习惯，加速自主创新，推动计算产业的生态繁荣。#孟晚舟华为2025年报致辞# "

46. 看着DeepSeek V4为了跑在华为昇腾芯片上，专门推迟发布、重写底层，心里还挺感慨的。这次V4能真正跑起来，软硬件适配总算有了突破。FP4推理算力是H20的2.87倍，虽然功耗也翻倍，但这条路开始走通了。你们觉得国产芯片这次能跟上来吗？

47. 拆解CANN：当华为决定打开算力的「黑盒」

48. #DeepSeekV4要发布了吗# 根据目前泄露的基准测试数据和市场研报分析，DeepSeek V4的性能预期非常强劲，被外界誉为“一鲸落万物生”的里程碑式模型。最期待的还是V4版本能通过算法创新（如Engram存算解耦）绕过对顶级海外芯片的绝对依赖，这不仅是技术的胜利，更是对全球AI“算力为王”旧秩序的一次颠覆性挑战。一旦DeepSeek V4能够摆脱芯片的掣肘，那么我们国家的AI能力也会彻底摆脱芯片算力卡脖子的问题，直接实现弯道超车。随着V4的即将发布，国外媒体已经急了，期待一波。

49. CUDA再见了！寒武纪亮出软件全家桶

50. #DeepSeekV4要发布了吗#路透消息称，DeepSeek已将V4模型提供给包括华为在内的国内硬件厂商做适配测试，但并未向 NVIDIA、AMD 提供预发布版本~这和以往大模型发布前先与主流芯片厂商协同优化的做法不同，也让外界判断：V4可能已进入发布前的准备阶段。

51. 性能硬刚Blackwell、能效吊打GPU，一文深度拆解谷歌TPU“真实战力”

52. “AI产业生态究竟该建立在自主可控的坚实地基上，还是把大楼建在别人的院子里？” 在刘庆峰看来，自主可控不是终点，而是起点。无数科大讯飞工程师的日夜攻坚，其实更是对中国AI品牌 “自主可控” 的一种坚守。#科大讯飞 #讯飞 #AI #刘庆峰 #1024开发者节 #自主可控 #华为 #讯飞星火 #懂你的AI #讯飞数字人曾宪勇的微博视频

53. 安吉拉在现场 | 算力革命，并非只有来自芯片的进化！#scaleX640超节点##中科曙光##AI算力##国产智算#科技#商业##财经##2025世界互联网大会##乌镇峰会# 安吉拉洞见的微博视频

54. “国产GPU第一股”争夺战冲刺：摩尔线程之后，沐曦股份也要来了！

55. 有人认为国产GPU、存算等芯片是过家家小儿科，如何评价？

56. 美光警告：AI引发的存储芯片短缺“前所未有”，将持续到2026年以后

57. 百度官宣“昆仑芯港股IPO”，报道称“出货量国产前三”，高盛：百度股权值“30-110亿美元”

58. 在乌镇世界互联网大会，我人麻了！亲眼见证中国“AI超级发电站”#中科曙光 #国产智算开放架构超节点 #全球首个单机柜级640卡超节点scaleX640 #科技改变生活 #算力

59. 算力王冠易主！ #零距离看懂财经 #2026经济风向标 #财经 #芯片

60. #科技先锋官# 别再死磕通用芯片了！Arm 推出 AGI CPU、特斯拉砸千亿建芯片工厂，全球 AI 硬件早已彻底换道！还在认为国外芯片垄断不可撼动？觉得国产硬件只能跟跑？大错特错！低延迟、高能效的专用芯片时代来临，数据中心格局正在重塑。而中国凭借完整制造产业链、领先绿电资源与海量 AI 应用场景，手握三大硬核优势，完全具备弯道超车的底气。是国外硬件继续领跑，还是中国 AI 硬件实现逆袭突围？专用芯片究竟有多重要？国产机会到底藏在哪？一条视频讲透全球 AI 硬件大变局，看完你会彻底看懂未来趋势！#微博超有用视频大赛##AI创造营##上微博涨知识##科普大作战# http://t.cn/AXIPAs8R

61. 如何评价消息称 DeepSeek V4 打破常规优先适配华为，冷落英伟达 AMD？会带来什么影响？

62. 英伟达亲手终结CUDA「护城河」？传奇芯片架构师引发争议

63. 为什么国内的AI芯片公司不去支持CUDA，是技术问题还是版权问题？

64. 3月31日，孟晚舟在华为2025年年报致辞中指出，在AI领域，昇腾CANN异构计算架构、Mind系列软件、MindSpore AI、框架已全面开源开放。CANN已经支持和适配PyTorch、vLLM、SGLang、xLLM、VeRL、Triton、TileLang等业界主流的开源社区和项目，匹配开发者习惯，加速自主创新，推动计算产业的生态繁荣，为千行百业的智能化转型提供强大动力。#孟晚舟华为2025年报致辞##孟晚舟称生态繁荣是产业发展基础##孟晚舟华为年报致辞谈战略聚焦#

65. 外媒采访了五位知情人士，获得了 DeepSeek V4 的一些信息：- V4 将运行在华为最新 AI 芯片（昇腾 950PR）上，搭载全新昇腾950PR的Atlas 350，单卡算力达到了NV H20的2.87倍，是目前国内唯一支持FP4低精度的推理产品；HBM 容量是H20的1.16倍；- V4 还会有两个变体版本，分别针对不同能力做了优化，均基于国产芯片；- DeepSeek 花了数月时间与华为、寒武纪合作，重写了模型底层代码的部分模块，专门适配国产芯片，这次没有按照行业惯例，给NV和 AMD 任何早期访问权限；- 阿里、字节、腾讯已提前大批量采购华为新芯片，总量达数十万颗，华为昇腾 950PR 的价格因此上涨了 20%；- V3 和 R1 发布时引发了全球科技股抛售，市场质疑美国 AI 公司是否需要花数百亿美元采购算力，V4 发布窗口预计在未来几周内。

66. #阿里发布性能比肩英伟达H20的芯片# 阿里还真是出息了啊，真武810E要是性能真的能打到英伟达H20的水平。那可真的是国产算力的重大突破啊。这标志国产AI芯片在高端训推领域具备与国际主流产品抗衡的能力，缓解对H20等出口管制芯片的依赖。避开与CUDA生态正面竞争，走“芯云一体+成本能效+规模化部署”路线，更契合国内企业需求。虽然在显存和带宽上仍有差距，且生态成熟度上仍有不足，训练量也有明显不足。在极致密度部署场下灵活性较弱。但终究是有了重大突破。再接再厉吧！

67. 能感觉出来AI已经越来越普及了，中小企业接入的越来越多了。目前我们平台正在测试各大推理模型的Token，分别接入了通义千问、deepseek、claude、gemini、GPT到时候看看谁家的AI性价比高。如下图所示：

68. 如何评价众多知乎网友都认为：美国正式宣布放宽英伟达H200出口中国（但加税25%）是毫无用处的行为？

69. 国产GPU第一股即将打新：发行价114.28元/股，预计募集资金80亿元

70. The Information：即将发布的DeepSeek-V4会完全适配于华为的昇腾950PR芯片，阿里、字节、腾讯等大厂已经采购了数十万颗这款芯片，用来提供给云服务以便销售DeepSeek模型。因为供需关系的变化，昇腾950PR芯片已经涨价20%，出于分摊风险的考虑，DeepSeek-V4也适配了寒武纪的芯片，基于它的分支模型也都专为国产芯片优化。DeepSeek还拒绝了英伟达提前获取新模型的要求，这通常是为了帮助芯片厂商与重要模型进行磨合，只有华为等少数中国芯片厂商获得了这个提前窗口期。昇腾950PR的性能相当于英伟达H20的2.8倍，但比不过主流的H200，主要依靠中芯国际的代工，需要克服产能挑战。

71. 国产GPU，拐点已现

72. #DeepSeekV4和GPT6谁更值得期待# 从用户需求看，两者面向不同人群。普通用户、内容创作者更期待GPT-6，主动对齐意图、长文档处理、多模态生成更省心。开发者、企业、国内用户更看好DeepSeek V4，开源可本地部署、成本极低、适配昇腾芯片，能落地私有化场景。更期待哪方还是要看谁更贴合使用场景。

73. 只靠国产算力预训练，稳！全流程开源，「开元」盛世真来了

74. “国产GPU第一股”！摩尔线程大涨502%，中一签赚28万，早期投资者暴赚6200倍

75. NVIDIA成为了公认的AI时代最大赢家，如果说有哪个技术成为NVIDIA最深的护城河，那几乎所有人都会投CUDA一票，今年正好也是CUDA问世20周年，是GeForce显卡问世25周年。在GTC大会上，黄仁勋也回忆了CUDA的发展历程，提到目前已经有数千种开源的工具、编译器、框架和库，公开的项目大概有几十万个。现在CUDA已经真正融入了每一个生态系统，黄仁勋表示最难实现、最底层的东西就是装机量，他们花了20年让CUDA实现了全球数亿GPU及计算系统的的装机量，每一个云、每一个计算公司中几乎都有。但CUDA的发展不是一帆风顺的，在GeForce显卡问世5年后，NVIDIA推出了CUDA，但当时的他们根本负担不起CUDA的烧钱费用，消耗了公司绝大多数的利润。最终NVIDIA还是坚持下来了，让CUDA搭乘GeForce的便车进入了每一台电脑中，并且日复一日的坚信它，历经13代迭代升级才让它无处不在。#男二以下 AI演员#

76. #英伟达退场国产GPU接棒#大家注意！！这里英伟达不是完全退出显卡市场的，像是我们日常用的显卡是不受影响的，依旧正常售卖。这里英伟达退出的主要是数据中心的AI芯片市场像是A100/H100、A800/H800、H20全部退出中国市场。而这部分我们已经实现了国产化了，虽然性能或许不如英伟达，但是能用！！

77. #deepseekv4要发布了吗#作为新一代旗舰模型，V4预计在代码能力、长文本理解、推理速度上全面升级，还深度优化国产算力协同，效率更高、成本更低。这次优先适配国产硬件，也意味着国产AI生态再进一步，正式版值得期待。#how i ai##过个有ai年#

78. 【#国产GPU四小龙上市全齐了#】#燧原完成IPO辅导# 最近一段时间国产GPU企业接连上市，国产GPU四小龙中的摩尔线程、沐曦前不久登陆A股，壁仞科技则选择了港股，现在上海燧原也来了。来自证监会官网的信息显示，上海燧原科技股份有限公司已完成首次公开发行股票（IPO）辅导工作，预计将申报科创板IPO，辅导机构为中信证券。辅导，中信证券认为，辅导对象具备成为上市公司应有的公司治理结构、会计基础工作、内部控制制度，充分了解多层次资本市场各板块的特点和属性；辅导对象及其董事、高级管理人员、持有百分之五以上股份的股东和实际控制人（或其法定代表人）已全面掌握发行上市、规范运作等方面的法律法规和规则、知悉信息披露和履行承诺等方面的责任和义务，树立了进入证券市场的诚信意识、自律意识和法治意识。在国产GPU四小龙中，燧原科技成立于2018年3月，资历是比较早的，但他们的业务专注于云端AI芯片，没有消费级产品，因此知名度不如其他几家GPU企业。燧原科技的创始人、高管主要出身于AMD离职员工，创始人、董事长、CEO赵立东2007到2014年在AMD担任过计算事业部高级总监和产品工程部高级总监。另一位联合创始人兼COO张亚林也在AMD工作过11年，其他高管、研发人员等多数也有国际半导体大厂的工作经验。燧原科技在今年的胡润独角兽榜单中位列395位，估值达到了205亿，目前腾讯是该公司第一大股东，持股超过20.49%。燧原科技经过多年发展，已经推出了三代GPU产品，第三代产品燧原S60已经大规模商业化落地，仅燧原S60就有至少10万块显卡落地，支持超过300个应用场景。目前最新的产品是第四代，包括训推一体产品燧原L600和全新计算系统云燧OGX400，其中OGX400实现了单机八卡OAM全互联，拥有1152GB单机存储容量、28.8TB/s单机存储带宽、2.8TB/s单机聚合带宽，单机可支持DeepSeek满血版。针对超节点技术，燧原科技也有云燧ESL超节点系统在研发测试中，单节点最高64卡全带宽互联，采用液冷方案，实现高性价比、高密度、高能效，可实现9216GB单节点存储容量、230TB/s单节点存储带宽、51.2TB/s单节点聚合带宽、单节点可支持PD分离优化。燧原科技正在跟头部互联网企业联合定制开发超节点，联合定制打造万卡训练集群，同时还在推进从万卡到十万卡的集群建设。（快科技）

79. #全国产AI更懂你# 11月6日，科大讯飞发布基于全国产算力的讯飞星火X1.5深度推理大模型。该模型率先在全国产算力平台上攻克MoE模型全链路训练效率，端到端性能达到国际竞品效率的93%以上。其语言理解、文本生成、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力等对标国际主流大模型，其中，数学能力持续保持国际领先。同时，星火多语言能力持续升级，支持130+种语言，整体性能达到GPT-5的95%以上，为世界提供AI发展的“第二选择”。 #科大讯飞全球1024开发者节#

80. 打击走私？英伟达开发定位验证技术｜显卡日报12月11日

81. #全国产AI更懂你# 今天的科大讯飞全球1024开发者节上，讯飞星火X1.5大模型正式发布，率先攻克国产算力MoE训练效率难题。它采用MoE架构，总参数量293B、激活30B，推理效率相比星火X1提升100%。它的语言理解、文本生成、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力等六大核心能力全面对标国际主流，其中数学能力持续保持国际领先。其多语言能力覆盖超过130个语种，整体性能达到GPT-5的95%以上，其中拉美、东盟等14个重点语言效果领先，为世界提供了AI发展的“第二选择”。除了讯飞星火X1.5大模型，科大讯飞还发布了融合AI与麦克风阵列、扬声器阵列、摄像头阵列、视觉呈现等的软硬件一体解决方案，并首发个性化记忆与百变声音复刻功能，数字人导览“小飞”也正式上岗，她能实现多人多语种对话，根据历史信息进行个性化推荐，并完成购票、订酒店等任务。另外科大讯飞还展示了AI在教育、医疗、汽车、办公及情感陪伴等领域的深度应用。除了展示讯飞星火的一系列能力，我觉得最牛的还是，在中国主流大模型中，讯飞星火仍是唯一基于全国产算力训练的通用大模型。这带来最大的好处就是中国AI开发者用星火，出海完全不需要担心卡脖子，这对于想要做大做强的AI开发者非常重要。#科大讯飞全球1024开发者节#

82. #千问Qwen3.5大模型发布#千问 Qwen3.5 是采用极致稀疏 MoE 架构在保持超强性能的同时，显存占用降低 60%，推理效率大幅提升，部署成本显著下降。模型支持最高 256K 超长上下文，让长文本处理变的更加的轻松有效率了！原生多模态统一也是Qwen3.5的特点之一，也是目前国内外大模型的发展的主要趋势，模型在图文、视频理解能力全面升级，精准解析图表、文档与复杂视觉内容。实现了一个入口实现多种属性。Qwen3.5对于中小企业特别友好，很大程度上降低了企业运营成本，可以让中小企业得到高效、普惠、全能的运营工具。不再因为高昂的费用而排斥企业去追逐AI。#过个有AI年##HOW I AI#

83. 深度｜DeepSeek 脱离 CUDA

84. 从CUDA到CANN

85. CUDA 真的牢不可破？国产 GPU 的生态突围给出答案

86. CUDA“护城河”的四大核心壁垒有哪些

87. 开发者用CUDA做推理，是因其生态完善难切换吗

88. 英伟达的CUDA“护城河”有多宽

89. 劲爆资讯！比H200致命10倍！CUDA13.1锁死生态，中国AI要被卡脖子？英伟达CUDA13.1悄然升级，用“傻瓜式编程”锁死全球500万开发者

90. 比 H200 致命 10 倍！CUDA 13.1 锁死生态，中国 AI 要被卡脖子？

91. 当中国决定不进CUDA护城河，英伟达的底牌还剩什么？

92. 弃 CUDA 转昇腾！大模型时代最强投资主线来了

93. 软件定义芯片

94. 国产算力芯片兼容CUDA绝非最优解，盲目跟风只会本末倒置

95. DeepSeek V4发布倒计时

96. 国产算力芯片，即将兼容CUDA？

97. DeepSeek V4月底发布

98. AI时代的“去IOE”

99. 告诉大家一个好消息！华为CANN干碎CUDA，黄仁勋的英伟达帝国，今天塌房了！

100. 华为昇腾950PR算力芯片+CANN NEXT 软件生态链，实现兼容英伟达CUDA生态，降低生态迁移成本，获得大厂采购计划。

101. 撼动英伟达护城河

102. 华为昇腾950PR兼容CUDA，撼动英伟达AI算力护城河

103. DeepSeek V4旗舰模型完成与华为昇腾950PR芯片、CANN框架的全栈适配

104. 告别 CUDA！DeepSeek V4 全面适配华为昇腾，国产 AI 算力生态迎来历史性时刻

105. DeepSeek V4抛弃CUDA

106. DeepSeek V4 与昇腾 950PR 适配指南

107. 寒武纪，正式抛弃英伟达CUDA #寒武纪 #CUDA #ai #英伟达

108. 中国移动20亿大单落地

109. 瑞幸都在用的国产算力！天数智芯首爆彤央系列边端产品，300TOPS算力直面国际顶流

110. 大模型进入“下半场”，天数智芯布局，正撞上AI算力的结构性变局

111. 港股IPO｜通用GPU“天数智芯”登录港交所，开盘大涨31%

112. 「湾区企投家」观察丨已投企业-天数智芯-Day 0 适配 GLM-5.1｜天数通用 GPU 算力 × 顶尖 AI 大模型释放 8 小时持续智能。

113. 天数智芯速配 GLM-5，彰显国产算力的高效适配能力与硬核技术实力

114. 华为CANN布局，国产AI生态链突围概念股梳理

115. AI算力王炸！北京

116. 模力方舟国产芯片 AI 技能认证新增天数智芯专区，初级认证现已开放

117. DeepSeek V4

118. DeepSeek V4 即将发布！！！聊聊背后的华为昇腾950PR

119. 说到做到

120. 如何破解CUDA困局

121. 突破英伟达CUDA护城河，魏少军提出“软件定义芯片（SDC）”架构

122. 昇腾950PR官宣量产，核心算力狂飙3倍！

123. 《华为昇腾910C今晚发布！国产算力链迎来“去美化”终极验证时刻》

124. 突破英伟达CUDA护城河，魏少军提出“软件定义芯片（SDC）”架构!

125. 中国芯片换道超车，颠覆性破局！ - 哔哩哔哩

126. 软件定义芯片能否改变行业格局

127. 绕过CUDA的秘密

128. DeepSeek V4与华为昇腾的协同，开启中国AI自主架构新纪元

129. Deepseek V4.0优先适配国产AI芯片为国产大模型树立了榜样

130. 【PE视角】DeepSeek V4优先适配国产芯片，AI算力国产化迈入1→N

131. DeepSeek V4联手华为昇腾，国产AI算力迎来历史性时刻

132. 告别英伟达！DeepSeek V4×华为昇腾950，中国大模型迎来真正“中国芯”

133. 重磅！DeepSeek V4牵手昇腾最强芯，国产AI算力迎来历史性时刻

134. DeepSeek牵手昇腾！国产AI彻底闭环

135. DeepSeek V4优先适配国产AI芯片，华为昇腾成核心算力底座

136. DeepSeek V4 为何迟迟不发布？摆脱英伟达，切换到华为昇腾 950PR

137. DeepSeek 把早期权限给了华为，这件事比你想的要复杂

138. DeepSeek V4，一颗英伟达芯片都不用了。国内 AI 行业长期被英伟达算力 “卡脖子”，H100 租赁价持续暴涨，算力自主可控成为最大焦虑。而 DeepSeek V4 的发布，正式打破这一局面 —— 模型底层算力 100% 替换为华为昇腾芯片，全盘推翻 CUDA 代码重构适配 CANN 框架，甚至为此推迟发布，足见决心。

139. DeepSeek V4完全跑在华为昇腾上，国产算力到底行不行

140. 重磅！梁文锋内部透露

141. DeepSeek彻底告别英伟达，国产AI算力闭环形成

142. 【人工智能】DeepSeek与华为昇腾深度合作

143. DeepSeek全面抛弃英伟达，国产AI算力迎来历史性突破

144. DeepSeek V4适配昇腾

145. 国产大模型正式“换芯”

146. 炸裂！DeepSeek V4月底发布，国产算力突围，去CUDA化终见曙光？

147. DeepSeek全面弃用英伟达，国产算力迎来历史性时刻

148. DeepSeek V4 压顶

149. DeepSeek V4拥抱华为昇腾

150. 华为CloudMatrix384超节点上线

151. 算力近翻倍华为昇腾超节点达300PFLOPs

152. 算力+半导体+机器人趋势解析

153. 国产算力超预期

154. 一图读懂｜国产算力“软”实力实现重大突破，寒武纪FlagOS全栈适配完成！

155. 国产算力更新--寒武纪昇腾等20260407

156. 国产算力芯片

157. 2026年国产算力市场专家访谈核心纪要 202602

158. 不止于“追赶”：昇腾CANN探索全面开源开放新路径

159. 75万颗！华为昇腾950PR芯片爆单

160. DeepSeek V4要来了：万亿参数+国产芯片适配，中国AI迈出“去CUDA化”关键一步

161. DeepSeek V4抢先适配华为昇腾国产AI软硬协同再提速

162. 华为昇腾950PR碾压H20 | 阿里Qwen3.5-Max全球登顶 | NVIDIA智能体革命开启

163. 华为在AI算力效率方面的突破，核心在于其发布的 “超节点+集群” 全新计算架构，以及配套的灵衢互联协议和昇腾AI云服务

164. DeepSeek V4优先适配华为昇腾。修正一下，去除了高新发展新增华胜天成 DeepSeek V4 优先原生适配华为昇腾，标志着国产AI正式放弃对国外芯片的依赖，从“被动兼容”转向“主动深度绑定”。这一组合打通了“中国脑+中国芯”的全栈自主闭环，让政企客户在安全与性能上有了无需妥协的“唯一解”。 #DeepSeekV4 #华为昇腾 #国产芯片 #AI算力 #中国芯片

165. 国产算力协同新范式：DeepSeek V4与华为昇腾的战略适配

166. 算力霸权博弈！国产 AI 芯片直面英伟达 90% 垄断，千亿缺口下的替代攻坚

167. 华为昇腾950PR芯片发布：国产AI算力的关键突破与投资主线

168. 华为950PR及昇腾链

169. DeepSeek V4 将跑在华为芯片上

170. 华为昇腾950概念

171. DeepSeekV4+昇腾，国产AI产业链要变天了？ 💡DeepSeek V4能力反超英伟达，选择深度适配华为昇腾，开创国产软硬件深度绑定新趋势，跑通“底层芯片+顶层模型”的国产AI分工新模式，落地案例降本达62%。 💡目前昇腾生态已彻底激活，DeepSeek以全开源策略和硬核性能粉碎市场质疑，首次打通国产AI协同突围的可复制路径，打破“国产AI不行”的行业偏见。 💡行业预测2027年国产AI自给率将破60%，「开源+国产硬件」市场份额将达40%，发展仍存三大挑战，国产AI产业链迎来核心发展机遇。 #DeepSeek #华为昇腾

172. 华为新一代昇腾910B芯片落地，算力提升30%

173. 国产GPU的困境：算力虚高，生态孤岛，谁的AI主权？

174. 传昇腾950PR获字节和阿里巴巴大单!销售预计过500亿！

175. 华为昇腾芯片将为DeepSeek-V4推理，通往国产算力自由｜笔记

176. 昇腾 950PR 算力狂飙 3 倍！国产算力彻底打破垄断，中国科技太硬核

177. 各位朋友，根据外媒《The Information》报导，DeepSeek V4已经适配了华为昇腾950PR芯片！这意味着什么？国产“芯片-模型-应用”全链路彻底打通了！推理速度暴增35倍，能耗反而砍掉了40%！怎么做到的？核心在于MoE架构——这就好比把“全能通才”变成了“特种部队”，万亿参数里只有最相关的几百亿在干活，再加上华为CANN框架的深度调优，让算力直接“飙车”！字节、腾讯、阿里等大厂们已经在疯抢45万颗芯片了！#机器人 #人工智能 #马斯克 #奥特曼 #黄仁勋

178. 昇腾算力赛道走强，DeepSeek V4率先适配，国产AI算力提速

179. ‌主流AI芯片的软件生态与迁移成本差异对比

180. 点亮！华为910C万卡智算集群

181. AI算力军备竞赛白热化，国产替代暗藏哪些新机遇？

182. 昇腾生态再迎关键突破！DeepSeek V4优先适配，国产AI算力进入务实

183. IDC最新排名：国产AI 芯片出货量Top8，国产替代的拐点到了？

184. 【会员动态】天数智芯完成Qwen3.5 多模态模型全量适配全栈技术筑牢生态适配硬实力

185. 寒武纪的核心竞争策略：构建一个与PyTorch生态系统深度集成的、独立且平行的AI计算平台

186. 【会员动态】为国产算力造“桥”：深圳硬核攻坚破解AI时代“算子之困” - 哔哩哔哩

187. DeepSeek V4换掉英伟达这件事，我觉得比"GPT-6要发布"还重要

188. AI芯片、算力芯片：国产替代头号战场🔥

189. 华为昇腾950PR量产在即，最受益的10家核心公司（附名单）

190. 这份首次公开的架构路线图，藏着国产GPU的技术底气与成长逻辑

191. DeepseekV4适配华为昇腾芯片，推理速度提升35倍

192. 英伟达隐蔽的护城河—CUDA 生态

193. 模力方舟 GiEngine：国产算力时代的 AI 推理引擎

194. 华为开源CANN打破英伟达开发生态的垄断，12家核心公司（梳理）

195. 发布即适配！天数智芯速配 GLM-5，彰显全栈算力适配能力

196. 1 2 3 4 5 把"英伟达"说清楚（下）

197. 模力方舟联合多家国产芯片推出 AI 技能认证体系

198. 从DeepSeek实测数据看国产GPU身位：天枢架构与Hopper的真实较量

199. 华为昇腾910C芯片量产国产AI算力取得关键突破

200. DeepSeek，首发昇腾里程碑！

201. 沐曦股份联合模力方舟推出 AI 技能认证，现已开放报名

202. DeepSeek V4适配国产芯片，摆脱英伟达依赖？

203. numpy-ascend: CUPY迁移到ASCEND的笔记(一): CUDA和ASCEND Runtime API 对应分析

204. 国产算力新节点：华为昇腾950PR发布

205. 据报道，DeepSeek v4 将完全运行于华为芯片，成为中国 AI 自主化努力的一次重大胜利

206. HBM减至112GB华为昇腾950PR与规划有差

207. Deepseek V4模型或将采用华为芯片？

208. 0408-中国AI芯片设计：供应短期瓶颈，云客户突破驱动长期增长

209. 寒武纪新机遇：超节点技术加速AI芯片国产替代

210. 【西部计算机】国产超节点落地，开启算力新空间

211. 英伟达的“护城河”正在变成“枷锁”？从GPU双刃剑与生态风险看TPU与中国芯片的破局点

国产AI算力已能“好用”，但盲目迁移CUDA仍是高危决策

精选参考来源