美方分析称华为AI发展在存储依赖上存在重大差距
近日，知名智库EpochAI发布的一份报告引发了美国外交关系协会高级研究员Chris McGuire的高度关注，他甚至连夜在社交媒体上发表了相关动态。报告中的一幅柱状图格外醒目，显示出如果华为仅依赖本土存储技术，到2028年其AI算力将仅占英伟达的1%。根据数据显示，预计到2026年，英伟达将有2300万张H100等效卡，而华为只有10万张；到2027年，英伟达的数量将增至5800万张，华为的卡数也将增加到40万张；而到2028年，英伟达将达到9800万张，而华为的数量则为100万张。McGuire对此表示：“数据和计算非常明确，声称中国在AI芯片领域赶超美国的说法根本不成立。”
这种分析乍看之下逻辑严谨，但其背后却藏着一手阴险的手法。美方通过限制HBM（高带宽内存）以及先进的封装技术，试图让中国即便有能力生产芯片，也无法真正发挥其效能。HBM的生产需要使用复杂的硅通孔技术，且该领域设备几乎被美国和欧洲的几家巨头垄断。他们认为，只要封锁HBM供给，中国的AI发展便会止步不前。
然而，仔细观察这份报告中的预测图表，可以发现底部有一行微小的备注，提到：“本预测未考虑华为将在2026年投放市场的75万颗昇腾950PR芯片，因为该芯片使用的是LPDDR/HiBL内存，而非HBM。”这一细节可以说是McGuire在发推时可能完全忽视的，因为它直接影响到结论的公正性。正因为如此，华为的这一核心技术路径被排除在外，造成了预测的不准确。尽管西方在计算“单卡对单卡”的主线推演上游刃有余，但在“不依赖HBM的AI解决方案”上却显得无能为力。
在2025年9月的华为全联接大会上，华为副董事长徐直军首次揭示了未来三年的芯片线路图，包括950PR在2026年一季度推出，950DT在同年四季度推出，960和970型号则分别在2027年和2028年亮相。此外，950PR芯片采用自研的HiBL1.0内存，该内存特别优化了推理和推荐的应用场景。
面对美方对HBM的封锁，华为则采取了灵活的应对方案：既然无法买到顶级内存，就利用成熟的LPDDR5X内存颗粒组合出新的解决方案。这种方法体现了华为特有的工程学思维：当单卡存储带宽不足时，就通过系统设计来解决。华为推出的CloudMatrix384超节点，通过将384颗昇腾NPU和192颗鲲鹏CPU通过高速网络互联，实现一台强大的“AI服务器”，其单卡推理吞吐量已达到2300 Tokens/s。在多种推理场景中，CloudMatrix384的单卡推理性能是英伟达同类产品的数倍。
值得注意的是，在实际生产中，大模型使用者往往更看重显存的整体容量，而非单卡的峰值带宽。华为的CloudMatrix384机柜能够提供更大的存储空间，而同类英伟达设备的储存能力则相对有限。更多情况下，华为的设计方法，使其AI算力在实际操作中具备了高效性。
此外，华为的目标远不止于此，它的Atlas950和Atlas960超节点支持更加庞大的卡片数量，分别可实现算力超过50万和100万张卡的集群配置。Atlas950 SuperPoD与英伟达的NVL144相比，无论是卡片数量、算力还是内存容量均具备显著优势。徐直军明确表示，未来的这些超节点将成为全球算力的佼佼者。
美方在Excel表格中自鸣得意时，实际上忽视了产业的非线性进展和技术迭代速度。当前，算力的需求在不断演变，新的算法和架构正在改变对硬件带宽的依赖程度。毫无疑问，华为的昇腾系统已经在越来越多的AI大模型应用中取得了实际成效，显示出其技术实力的成长。
在半导体行业的发展历史上，突破往往是在极端竞争中迫切需要的解决方案下实现，而不是在优越的实验环境中逐步浮现。当华盛顿的官员们沉醉于对中国AI芯片“即将断油”的幻想时，中国的工程师们早已开始重新构建整个技术生态，以应对未来的挑战。
