你用的AI模型，背后可能連一塊國產(chǎn)芯片都沒有。

不是危言聳聽。

你刷短視頻時(shí)的推薦算法、你問AI的每一句話、你生成的那張圖，90%以上都跑在英偉達(dá)的芯片上。

H100交貨要等半年，微軟和Meta又砸了百億美金囤貨，而我們這邊，昇騰910B月產(chǎn)五千片，連一個(gè)中型模型訓(xùn)練都得排隊(duì)。

這不是產(chǎn)能問題，是生態(tài)的斷層——CUDA有四百萬開發(fā)者，CANN剛過五十萬，你寫的代碼，能無縫遷移到國產(chǎn)卡上嗎？

別以為換塊芯片就行，你習(xí)慣的工具鏈、調(diào)試環(huán)境、開源模型適配，全是別人搭好的路，你走慣了，突然讓你自己修路，你連螺絲刀都找不到。

美國禁了A800、H800，可你照樣能“租”到算力。

云上跑著英偉達(dá)的芯片，你用得安心，企業(yè)也省事，這比買國產(chǎn)卡還便宜。

可你有沒有想過，你租的不是服務(wù)，是命門？

當(dāng)所有AI訓(xùn)練都依賴海外算力，你的數(shù)據(jù)、你的模型、你的創(chuàng)新，都在別人的服務(wù)器里生根。

我們不是不能造，是造出來沒人敢用。

寒武紀(jì)的芯片進(jìn)了安防系統(tǒng)，燧原的量化交易延遲壓到5微秒，可這些場景太小了，像在大海里撒了一把鹽，掀不起浪。

華為在沙特拿下了10億訂單，NEOM智慧城市用上昇騰，這事兒很多人沒當(dāng)回事。

可你想想，這是第一次，國產(chǎn)GPU不是靠補(bǔ)貼、不是靠內(nèi)循環(huán)，而是靠真實(shí)性能，走出了國門。

這不是出口，是突圍。

但別高興太早，歐盟剛通過芯片法案，下一步可能卡我們出海的路；國內(nèi)3000億基金砸下去，可芯片不是燒錢就能燒出來的，是日復(fù)一日的代碼、是工程師熬的夜、是無數(shù)個(gè)失敗的編譯結(jié)果堆出來的。

沐曦和壁仞要聯(lián)手了，行業(yè)開始抱團(tuán)。

這不是合作，是求生。

英偉達(dá)的代差還在兩三年，但你別忘了，當(dāng)年手機(jī)芯片，諾基亞也覺得安卓沒戲。

技術(shù)不是線性前進(jìn)的，是跳躍的。

Chiplet技術(shù)正在讓小公司也能拼出大芯片，摩爾線程已經(jīng)能一鍵遷移PyTorch，這不是噱頭，是裂縫——只要有人敢用，就有機(jī)會(huì)長出根系。

你總說國產(chǎn)不行，可你有沒有試過，把你的模型換到昇騰上跑一次？

哪怕只是個(gè)demo。

不是要你立刻放棄英偉達(dá)，是別再默認(rèn)它就是唯一答案。

我們?nèi)钡牟皇羌夹g(shù)，是勇氣。

當(dāng)所有人都在等“完美替代品”時(shí)，真正的機(jī)會(huì)，早就藏在那些沒人敢用的邊緣場景里了。