中国专用计算市场还要看华为！
当前的计算产业分为两个方向，通用计算和专用计算。桌面处理器、手机SoC、服务器，可以算是通用计算，简单理解，机器里面来来回回干不同的活儿。专用计算，听名字，就知道是专用的，擅长于干某一类活，比如说英伟达A100、H100，专门承担AI大模型训练的重任。
中国专用计算市场上，一众初创企业不能打，最后还是华为站出来了。
华为多少有孤胆英雄的感觉。前段时间，科大讯飞创始人刘庆峰的一段讲话刷屏了：“华为的GPU能力现在已经能对标英伟达A100。”
真的吗？很多人是不相信，很多人觉得意外。
我们知道，讯飞被美国制裁后，开始用华为的AI芯片进行大数据训练、推理，而且，讯飞老板这次也是为了售卖与华为合作推出的语言大模型，如此力挺华为GPU，信服力可能不强。
但龙科多从技术上分析认为，华为有自主的EDA设计能力，与国内先进制程同步，2019年推出的昇腾系列芯片，本来是专门针对AI场景设计研发的，本质上是CPU+AI加速器，如果说完全对标英伟达的A100，肯定还有距离，不过单论某些AI场景，配合华为自己的生态以及国产化的算力资源，可以做到不相上下，还能将价格打下来，也不用长时间等货。
说句实话，英伟达的产品之所以在AI场景中吃香，也是因为GPU的某些性能恰好适用批量数据处理。黄仁勋其实是加强原有GPU的某些性能，同时阉割不必要的性能，让处理器更加专用，成了AI加速器或计算卡。此外，英伟达真正值得学习是，卖的不仅仅是AI芯片，而是有能力将AI芯片与其他各类芯片匹配，做到稳定、高效运行。
英伟达背后的这套技术逻辑，对国内像华为这样少数有深厚技术积累的企业来说，是有利的。技术积累够，那么就是殊途同归，华为也有自己的优势，虽然这个优势多少带了一份愚公移山或精卫填海的悲壮。
对此，华为徐直军说得比较透彻。他直言，受半导体工艺的影响，单颗芯片（昇腾）的算力是不够的，但是基于集成技术，把多个CPU，多个AI处理器连接起来做成集群，然后利用云计算的分布式手段，可以满足国家算力需求。
在9月20日的华为全联接大会上，华为副董事长兼CFO孟晚舟也表示，华为将提升“软硬芯边端云”的融合能力，改变传统的服务器堆叠模式，以系统架构创新的思路，打造AI集群。孟晚舟提出愿景，华为将打造中国坚实的算力底座，为世界构建第二选择。
正是因为有华为这样悲壮但不屈的存在，在专用计算领域，如果英伟达真的被全面封禁，国内不怕被卡脖子。遗憾的是，除了华为，其他成名已久的老牌ICT企业集体消失，平时都讲自己的服务器、云计算，怎么怎么厉害，但其实都是代理X86机子，浮在表面的ARM壳子，几十年了，真正掌控的上下游技术其实没多少，所以在自研算力芯片，自研AI大模型方面裹足不前，露了怯。

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