深入探究：华为是否像中国的 Nvidia 加上谷歌？

为了撰写这篇入门文章，我采访了华为战略部门的人员和前华为云员工，并参考了公司信息和公开报告。如果您对内容感兴趣或发现任何您认为不正确的内容，请与我们联系。我始终乐于联系和学习

Nvidia 创始人兼首席执行官黄仁勋曾表示，华为是 “Nvidia Corp. 的一个非常强大”的竞争对手。 我在生产最优秀 AI 芯片的竞赛中。

就在上周，黄仁勋还访问了香港科技大学，获得荣誉博士学位。在与著名计算机科学家、教授沈向洋的炉边谈话中，黄仁勋说： 他认为大湾区在人工智能发展方面具有显著优势 由于其 获得人才 以及来自大疆、华为和腾讯等公司的资本，以及香港科技大学（他称之为亚洲的麻省理工学院）等顶级学术机构的资本。此外，该地区还受益于东莞、中山和广州等附近城市的大规模制造能力。

粤港澳大湾区总人口约 8600 万，连接广东省九个主要城市和香港、澳门两个独特行政区。 该地区是许多中国大型科技公司的所在地，包括我们今天的主角——华为（深圳）.

黄先生在炉边谈话中强调，机电一体化是这一领域的优势，机电一体化结合了机械技术与电子技术。他认为大湾区将为人工智能机器人带来机遇，这些机器人既能理解物理电子技术，又能理解推理智能。 这种突破完美体现了公司需要同时推进硬件和软件开发——这也是华为一直积极追求的。

2018 年中美贸易战爆发，华为成为众人焦点，陷入进退维谷的境地。在中美贸易战不断升级之际，华为首席财务官 孟（万州）该公司创始人的女儿因涉嫌违反制裁并在伊朗做生意，被美国下令在加拿大温哥华拘留了1000多天。

[华盛顿对华为和其他中国公司实施了一系列限制，声称其技术进步对美国构成国家安全风险；与此同时，北京否认了这些说法，并正在努力减少对西方先进技术的依赖。今天，我们不是来谈论政治的，但这一背景对于理解华为的重要性及其在中国的作用至关重要。]

尽管夹在两大强国之间， 华为最初没有民族主义目标 （在与几名员工交谈时，他们表示，从内部来看，他们并不认为自己是一家民族主义公司，而是专注于创新并受到激励去竞争）。

华为创始人任正非曾说过一句名言，他从不想与美国人“对抗”。该公司如今的定位是形势所致。现在，他能做的不多了，只能发挥自己的作用，帮助中国科技行业进步，这意味着支持中国减少对西方的依赖。

任正非语录翻译：

“今天美国从北坡向我们进攻，我们随着雪往下滑了一点，又爬起来往上爬。但总有一天，两军都会爬到山顶。到那时，我们不会和美国人用刺刀战斗，我们会拥抱、欢呼人类数字化、信息服务化、多标准的胜利集结。我们的理想是服务人类，不是赚钱，不是消灭别人。如果我们都能一起服务人类，那不是更好吗？”

[任正非原话是这么说的：美国今天把我们从北坡往下打，我们顺着雪往前一点，再爬坡。但是总有一天，两军会爬到山顶。接下来我们决不会和美国人拼刺刀，我们会去拥抱，我们欢呼，为人类数字化、信息化服务胜利大会师，多种标准胜利会师，我们的理想是为人类服务，既不是为了赚钱，也不是为了消灭别人，我们共同能实现为人类服务不更多好吗]

因此，当我们深入研究华为的人工智能战略时，有三个首要因素需要牢记，它们推动着公司的投资、资源配置和产品设计：

1. 该公司的“全智能战略”旨在 带来行业解决方案. 这意味着他们的解决方案不是专注于为公司量身定制，而是 整合公共和私营部门参与者的资源来解决整个行业的问题。 其目标是为行业用例找到最佳解决方案，无论是在采矿、运输、天气预报还是能源领域。
2. 专有模型 盘古的本质就是服务企业，我简单解释一下，有三个层次：
   • 第 0 层可以视为原始模型，任何人都可以使用它们来训练自己的数据
   • 第 1 层由行业专门训练的模型组成
   • 第 2 层本质上是即插即用的 API；它更具成本效益，但灵活性较差
3. 华为 创造了一个全面的生态系统 并且长期投资于云、硬件以及与企业和消费者的各种接触点（远在人工智能流行之前）。因此，他们最重要的优势之一是利用不同技术的经验和专业知识，在这种良性循环中综合并找到协同效应和交叉产品。

张平安表示：“盘古模型诞生是为了服务行业需求，我们的目标是帮助各行各业的客户以前所未有的方式开发和使用大模型来解决他们的问题.”

全智能战略：华为六年的磨砺

今年 9 月的 Huawei Connect 2024 大会上，华为副董事长、轮值董事长徐直军在会上详细阐述了公司的 AI 战略。 今年 9 月，华为 Connect 2024. 他说，人工智能正在成为各行各业最具影响力的技术，每个行业的用例都可能不同。该公司花了六年时间才在创新上取得突破。

正如之前提到的，华为的主要重点一直是企业，坦率地说，消费者解决方案的关注度较低。因此，在人工智能方面，Eric 强调公司的重点仍然是使企业实现智能化。

该公司确定了用于定义其目标的“六个A”：自适应用户体验、自动进化产品、自主运营、增强劳动力、全互联资源和人工智能原生基础设施。

展望未来，徐直军表示，“2024年及未来五年，华为将与整个行业的合作伙伴一起加大对生态系统建设的投入”，并表示公司的“全智能”战略和构建人工智能系统的使命是让这项技术“惠及每个人、每个家庭和每个组织”。

可以看出，华为的野心和努力涵盖了整个堆栈。然而，作为一家硬件公司，华为的竞争优势仍然在于硬件（以及软件与硬件的集成）。

基础设施堆栈：华为 Ascend 910B(C) 的雄心勃勃的计划

由于去年美国芯片禁令，Nvidia 无法再向中国市场销售其最先进的芯片，而中国市场曾占其销售额的近 25%。这家美国公司随后做出调整以规避某些限制，制造了芯片的替代版本，例如 A800，其处理速度比 A100 和 H100 低。这使他们能够在遵守美国法律的同时继续销售产品。但随后华为推出了其最先进的芯片 Ascend 910CB，以及后来升级的 910C，这些芯片通常被认为是美国制造的 Nvidia 先进芯片 H100 的最接近竞争对手，使中国更有可能在人工智能军备竞赛中摆脱对美国技术的依赖。

AI Uncovered 是我发现的一个 YouTube 频道，它制作有关热门 AI 问题的简短解释视频。

中国历来约占 Nvidia 年销售额的 20% 至 25%。 随着芯片禁令生效，中国人工智能公司开始购买和囤积库存。 然而，华为推出的Ascend 910B和随后的910C彻底颠覆了中国的生态系统，并成为Nvidia备受追捧的A100芯片最可行的替代品。

在其 2023 年年度报告中，Nvidia 将华为列为其在 AI 领域的“强大”竞争对手之一。其中包括华为用于移动的 Kirin 9000s SoC 和专注于 AI 的 Ascend 芯片产品。

Nvidia 公司资料

徐直军在华为全联接2024大会上表示：“现实情况是，美国对中国人工智能芯片的限制不太可能很快取消。”

华为一直专注于硬件开发，而对软件创新的投入远不及国内同行。即使在开发软件产品时，该公司也专注于企业软件（我知道我有点重复了，但我只是想说明一点）。

对于华为来说，美国的芯片禁令在某种程度上可以说是因祸得福，因为这默认让华为成为中国市场上唯一一家拥有商用先进 AI 芯片的公司，甚至可以与英伟达相媲美。 如果说有什么作用的话，那就是它帮助华为完全垄断了国内需求。

我们先来看一下910C的概述 ​​Techovedas 的分析.

华为的关键问题是无法按时生产足够的芯片。就在上周， 路透社报道 尽管由于美国的出口限制，华为很难生产足够的处理器，但华为仍将在 2025 年第一季度量产其最先进的 AI 芯片。该报告指出，更重要的问题是 SIUIF 正在采用其 N+2 工艺制造 910C。尽管如此，由于缺乏先进的光刻设备，该芯片的产量一直被限制在约 20%。

这一良率意味着，从硅片上生产出来的芯片中，只有 20% 是可以正常工作且符合质量标准的。然而，行业标准是，先进芯片需要良率超过 70% 才能实现商业化。

报道还称，即便是华为的910B处理器，产量也只有约50%，这导致华为削减了生产目标，并推迟了该芯片的订单履行。路透社的同一篇报道还称，其主要客户之一是TikTok的母公司—— 字节跳动已下令 今年以来，Ascend 910B芯片累计发货量超过10万片，但截至今年7月，到货量还不到3万片。

具体来说，华为缺乏必要材料的原因是美国的禁令，包括自 2020 年起禁止中国从这家荷兰制造商获得极紫外光刻 (EUV) 技术，以及更广泛谈论的——不允许台积电向中国出售先进芯片。

我们正在仔细研究其规格。

华为 vs Nvidia（困惑度见下表）

自从中国禁止 Nvidia 芯片以来，华为在这一领域一直被广泛拿来与 Nvidia 比较。以下是基于性能指标、用例差异和推理能力对华为 Ascend 910、Nvidia H100 GPU 和 Nvidia 最先进的芯片 Blackwell B200 进行的详细比较。

绩效差距

1. Nvidia Blackwell B200 在原始计算性能方面明显比 Ascend 910C 和 H100 强大得多，尤其是针对 AI 工作负载优化的 FP4/FP8 张量核心。
2. Ascend 910C 远远落后于峰值性能，但强调能源效率和成本效益。
3. 据称，Ascend 910C 是中国市场上在高性能任务方面最可行的 Nvidia A100 芯片替代品。

用例差异

● Ascend 910C：主要针对中国生态系统中的自然语言处理 (NLP)、图像识别和自主系统等 AI 任务而设计。它缺乏 Nvidia GPU 的灵活性和软件生态系统。

● Blackwell B200：凭借其高内存带宽和先进的张量核心，在大型语言模型（LLM）和生成式 AI 的训练和推理方面占据主导地位。

● H100：利用其 Transformer Engine 和 FP8 精度针对基于 Transformer 的模型进行了优化，使其成为生成式 AI 工作负载的理想选择。

推理能力

● Blackwell B200 在大规模 LLM 中的推理性能比 H100 高出 15 倍。

● H100 具有强大的推理能力，但在下一代应用中表现优于 Blackwell B200。

● Ascend 910C 在国内推理方面具有竞争力，但需要更多的软件支持。

Ascend 910 芯片的设计性能与 Nvidia 的 A100 芯片相当，后者以强大的计算能力而闻名。它采用先进的 7nm 技术制造，能够容纳多达 69,000 个 AI 处理单元。这款芯片因非常节能而享有盛誉。

这里，我们引入了达芬奇架构，这是华为开发的一项专有技术，是其 AI 计算解决方案的支柱，尤其是在 Ascend 系列处理器中。它支持各种数据类型，包括 FP16 和 INT8，使其适合机器学习应用中的训练和推理。它本质上集成到 910 芯片中，以增强计算能力和效率。

以下是我的一些吐槽： 什么是推理？

根据 Oracle 的定义， 人工智能推理 发生在 训练AI模型 识别精选数据集中的模式可以识别从未见过的数据中的模式。因此，AI模型可以推理并做出模仿人类能力的预测。

尽管华为目前在人工智能领域实力雄厚，但 Interconnected 的 Kevin Xu 最近撰文指出，华为的追赶将是短暂的，因为 Nvidia 新推出的 Blackwell 系统将在 2026 年涌入美国人工智能生态系统，它将再次在这场竞赛中完全将中国同行抛在身后。这是我们需要关注的 探索其他时间.

引言

GroundAI 创始人、前华为首席数字官 Leo Jiang 表示， 华为拥有独特的优势。首先，该公司是全球第二大研发投入公司，仅次于 Alphabet。 战略投资 以及对长期芯片设计的耐力。其次，该公司的DNA在于硬件设计和制造。第三，拥有领先的中国半导体公司 海思 使其比同行具有巨大优势。最后，从材料科学、芯片设计、制造、云堆栈到操作系统，其端到端能力在全球范围内无与伦比。它们共同创造了一个引人注目的生态系统。

基础设施层：华为云及其在AI中的作用

仔细观察华为进军云计算的历程，我惊讶地发现它早在 2005 年就已开始涉足云计算领域，是该领域最早进入者之一早在亚马逊网络服务 (AWS) 等重要参与者推出服务之前，华为就已开始涉足该领域。华为目前是中国第二大云服务提供商， 紧随阿里巴巴和腾讯之后.

华为通常以其硬件而闻名，与思科和前面提到的 Nvidia 等公司竞争，尤其是在早期以其先进的网络硬件而闻名。

然而，当云计算在全球范围内开始受到关注时，华为认识到提供云服务以补充其现有硬件业务的潜力。 据称，孟晚舟本人一直是云计算的坚定倡导者，并应为公司早期投资云计算业务的战略决策承担责任。

尽管华为在云计算领域处于领先地位，但其在云计算技术方面的投资却进展缓慢。华为最初的战略主要集中在扩大其消费电子和电信部门。虽然阿里云等国内竞争对手在 2010 年代中国互联网行业快速增长期间崛起并成为市场第一，但 直到最近 7-8 年间，华为云仍处于边缘地位。

华为云的转折点出现在2017年3月，当时华为云被成立为顶级业务部门。

这一战略举措表明华为重新将重点放在云服务上，并希望从阿里巴巴等领先供应商手中夺取市场份额。最初的战略是瞄准政府的私有云解决方案合同，以配合华为在硬件和服务方面的优势。 因此，即便到今天，华为云的许多最大客户仍是中国国有企业。相比之下，阿里巴巴和腾讯的客户群更加多样化，主要来自私营部门。

华为云并不标榜自己是最快的，但它以强大的安全合规性而自豪，已在全球范围内获得 140 多项安全认证。 无论是出于运营目的还是公关原因，这都是有道理的，因为如上所述，许多国有企业，有时甚至是敏感行业，都需要这种保证才能迁移到云端。

有些人喜欢将华为的云业务与 Google Cloud Platform (GCP) 进行比较，主要是因为华为各自都有在其重要云服务基础设施上构建的移动操作系统。我们将在下文中讨论华为的手机操作系统。

GCP 于 2008 年推出，从一家小型服务提供商发展成为全球领先的云服务提供商之一，与亚马逊网络服务 (AWS) 和微软 Azure 等巨头展开竞争。 截至 2024 年底，GCP 在全球云市场占有约 ~10% 的市场份额，与 AWS 和 Microsoft Azure 并列成为三大云提供商之一。  GCP 的客户主要是您听说过的蓝筹股，例如全球的 Spotify、Twitter 和 eBay。

比较两家公司的市场份额，华为云在中国市场占有约 19% 的份额，是该地区仅次于阿里云的第二大提供商。同时，根据 Canalys 的报告，GCP 在全球云市场占有约 11% 的份额。

这两家科技巨头的云服务都在企业服务领域发挥了重要作用，现在它们能够利用云容量进行 AI 开发。但总体而言，由于这些公司的商业模式截然不同，因此很难进行比较。

华为 ModelArts

到现在为止，我感到很困惑，因为有太多名称和层需要记住。所以请耐心等待我自己弄清楚这些术语。有 ModelArts、盘古模型、达芬奇架构、Ascend 生态系统和 HarmonyOS 操作系统。 让我们深吸一口气，然后快速进入 ModelArts，这样我就可以向你们介绍盘古模型了。感谢你们的耐心，直到现在。

华为 ModelArts 是一个人工智能开发平台，可以简化创建、训练和部署机器学习模型。 它旨在为新手和经验丰富的开发人员提供数据预处理、模型训练和实时推理工具。该平台包括 ExeML，它允许用户无需编码即可构建应用程序，并利用华为的 Ascend 芯片来提高性能和效率。ModelArts 为云和边缘环境提供灵活的部署选项，并通过其 AI Gallery 提供对预构建算法的访问。

徐直军在华为全联接大会2024上表示，华为云近期升级了ModelArts服务，开箱即可接入包括盘古、开源、第三方等主流基础模型，这意味着选择使用华为服务的企业无需自己准备海量数据进行多次迭代的模型训练。

他还强调，盘古模型5.0包含超过10亿、100亿、1000亿个参数的模型，甚至更多的参数，可以帮助企业找到最适合其独特业务需求的模型。

模型层：华为盘古

我绝对不是第一个强调华为在 GenAI 未来中的重要性的人，主要是因为它正在构建其 Ascend AI 生态系统。 福布斯文章 马克·格里文教授对此进行了巧妙的阐述，他称 盘古5.0是大脑，鸿蒙NEXT是灵魂 （我们将在下面介绍。）华为盘古模型 5.0 主要以在处理文本、图像、视频和音频任务方面的出色表现而闻名，可以适应各种语言和场景。

华为的徐直军强调，华为认为这个世界有两种类型的公司可以服务：

1）需要华为基础设施服务来构建模型的客户，通过华为的云业务为他们提供服务；

2）不需要训练专有基础模型。

因此，盘古为后者服务，因为训练模型需要大量数据，而且时间和资金成本高昂。盘古模型已在各个行业进行了测试 (Olivier Gomez 在 LinkedIn 上详细介绍了不同行业如何采用盘古 @oliviergomez)，根据华为的经验，10 亿参数模型很可能足以满足大多数公司的使用情况。其应用领域广泛，包括自动驾驶、工业设计、气象学和制药。其最（随机）但最受欢迎的商业化模型之一可能是盘古气象模型，该模型提供极其精确的天气预报，已被全球广泛采用。

正如之前提到的， 盘古模型3.0采用“5+N+X”三层架构 理解这一点至关重要。根据他们自己的解释：

● L0 层由五个基础模型组成：NLP、CV、多模态、预测和科学计算，它们提供通用技能，为行业特定应用提供无限可能。[因此，想要使用自己的数据来训练模型、根据自己的偏好调整应用程序并有能力和资金投资模型的公司可以选择此产品]

● L1层由N个行业定制模型组成。华为云可以为客户提供基于行业开放数据集训练的行业模型，包括政府、金融、制造、矿业、气象等行业的盘古模型。或者，客户也可以基于华为的L0或L1盘古模型，使用自己的数据集训练自己的模型。（适合有资金投入和技术能力，但希望更复杂一些或只想对模型进行细微调整的公司）

● L2 层针对特定行业场景和任务提供预训练模型，例如智能政务热线、智能网点助理、先导化合物筛查、传送带异物检测、台风轨迹预测等，可快速部署现成模型。[这适用于想要成品（API 插件）的用户。所需时间、金钱和精力最少，但定制化程度最低。]

这对于实际应用意味着什么？

这意味着“这种解耦的层次化架构使得盘古模型能够快速适应各种下游任务。” 无论是私营部门还是公共部门的客户都可以根据自己的特定需求和能力选择产品就绪级别。他们可以输入自己的数据，升级基础模型，或增强特定功能。 此外，盘古模型支持多种部署方式，包括公有云、公有云内专用大模型区域、混合云解决方案，灵活满足不同客户不同的安全合规需求。

操作系统层：华为的HarmonyOS NEXT

如今，华为将昇腾的算力和盘古模型的能力融入到了鸿蒙操作系统中，这意味着华为手机已经具备了AI画图、AI删图、AI语音修复等AI能力，为应用端的用户体验打下了基础，也为用户适配AI创造了额外的触点，华为的AI大战略也由此拉开序幕。

《华尔街日报》上周报道称，华为预计将很快发布其最先进的国产手机芯片。据报道，即将推出的 Mate 70 系列将采用 HarmonyOS NEXT 软件，展示其在用户中的成功。

华为手机因其高度用户友好性（主要在中国）、时尚设计和内置先进相机滤镜而受到赞誉。华为畅享 50 的售价为 $250，主要针对发展中国家；华为 Mate 的售价超过 $3000，是 iPhone 在中国高端智能手机市场的主要竞争对手之一。

在亚洲，很多人把谷歌的安卓系统和鸿蒙系统进行比较，仅仅是因为iPhone是它的天下，这两个系统是苹果以外使用最广泛的系统。

鉴于 Android 是一款开源操作系统，它已被亚洲另外两家主要智能手机制造商三星和 Oppo 采用，并使其仍处于市场领先地位。但 HarmonyOS Next 可以在多种设备类型上无缝运行，包括智能手机、平板电脑、可穿戴设备和物联网设备。与 Android 系统相比，它允许用户在按钮和屏幕控制方面进行更多自定义，从而赢得了一些忠实用户。

关于人工智能，最近的安卓版本已经整合了谷歌助手等人工智能功能，但由于防火墙的原因，在中国无法使用。鸿蒙操作系统同样包括语音助手小艺，但如上所述，它还集成了一系列可以提供文档分析或智能提醒的工具。总体而言，安卓应用生态系统显然要大得多。鸿蒙的优势在于，它的应用程序设计为跨设备无缝衔接，目前它提供的面向消费者的人工智能集成工具比竞争对手多得多。

最后的话

重申一下，我采访过的许多专家一直在说，像华为这样的公司 (以及阿里巴巴 – 我曾对 BABA 进行过深入研究，但它们无法与所谓的美国同行相比，因为 Nvidia 在芯片方面继续处于领先地位，而 OpenAI 在 LLM 开发方面也处于领先地位。

然而，这并不能掩盖华为和阿里巴巴等公司在该生态系统每个接触点取得的进步。这些中国科技巨头拥有一个经常被忽视的巨大竞争优势：能够从集团内部吸取经验和资源。这可能是由于监管原因或中美行业惯例的性质——在美国，这并不那么容易做到这一点

虽然华为与英伟达或谷歌的比较并不是最像苹果与苹果的比较，但华为的业务几乎可以看作是英伟达+谷歌，从基础设施到云端，甚至到边缘设备，如电信设备、工业数字电源产品，甚至扩展到操作系统和手机、平板、智能汽车等消费设备。它真正囊括了当今工业化技术生产的整个价值链，在某种程度上，类似于我们将英伟达和谷歌在美国的业务结合起来。

最重要的是，作为一家创始人持股不到1%的私营企业，华为并没有受到华尔街的影响而上市，而是始终坚守着自己的创业使命和愿景——” 把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。”

抛开政治因素，我们不能否认该公司所取得的创新、规模和影响力，不仅仅是在中国的技术、互联网和人工智能领域，而且在全球范围内。

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