華為AI訓練晶片有突破？

根據英國《金融時報》2月24日報導，華為通過技術改進，將昇騰910C晶片的良率從一年前的20%提升至接近40%（良率提升代表成品率提升，減少材料浪費），良率提升可能得益於製造商的工藝改進或華為自身設計最佳化，例如通過晶片堆疊技術繞過先進製程限制。

目前我們能用的國產GPU是2022年發佈的910B，不過性能還是落後於輝達的H200和B100。如果消息屬實，此次良率突破使昇騰晶片生產線有望首次實現盈利，代表華為可以通過商業化來回血，繼續推進研發。而且，這將對中國晶片與AI產業有著長遠的影響：

1. 供應鏈自主化加速

降低對外依賴 ：如果昇騰910C晶片的量產能力提升，可部分替代輝達A100/H100等進口晶片，緩解美國技術封鎖壓力。

國產替代示範效應 ：華為的成功經驗可能推動其他國內晶片企業（如寒武紀、地平線）的技術突破，形成“以用促研”的正向循環。

2. AI產業競爭力增強

成本下降 ：良率提升直接降低晶片生產成本，使國產AI算力基礎設施（如華為雲、阿里雲）更具價格優勢。

應用場景拓展 ：昇騰晶片已應用於智慧城市、自動駕駛等領域（如與比亞迪合作），良率提升後可支援更大規模部署。

3. 全球市場格局變化

挑戰輝達壟斷 ：一些評論提到，昇騰910C的基礎算力超過輝達A100，推理性能達到輝達H100的60%，若良率持續提升，可能在全球AI算力市場佔據份額。

地緣政治博弈 ：中國晶片自主化處理程序加快，可能削弱美國在半導體領域的“卡脖子”能力，但也可能引發新一輪技術限制。

4. 技術生態建設

軟硬體協同最佳化 ：華為通過昇思（MindSpore）等框架建構生態，良率提升後可吸引更多開發者和企業採用國產算力平台。

政策與資本助力 ：此進展或推動政府進一步扶持半導體產業（如大基金三期），吸引民間資本投入晶片研發。

這個資訊當然是振奮的，不過也希望華為能實現穩定的量產，專注提升良率，低調地發育即可。 (首席商業評論)