就在我們春節過得如火如荼的時候，乘著人工智慧東風的英偉達（輝達）更是火熱全球。英偉達2月14日超越谷歌，成為全球市值第三大的企業，僅次於微軟與蘋果。

英偉達能夠不斷超越，主要得益於近兩年人工智慧的異軍突起。據了解，英偉達佔據了全球高階AI晶片約80%的市場，而且還供不應求。

而中國作為全球最重要的人工智慧市場之一，中國企業正積極湧入AI晶片賽道，那麼誰更有機會成為中國版的「英偉達」呢？

一、華為昇騰晶片

作為英偉達H20重點對標的對象－華為昇騰首當其衝。目前華為的AI晶片火爆，昇騰AI晶片受到了國內眾多企業的青睞，據稱預計量已經超過了5000套，使得英偉達都壓力山大。

華為昇騰晶片作為國內目前AI晶片的領頭羊，客戶基本上都是國內的網路大廠。但相較於英偉達AI晶片，其主要弱點在於：

1、通用性還不是很強，比如說昇騰並不能做GPT—3的訓練，因為昇騰910晶片不支援32位元浮點，而目前國際上的大模型幾乎都要用到32位元浮點。

2.華為的CANN生態與英偉達CUDA相比差距較大，需要在生態上進一步豐富。

但目前國內也只有華為能與英偉達直接競爭，甚至在定價上還高於英偉達專供中國版的H20。

二、海光資訊

我們知道作為國產六大CPU廠商之一的海光訊息，在國產處理器市場中具有較高的影響力，其CPU具有廣泛的通用性和產業生態。

其實，海光不只有X86的CPU，還有DCU這樣的AI晶片，其DCU晶片就是能取代英偉達的。

最新消息，海光的DCU深算二號，目前已經發布，深算二號實現了在大數據處理、人工智慧、商業計算等領域的商業化應用，能夠完整支援大模型訓練，產品性能達到國內領先。

但現在面臨一個問題，海光應該只拿到了美國超威半導體(AMD)第一代的GPGPU的授權，所以未來產品如何更新迭代會比較棘手。

三、寒武紀

寒武紀是國產新近崛起的晶片廠商，目前最好的產品是思元590，其已打入百度的“文心一言”大模型，不過暫時只是在百度的語言模型“文心一言」中有小規模的部署，是眾多業務場景中的一小部分，並沒有實現大規模的應用。

寒武紀作為曾經國產AI晶片第一股，雖然與百度有合作，但顯然沒有達到市場的預期。甚至外界有質疑：「寒武紀到底是晶片企業，還是軟體企業或雲端運算企業？」

而其更大的挑戰將來自於現金流，2024年1月30日晚間，寒武紀發布2023年年度業績預虧公告。預告顯示，寒武紀預計去年預計將營業收入6.8億元-7.2億元，較2022年同期略有降低。預計歸屬淨利虧損7.56億元-9.24億元，與去年同期相比虧損收窄26.47%到39.84%。

整體而言，寒武紀的虧損較往期已降低，但營收依舊趕不上虧損。此外，這也是寒武紀成立7年以來首次營業收入下降，也是寒武紀連續虧損的第七年。

四、摩爾線程

摩爾線程，國產AI廠商中第一個公開聲稱要做「中國英偉達」的公司。

摩爾線程成立於2020年10月，是國產晶片替代呼聲最高的時候，誕生於火熱氛圍之中，由於核心團隊的「硬核」科技背景，很快就獲得巨額的融資。截至目前，摩爾線程在3年內完成5輪融資，累計融資金額超過65億元。

目前摩爾線程GPU生態及產品架構基本成型了。具體如下：

一個架構－MUSA，類似英偉達CUDA，試圖建構一個軟硬體協同的生態。另外摩爾線程的MUSA架構，最大的亮點就是相容於英偉達的CUDA，實現CUDA 程式碼零成本遷移到MUSA 平台。

三大系列產品－「蘇堤」與「春曉」兩代全功能GPU晶片；以資料運算為導向的MTT s2000-4000系列產品；面向桌上型電腦消費的MTT S60-80系列產品。

一個模擬訓練平台－首個全國產千卡千億模型訓練平台，國內首個以國產全功能GPU 為底座的大規模算力集群正式落實。

目前，摩爾線程的MTT S3000的FP32算力為15.2TFLOPS，英偉達A100為19.5TFLOP，相當於達到了80%A100的性能；桌面級MTT S80顯卡的紙面性能相當於英偉達RTX3060。

摩爾線程與英偉達差距主要是底層技術和驅動經驗的累積。消息指出摩爾線程的MUSA架構是來自IMG的PowerVR。這也顯示摩爾線程在GPU IP方面沒有核心技術，這也是其產品能夠快速量產的原因之一。

此外，目前國產AI晶片廠商中沐曦科技，從公開的性能指標來看啊，它的C100晶片可以接近英偉達H100的水平。壁仞科技的BR100性能指標也對應NVIDIA H100。

因此，綜合來說華為昇騰、海光DCU，是目前國內能夠直接取代英偉達AI晶片的存在，也許和H100這樣的頂級AI晶片無法比擬，但和A100這種晶片，還是能夠形成替代關係。另外，摩爾線程的崛起讓我們看到「中國英偉達」的影子，只是在底層技術、核心IP以及經驗上都需要進一步累積。(飆叔科技洞察)