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AI芯片数据中心之争:华为宣称领先,美国政策博弈未停

华为称昇腾加速器在中国市场份额已超过英伟达。轮值董事长徐直军提出这一说法,The Register 于9月30日报道了此次问答。同日,美国数据中心能源政策在参议院受阻。

科技分析王雅琴发布: 2026年10月1日3 分钟阅读资料来源 6
AI芯片数据中心之争:华为宣称领先,美国政策博弈未停

华为轮值董事长徐直军表示,昇腾在中国的市场份额已超过英伟达。The Register 于9月30日报道了这次问答。徐直军说:“要收集英伟达在中国市场份额的数据相当困难,但根据我们掌握的数据,昇腾已经超过了英伟达。”他补充道,华为产能不足以满足国内需求,也没有全面进军国际市场的计划。

徐直军的说法出现之际,美国的出口管制仍在不断变化。The Register 指出,华盛顿在2025年4月首次对中国特供加速器实施许可要求,当年夏天又改弦更张,后来允许英伟达向获批的中国客户出售 H200 系列产品。英伟达第二季度财报电话会议显示,该地区的 H200 出货量不到其数据中心收入的1%。软件一侧同样在动。据 The Decoder 报道,DeepSeek 于9月30日发布了面向昇腾芯片的开源编程工具。核心是 TileLang,这门语言由北京大学研究人员开发,DeepSeek 认为它比 CUDA 更简单。DeepSeek 还优化了一个由128颗昇腾950芯片组成的超节点。The Decoder 援引 DeepSeek 微信公众号的文章称,华为“全力支持”了这项工作。

华盛顿的另一场数据中心之争

同一天,参议院民主党人以57票对43票阻止了《纳税人保护法案》,未达到推进所需的60票。据《卫报》报道,四名民主党人玛吉·哈桑、埃米·克洛布彻、乔恩·奥索夫和拉斐尔·沃诺克与共和党人一道投了支持票。参议院民主党领袖查克·舒默称该法案“没有牙齿”,并说依赖自我监管正是“我们陷入这团乱麻”的原因。该法案原本要求公用事业公司考虑相关标准,让数据中心承担输电、发电和配电升级的成本。其参议院提案人、俄亥俄州共和党人乔恩·赫斯特德说,“大型科技公司应当自付其路”。众议院已在9月早些时候几乎一致通过了该法案。

设计工具也在围绕 AI 整合。据 The Decoder 9月30日报道,OpenAI 与 Synopsys 签署了一项多年合作协议,共同打造 GPT-Synopsys,这一模型旨在对芯片设计进行推理,并直接操作 Synopsys 的 EDA 工具。面向半导体客户的早期测试正在进行,客户数据不会用于训练,两家公司将分享收入。Tom's Hardware 的 AI 芯片设计周指出,Cadence、Synopsys 和西门子如今都提供用于芯片设计的智能体 AI,大体构建在英伟达的技术栈之上。供应格局仍不明朗。Tom's Hardware 9月23日报道,字节跳动子公司 Spring 付费获得了 Nscale 位于挪威 Glomfjord 数据中心2304颗英伟达 B200 芯片的使用权,为 Nscale 2025年3300万美元收入贡献了2400万美元。《金融时报》报道称,这笔交易合法,利用了出口管制的漏洞,但仍使 Nscale 面临监管和声誉风险。

眼下,硬件竞赛和政策竞赛走在不同的时钟上。华为宣称国内领先,同时承认无法满足中国需求;华盛顿仍在争论由谁来为电力买单。

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  1. 01Huawei boss claims homegrown AI chip sales top Nvidia in ChinaEN
  2. 02China's AI industry closes ranks as Deepseek ships open-source software for Huawei's Ascend chipsEN
  3. 03Senate Democrats block datacenter energy bill, saying 'toothless' legislation 'misses the mark'EN
  4. 04OpenAI and Synopsys team up to build an AI model that designs chips like a seasoned engineerEN
  5. 05AI Chip Design WeekEN
  6. 06China's ByteDance gained access to over 2,000 Nvidia B200 chips through Norway data centerEN

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王雅琴

王雅琴

人工智能、模型与技术

王雅琴负责FLASH24的人工智能、模型与技术报道,覆盖科技、人工智能与模型、媒体与互联网领域。她习惯直接查阅技术文档、模型卡与官方博客,而非依赖新闻稿,对未经核实的参数和跑分数据一概不放行。每篇报道前,她会逐项核对基准测试结果,对照论文原文与开源代码,确认版本号、数据集和评测条件是否一致。她常联系开发者与研究人员求证细节,也盯着各大厂商的发布会和论文截稿日期,横向比较同类模型的实际表现。私下她自建服务、折腾家庭网络,这让她对部署成本和真实算力需求有直观判断。她的原则是:没有可复现来源的数字,不写进稿子。

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