华为直接掀桌子了，不搞专用的AI架构了！
搞了七年的昇腾，从910到910C，在大模型时代面前显得有些尴尬。
双精度浮点运算？
科学领域的精细模拟？
图形渲染？
这些它都玩不转。
开发者们早就习惯了CUDA的舒适圈，谁又愿意费劲去重写一套CANN代码呢？
这就是现实！
什么意思？
就是现场把CUDA的指令，直接转换成华为自己的代码来执行。
这操作有人看不懂，腾讯的人就吐槽过，说这就像“给高速行驶的汽车换发动机”，风险和难度可想而知？
但华为就这么干了！
派人驻场，进驻百度和讯飞，手把手地帮着改代码，硬啃PyTorch的适配问题。
先用兼容CUDA的方式把人用起来，船先开起来再说。
昇腾这个东西，在一些专用AI领域，比如推理，效率确实高，功耗也低，算得上是个“狠角色”。
但它的问题也摆在明面上，通用性是个大短板！
图像处理能力有限，复杂的模拟计算也搞不定。
它就像一个偏科生，只能在自己擅长的那个赛道里称王称霸。
现在训练那些千亿参数的大模型，整个市场基本都是英伟达的天下。
英伟达的王牌就是它芯片无与伦比的灵活性，靠着强大的并行计算能力，什么任务都能驾驭。
当然代价也不小：设计复杂，功耗巨大，像个“电老虎”。
在某些特定场景的能效上，它未必能干得过昇腾。
为什么非要“弃专攻通”？
这背后的原因，刀刀见血。
市场困局是第一层。
专用芯片赢不了全局战争。
昇腾在一些细分市场里做得再好，终究是在一个小池塘里扑腾。
数据中心、云计算、复杂的图形处理和科学计算……这些才是广阔的天地！
这片市场需要的是“十八般武艺”样样都行的通用GPU。
这块蛋糕拿不下来，华为就只能当个“配角”。
专用芯片曾经的“护城河”，现在反而成了走向大舞台的“枷锁”。
昇腾顶着制裁，在国产替代的赛道上硬是冲了出来，今年的市场份额直逼40%；自研的EDA工具，让对美国技术的依赖压到了15%左右。
甚至用384颗芯片堆出了一个超节点，算力据称可以达到英伟达GB200的1。7倍。
硬件基础，早已不是当年的吴下阿蒙。
缺的，就是那把打开生态大门的钥匙！
看看美国的技术封锁，今天掐断H100，明天禁止A100，后天再给你卖个阉割版……我们的科技命脉，难道要永远看别人脸色？
华为作为中国科技领域的一个代表，体量、资金、技术储备都有了，这时候不上，什么时候上？
只有手里握着真正自主可控的高性能通用GPU，面对别人的“卡脖子”，我们才有底气说不！
这已经不是一个简单的商业选择了。
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