近期，美国政府对中国尖端技术的封锁持续升级。
4月16日，英伟达发布公告称，美国政府4月9日通知英伟达，向中国(包括香港和澳门)及D:5国家或地区(D:5指美国《出口管制条例》中的武器禁运国家或地区)，或向总部位于或最终母公司位于这些国家的公司出口H20芯片，以及任何其他性能达到H20内存带宽、互连带宽或其组合的芯片，都必须获得出口许可。
这一禁令虽对国内AI产业短期形成压力，却也意外成为国产芯片加速替代的催化剂，市场普遍认为，英伟达生态壁垒的松动为本土企业创造了难得的机遇窗口，黄仁勋更是三个月内两次来到中国，显然是嗅到了不小的危机。
如今业内对国产替代风口寄予了前所未有的热情，圈内圈外都纷纷讨论，谁会取代英伟达，成为扛起国产AI生态的大旗的领军者?
想要回答这个问题，首先需要先剖析英伟达的核心优势。
一是高精度算力，二是CUDA生态，尤其是CUDA，是英伟达走向“AI之巅”的核心因素。自2007年推出以来，CUDA已构建起覆盖400万开发者的庞大生态圈，成为AI开发者的事实标准，令英伟达几乎垄断了全球AI算力市场。如何突破CUDA的生态封锁，如何在高性能计算领域实现自主可控，成为了破局的关键。
国内企业不得不直面两大挑战：如何突破CUDA的生态封锁?如何在高性能计算领域实现自主可控?
目前，经过多年发展与追赶，加之国内AI芯片领域历经了一段疯狂洗礼期，基本已经形成了海光信息、寒武纪、海思的国产AI硬件三巨头格局，以下就逐一分析其竞争力。
昇腾：深耕专业领域&全栈式布局发展
华为海思的昇腾(Ascend)系列芯片，是国产AI硬件的一大代表性产品。基于自研的达芬奇架构，昇腾芯片采用NPU(神经网络处理器)路线，专注于机器学习与深度学习的硬件加速，其旗舰产品昇腾910的算力已超越英伟达H20，在推理任务中表现亮眼。
海思走的是全栈式生态布局发展路线：硬件层面，昇腾芯片覆盖云端、边缘及终端(麒麟芯片NPU模块);软件层面，华为自研的MindSpore框架与昇腾硬件深度绑定，形成“框架+芯片”的闭环生态。在智能驾驶、智慧城市等华为自有场景中，昇腾芯片已实现规模化应用。
海光：精准契合国产AI芯片大规模替代战略
海光自研的 DCU 采用与英伟达相同的GPGPU 路线，作为国产GPGPU(通用图形处理器)的领跑者，海光信息的DCU(Deep Computing Unit)选择了一条“兼容+创新”的突围路径，其对标“CUDA”所自研的DTK软件栈，完全兼容“CUDA”、“ROCm”生态，支持TensorFlow、Pytorch和PaddlePaddle等主流深度学习框架，可以绕过英伟达生态壁垒实现低成本迁移，这种策略大幅降低了开发者的迁移成本，使海光在短期内快速构建起成熟的软件生态。
技术层面，海光DCU是国内唯一覆盖全精度计算的商用加速芯片，既能满足科学计算的高精度需求，又能适配AI训练与推理的混合负载。在气象预测、金融建模等场景中，其性能已超越英伟达同类产品。此外，海光通过分层化软件架构实现了对LLaMa、GPT等大模型的全面支持，并在互联网、运营商等领域完成规模化落地。
寒武纪：云端协同的AI梦想家
成立于2016年的寒武纪，是国内最早专注于AI芯片的厂商之一。其创始人陈云霁、陈天石兄弟以“寒武纪生命大爆发”为名，寄托了对AI时代算力革命的野望，公司产品采用ASIC架构，通过软硬协同优化实现特定场景的高效计算。
一直以来，寒武纪的研发逻辑就是对标英伟达，“云-边-端一体化”布局颇具前瞻性，持续为市场提供软硬性协同、训练推理融合、具备统一生态的系列化智能芯片产品和平台化基础系统软件。提供覆盖云端(思元系列芯片)、边缘侧(低功耗实时处理芯片)及终端(嵌入智能手机、自动驾驶)的完整产品体系。通过统一的软件平台(Cambricon NeuWare)，公司实现了跨场景生态协同。
随着寒武纪近几年技术日渐成熟，逐步获取政策和市场双重支持，并在商业化上取得突破，其产品已经覆盖云、边缘、终端场景的完整生态体系，开始在金融、能源、智能制造等领域加速落地。
在新时代背景下，随着信创与千行百业的进一步融合演进，拥有生态优势与精度优势的企业，将会在 AI 与国产替代的双重加持下持续放量，除了海光、寒武纪与海思三巨头外，壁仞、摩尔线程、燧原、景嘉微、阿里平头哥、百度昆仑等公司经过新一轮发展，也开始崭露头角。三巨头也好，群雄并起也罢，单打独斗已经不符合主流趋势，唯有凝聚产业共识、坚持自主创新，国内AI产业方能打破垄断，走出一条独立自主的算力之路。
