華為Ascend 910C AI芯片：引領未來，2025年5月開啟大規模供貨

1. 量產啟幕

“當芯片戰爭的硝煙彌漫，華為的910C如同一匹黑馬，即將席卷AI賽場！”

華為將于2025年5月開啟Ascend 910C AI 芯片的大規模供貨，這一消息引發了全球半導體行業的廣泛關注。

據路透社報道，華為已向中國客戶（如字節跳動、騰訊）小規模出貨，并計劃在2025年生產10萬顆910C和30萬顆910B，較2024年的20萬顆910B產量顯著提升。

在美國對高端芯片出口實施嚴格限制的背景下，910C的量產不僅標志著華為的技術突破，也為中國AI企業提供了替代Nvidia H100/H20的國產方案。這一進展可能重塑中國AI芯片市場格局，挑戰Nvidia的區域主導地位。

2. 技術與定位

“架構如藝術，性能似魔法，910C用中國智慧點燃AI火花！”

技術架構與性能

Ascend 910C基于華為自研的達芬奇（Da Vinci）架構，采用中芯國際（SMIC）第二代7nm（N+2）工藝，集成約530億個晶體管，通過芯片組（chiplet）封裝技術實現性能提升。

它能提供高達320 TFLOPS（FP16）和64 TFLOPS（INT8）的計算能力，適合自然語言處理（NLP）、計算機視覺等AI任務。而且配備高帶寬內存（HBM2e），支持大模型訓練和推理的高效數據處理。而功耗僅約310W，相較前代910B大幅提升了能源效率。

與Nvidia H100的性能對比顯示，910C在推理任務中達到H100的約60%，但在訓練任務中因工藝差距表現稍遜。DeepSeek的R1模型已在910C上成功運行推理任務，驗證了其商用能力。

產品定位

910C定位于企業級AI應用，目標市場包括云計算、電信和智能汽車。相較Nvidia H100的高性能高成本，910C強調成本效益和供應鏈穩定性，特別適合中國市場對國產化算力的需求。其競爭對手包括Nvidia的H20（受出口限制）和國內廠商如寒武紀的AI芯片。

生態建設

華為通過CANN（Compute Architecture for Neural Networks）軟件棧和MindSpore框架支持910C，兼容TensorFlow和PyTorch，提升開發者友好性。ModelArts Studio平臺進一步整合了芯片與云服務，助力企業快速部署AI應用。然而，CANN生態相較Nvidia的CUDA仍然顯得稚嫩，開發者社區的規模和工具的成熟度都有待提升。

3. 供應鏈

“從硅片到芯片，910C的供應鏈是一場自力更生的史詩冒險！”

最新信息確認910C由SMIC生產，顯示在代工領域的快速適應。910C由SMIC使用N+2工藝生產，SMIC產量提升后首次實現盈利，但仍需將良率推至行業標準的60%。但SMIC仍需部分海外光刻機（如ASML），進一步出口限制可能影響產量。

設計與封裝由華為自主設計，采用芯片組封裝降低良率要求，可能由長電科技（JCET）等國內企業支持封裝環節。但低良率（40%）無疑推高成本，影響商業化進程。

高帶寬內存（HBM）的關鍵組件依賴三星或SK海力士，暴露了中國在存儲技術領域的短板。華為目前庫存的HBM2e應該尚足以應對潛在限制。

910C的供應鏈體現了中國半導體自給自足的努力，但Nvidia和AMD的技術迭代速度更快，910C需在性能與成本間找到平衡。

4. 客戶與市場

“從互聯網巨頭到初創新星，910C的客戶名單堪稱中國AI的星光大道！”

客戶

910C的早期客戶集中于中國市場，互聯網巨頭包括字節、騰訊、百度都已采購910C，用于云計算和AI推理/訓練。典型的，字節跳動2024年訂購超10萬顆910B，但僅收到3萬顆，凸顯供應挑戰。

還有AI初創企業，比如DeepSeek利用910C運行R1模型推理，已經向世界展示了它的潛力。

在電信與汽車方面，華為自身業務（如AITO汽車）優先使用910C，擴大應用場景。

此外，華為還通過Huawei Cloud提供基于910C的算力租賃，降低中小企業使用門檻，預計訂單量超7萬顆，價值約20億美元。

市場

910C占據中國AI芯片市場超75%份額。中國云計算和AI市場2025-2030年預計年復合增長率超20%，為910C提供了廣闊的空間。

受地緣政治限制，但910C國際市場也分布于新興市場。性能差距和Nvidia CUDA生態的根深蒂固在某種程度上限制了910C在全球的競爭力。

910C的低成本和穩定供應，可能吸引預算敏感客戶，如果性能能夠持續優化，很有可能在東南亞市場和中東市場取得突破。

5. 綜合點評

“910C不僅是芯片，更是中國科技在逆境中綻放的璀璨煙火！”

華為Ascend 910C的量產標志著中國在AI芯片領域的重大進展，它的技術突破和供應鏈本地化努力展示了在制裁下的韌性。910C通過芯片組設計和軟件優化彌補了7nm工藝的不足，在推理任務中展現出接近Nvidia H100 60%的性能，結合成本優勢和政策支持，已成為中國市場的有力競爭者。然而，良率瓶頸、HBM依賴和CANN生態的不成熟仍是其面臨的挑戰。

在地緣政治博弈中，910C的意義超越技術本身。它不僅為中國AI企業提供了Nvidia芯片的替代方案，還推動了區域化AI生態的構建。

未來，910C的成功取決于SMIC良率提升、CANN生態擴展以及在非西方市場的突破。 若華為能在下一代芯片上實現納米工藝或更顯著的軟件優化，它和Nvidia的差距可能進一步縮小。910C的崛起不僅是華為的勝利，更是全球AI芯片市場多元化趨勢的體現。

來源：數字芯片阿龍