SEMICONDUCTOR / AI INVESTING14 SEP 2026
国产 AI 算力走到哪一步
能上路了，还跑不了长途
十月头几天，国产算力连着出了三条新闻：麒麟 9050 Pro 被拆开，里面是两片硅叠在一起；DeepSeek 把训练模型用的整套底层工具做了一份华为昇腾版，开源了；它的新模型 V4 发布当天，就能在昇腾上跑。
国产替代不是一件事，是三件：手机芯片靠"盖楼"绕开制程，已经上市；大模型的"用"已经兑现；大模型的"训练"还没被证实。三件事的进度差，就是这轮行情里最容易被读错的地方。
造车 01 两层楼已上市 |
上路 02 推理已兑现 |
长途 03 训练未证实 |
标题一个比一个响：「next level」「再见了 CUDA」「英伟达护城河没了」。这一篇把三条新闻放在一起，回答一个问题：国产 AI 算力的替代，到底走到了哪一步？
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一、先拆开：替代是三件事
打个比方：考驾照。
—能上路：车开出去拉客，天天跑市区，这是大模型的推理，也就是"用模型"。—能跑长途：连开几个月不出故障，翻山越岭，这是大模型的训练。训练要几万颗芯片连续跑几个月，中间任何一颗出问题都可能前功尽弃。
三件事难度完全不同。新闻标题常把它们混成一句"国产替代成功了"，读的人就容易高估。
| 哪一件 | 代表事件 | 现在的状态 |
| 造车（芯片） | 麒麟 9050 Pro 两层叠放 | 已上市，拆机证实 |
| 上路（推理） | DeepSeek V4 首日跑在昇腾上 | 已兑现 |
| 跑长途（训练） | 前沿模型全程在昇腾上训练 | 未证实，有失败先例 |
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二、造车：制程追不上，就盖楼
平房改两层楼
芯片里有两样东西：负责计算的电路，和存放常用数据的"缓存"。过去它们都铺在同一层上，像一层平房，计算的地方要隔着走廊去取数据。
麒麟 9050 Pro 盖成了两层楼：计算电路在一片硅上，最常用的一级、二级缓存在另一片硅上，两片面对面压在一起，用极密的铜触点直接连通。取数据从"穿走廊"变成"坐电梯"，路短了。
这件事已经被证实：拆机测评机构极客湾把芯片切开，确认是两片硅用"混合键合"连在一起，上下两片分别用中芯国际两代不同的工艺做（N+3 和 N+2），每片约 120 平方毫米（经海外科技媒体 Notebookcheck 转述）。华为官方披露的晶体管密度是每平方毫米 2.38 亿个，比上一代高 28%。
路短了为什么值钱
路短了，可以跑得更快，也可以在同样快的前提下降低电压。芯片的耗电大致和电压的平方成正比，所以：
电压降 10%，耗电降约 19%（0.9 × 0.9 = 0.81）。
这是原文给的算例，不是实测数字，但它说明了一件事：制程追不上，可以靠结构补一部分。 本系列第 49 篇讲过，中芯国际用较老的光刻机多曝几次，做到了接近台积电 6 纳米的密度，代价是良率。这一次是另一条路：不在一层上挤得更密，而是往上盖。
新在哪，贵在哪
新在哪：AMD 从 2022 年起也在 CPU 上叠缓存，但叠的是离计算较远的那一层（三级缓存）。华为叠到了离计算最近、对速度最敏感的一级、二级缓存。所以"全球首款"有营销成分，真正的新意是叠得更深。
贵在哪：
—硅面积翻倍：两片加起来超过 240 平方毫米，第二片硅不是免费的。—良率相乘：上下两片都合格、压合时也没损坏，才算一颗好芯片。假设每片良率 80%、压合 95%，整颗只有 0.8 × 0.8 × 0.95 ≈ 61%。（这组数字是我为说明机制假设的，真实良率未公开。）
所以这颗芯片证明了"能做出来、能卖"，还没证明"能便宜地大量做"。
对投资的意义：链条被拉起来了
手机芯片卖得出量，键合设备、抛光材料这些国产供应商才有真实的产线去磨。拓荆科技的晶圆对晶圆键合设备，已通过客户验收、拿到重复订单（券商研报转述，二手）。但要注意：没有任何公开信息确认它们就是这颗芯片的供应商。
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三、上路：大模型推理已经兑现
工具搬家了
9 月 30 日，DeepSeek 开源了面向华为昇腾的全套底层工具：一门写底层程序的语言（TileLang），加上矩阵计算、多卡通信等几个库，和它原来在英伟达上用的那套一一对应。官方给的实测：芯片间通信每秒 375GB 和 347GB，接近硬件上限；它自家一个模型在昇腾 950 上做推理，每张卡每秒能出约 2469 个字（每个字间隔 5 毫秒）。
更关键的是：模型自己也改了
光有工具还不够。V4 这个模型本身，就是照着国产芯片的短处设计的。
国产芯片的短处是什么？本系列反复讲过：内存通道窄。英伟达旗舰卡用的高带宽内存，中国进口不到。
V4 的做法是让模型少搬东西（已核 V4 技术报告）：
—长对话的"临时记忆"缩到十分之一：在 100 万字的超长对话里，V4 需要的计算量只有上一代的 27%，临时记忆（KV 缓存）只有 10%。—参数存得更省：专家模块的参数用 4 位精度存。昇腾 950 硬件直接支持这种格式，DeepSeek 原来用的英伟达 Hopper 芯片反而不支持。
这就是本系列第 33 篇讲的"追不上的比赛，就改规则"：硬件追不上，就让模型迁就硬件。第三方机构 SemiAnalysis 的评估是，V4 的架构"部分是为昇腾推理协同设计的"（文章转引，二手）。
一个反过来的细节
V4 发布首日，英伟达自家的推理引擎反而出了问题：它的一段代码把模型的某个尺寸写死成 4096，V4-Pro 是 7168，跑不了。工程师先把报错检查删掉，结果模型静默输出错误答案，前后折腾一周多才修好（文章转引，二手）。
这个细节说明：CUDA 生态也不是天然无缝；当模型由中国公司主导设计时，英伟达同样要追着适配。
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四、跑长途：训练还没被证实
推理是"天天在市区跑"，出一次错重来就是；训练是"几万颗芯片连续跑几个月"，稳定性要求高一个量级。
在这一端，证据是模糊的，甚至偏负面：
—有失败先例：据英国《金融时报》2025 年 8 月报道，DeepSeek 曾尝试用昇腾训练下一代推理模型，华为派工程师驻场，几个月都没完成一次成功训练，最后改回英伟达 H20，昇腾只用于推理（文章转引，二手）。—V4 推迟两个月：被国内媒体指与迁移训练平台、遭遇训练失败有关（二手）。—新部署不是给训练的：据彭博报道，DeepSeek 内蒙古新数据中心计划部署至少 16 万颗昇腾 950，知情人说目前没有用它们训练模型的计划（二手）。—官方文档里有一条正面证据：DeepSeek 开源的材料里，包含一个较小的模型（V4.1-Flash）在昇腾 950 上预训练的实践。小模型能训，不等于最前沿的大模型能训，但这是一个起点。
结论：能上路了，还跑不了长途。
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五、CUDA 的护城河动了没有
打个比方：CUDA 的护城河，不是"一家餐厅用了它的灶"，而是全世界几百万厨师都只会用它的灶，菜谱、厨具也都按它来配。
DeepSeek 这次，等于自家厨房换了国产灶，还把菜谱公开了。这是真实进展，但要别的厨房也跟着换，才算动到护城河。
还有一个常被忽略的细节：DeepSeek 把底层工具写成能编译到多种芯片上，同时还在研发自己的推理芯片（据路透社 7 月报道，二手）。这样做，既少依赖英伟达，也少依赖华为。
DeepSeek 押的不是华为，是"不被任何一家卡住"。
对英伟达的直接影响有限：它在中国的高端市场本来就被出口管制挡掉了大半。这件事改变的，主要是中国市场内部谁吃到算力的钱。
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六、对投资的含义
本篇不推荐任何标的，只给判断框架。
—按三件事分开定价。"国产替代"概念里，手机芯片和推理端已有实物证据，训练端没有。把训练端的预期打进估值，是在为一件没发生的事付钱。—按"墙"找受益环节。推理端兑现，最直接的受益是推理算力的部署（昇腾整机、数据中心）；"盖楼"路线兑现，受益的是混合键合设备、抛光与减薄材料这些上游。两者都要等订单落到财报里，再算数。—最大的约束是产能，不是技术。据媒体数据，华为计划 2026 年交付约 75 万颗昇腾 950，按性能折算，大约相当于美国一周的 AI 芯片产量（二手）。V4 高端版本的价格和服务能力，直接取决于昇腾的出货量。—警惕"一家公司做到 = 整个生态做到"。DeepSeek 做到的，其他模型公司未必能复制。
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七、我的判断，和出现什么就算我错了
主观判断，一年后对照：
—到 2027 年底，至少一家中国头部模型公司公开确认其最前沿模型的预训练全程在国产芯片上完成：约 35%。—到 2027 年底，国产芯片承担中国头部模型公司一半以上的推理：约 60%。—麒麟"两层楼"路线延续到下一代，并扩展到 AI 芯片：约 50%。
出现以下任何一条，就说明我对训练端看得太保守：
—DeepSeek 或其他头部公司公开说明，最前沿模型从头到尾在昇腾上训练完成；—DeepSeek 以外的大模型公司，用这套开源工具在昇腾上训练出前沿模型。
出现以下任何一条，就说明推理端的乐观也说早了：
—昇腾 950 的产能持续跟不上，V4 高端版本迟迟不降价。
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八、边界
—麒麟 9050 Pro 的拆机信息来自极客湾，经海外媒体转述；"1.5 微米间距、约 500 万个连接"两个数字，不同报道有出入（另一处写 5000 万），华为原始发布未读到，本文没有采用。—良率 61% 是为说明机制做的假设，不是真实数据。—训练失败、产能、融资等多条信息来自路透社、《金融时报》、彭博，经中文媒体转引，原文未能直接读到，均按二手处理。
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九、三行，留着复习
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替代是三件事 造车（麒麟两层楼，已上市）· 上路（推理，已兑现）· 跑长途（训练，未证实）
改规则不追规则 硬件追不上就盖楼；内存通道窄就让模型少搬：临时记忆缩到1/10、参数用4位存
押的是不被卡住 DeepSeek多芯片+自研芯片，既少靠英伟达也少靠华为；最大约束是产能不是技术
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