据路透社报道，华为新一代昇腾（Ascend）910D人工智能处理器性能有望超越英伟达（Nvidia）H100。虽然单芯片性能逊于英伟达即将发布的Blackwell B200和Blackwell Ultra B300 GPU（更不用说计划明年推出的下一代Rubin GPU），但华为采用数百颗处理器构建计算集群的方案，将使昇腾910D具备与基于英伟达Blackwell及未来Rubin GPU集群竞争的实力。
华为正着手测试其最先进的人工智能处理器昇腾910D，目标性能超越英伟达H100，在美国出口管制下提供国产替代方案。消息人士透露，华为已联系多家本土企业评估该芯片是否满足性能与部署要求，首批样品预计五月底交付。
另据消息，华为计划最早于下月开始向中国客户大批量交付双芯片封装的昇腾910C处理器（可能包含完整系统方案）。据悉该批芯片主要由台积电（TSMC）为第三方企业代工。尚不确定昇腾910D会否由中芯国际（SMIC）制造——在美国政府限制华为获取先进制程技术近五年后，这家中国企业能否再次突破封锁仍是悬念。
对华为而言，达到英伟达H100性能水平并非易事。当前双芯片设计的昇腾910C提供约780 BF16 TFLOPS算力，而英伟达H100可达2000 BF16 TFLOPS。要实现对标目标，华为必须重构昇腾910D内部架构，并可能增加计算芯片数量。
为保持明年在AI领域的竞争力，华为必须实现与美国AI集群相当的性能表现。今年推出的云矩阵（CloudMatrix）384系统搭载384颗昇腾910C，据称在某些工作负载中可击败英伟达GB200 NVL72，但以显著更高的功耗为代价——其能效比大幅落后，且单机架AI处理器数量达NVL72的五倍以上。该互联架构能否良好扩展至所需处理器规模尚待验证。
若无法获得先进制程技术，华为明年维持竞争力将愈发困难。英伟达按计划将于2026年推出代号Rubin的AI/HPC专用GPU，采用台积电N3（或更先进）工艺，能效比将超越当前Blackwell架构。Rubin GPU预计提供约8300 FP8 TFLOPS训练性能（BF16模式下约4150 TFLOPS），约为B200的两倍。理论上，搭载384颗昇腾910D的新一代云矩阵系统可在机架层面提供有竞争力的AI性能，但具体提升幅度仍需实测验证。值得注意的是，英伟达高性能Rubin GPU几乎无法进入中国市场，华为在该领域将难逢直接竞争对手。
无论性能或能效如何，昇腾910D很可能成为未来数年中国AI训练的主力芯片。鉴于AI的战略意义，功耗不会成为制约因素——部署规模可抵消英伟达（或AMD、英特尔、博通等）AI芯片的效率优势。中国面临的核心挑战在于生产能力：无论通过本土制造还是海外代工渠道，能否产出足够数量的处理器将决定发展上限。
