东西争霸PK的到底是什么
你敢相信，在东大直接硬钢M的时候，东大已经做了全面的部署，现在我们在实际上已经是蓝星领导人，怎么样从实际领导人晋升为名副其实呢？在今天的这个时刻，就要用实际行动，支持东大，那么大G之争最重要的就是最顶级的科技PK在接下来就要全面打响了，东西之争会有哪些地方脚力
1、AI超级计算机
2、航空航天，中国登月，美国登陆火星（毕竟人家当时梦中登过月了）
3、军工，现在更多的是在电子战和网络战
4、稀土资源的制作和占领
篇幅有限，今天主要介绍AI超级计算机
引言：算力争夺战背后的东西方博弈
在ChatGPT掀起全球AI浪潮的三年后，算力已成为国家竞争力的核心指标。英伟达凭借其DGX SuperPOD等AI超级计算机，牢牢掌控着全球90%以上的高端算力市场。然而，随着美国对华芯片禁运层层加码（如H20、MI308等特供芯片被全面禁运），中国科技企业正加速构建自主AI算力体系。在这场东西方算力博弈中，华为昇腾、寒武纪、海光信息等上市公司，正从芯片、软件、网络架构到生态体系，全方位对标甚至局部超越英伟达。
一、硬件突围：从替代到创新
1. GPU/AI芯片：国产替代加速
昇腾910B：能效比突围华为昇腾910B是当前国产AI芯片的标杆。根据鹏城实验室实测，其在千亿参数大模型训练场景下，算力效率达到英伟达H20的83%，功耗降低18% 。昇腾的独特优势在于全栈能力——从Atlas 900集群到MindSpore框架，已支持160多个第三方大模型
寒武纪思元590：性能直追A100寒武纪的思元590芯片采用MLUarch05架构，实测单卡性能超过英伟达A100的150%-170% 尽管其生态适配仍落后于CUDA，但已在百度等大厂内部测试中展现潜力，部分模型训练周期甚至缩短15%
海光深算系列：兼容CUDA生态海光信息的深算二号DCU芯片，凭借类CUDA架构设计，实现与英伟达生态的“软兼容”。2024年其毛利率高达65.63%，在科学计算领域已替代部分A100需求 。
2. 液冷技术：能效革命的“中国方案”
英伟达DGX SuperPOD依赖液冷技术实现高密度算力，而中国企业在液冷领域已实现弯道超车：
中科曙光推出全球首个全浸没式液冷服务器，PUE（电源使用效率）低至1.04，比传统风冷节能30% 。
浪潮信息联合英特尔发布全液冷冷板服务器参考设计，支持单机柜功率密度突破100kW，远超英伟达同类产品 。
二、软件生态：从碎片化到一体化
1. 开发框架：自研与开源双轨并行
MindSpore vs CUDA华为的MindSpore框架已实现与昇腾芯片深度耦合，支持自动并行和混合精度训练。在自动驾驶场景中，其端到端开发效率比PyTorch+英伟达方案提升40% 。
摩尔线程MUSA：国产CUDA替代摩尔线程的MUSA SDK 4.0.1版本支持跨平台开发，其稀疏矩阵计算性能较上一代提升200%，正在撬动工业仿真等细分市场 。
2. 开源社区：打造中国版NGC
国家超算互联网平台已汇聚6500款算力服务商品，并上线DeepSeek-R1等240款开源大模型，日均API调用超百万次。这种“算力超市+撮合交易”模式，正在复制英伟达NGC目录的成功路径。
三、网络架构：从单点突破到全局优化
1. 高速互联：光模块的隐形战场
中际旭创的800G光模块已批量供货，其1.6T产品支持超算集群间800Gb/s带宽，性能对标英伟达Spectrum-X。而华为的“AI-Native”网络架构，可实现计算与存储资源的动态协同，降低数据传输延迟30%。
2. 算力调度：国家队的降维打击
国家超算互联网平台连接20多个超算中心，实现跨域算力资源柔性调度。其“一键式”算力券分发模式，使得中小企业能以1/10成本调用万亿参数大模型训练资源。这种集中式调度能力，是英伟达分散式生态难以复制的优势。
四、行业应用：从替代到超越
1. 大模型训练：成本与效率的平衡术
百度基于昇腾集群训练的ERNIE 4.0模型，训练成本较英伟达方案降低45%；而腾讯自研的紫霄芯片，在视频处理场景能效比超过英伟达T4芯片40%。
2. 智能制造：专用芯片的突围
海康威视采用寒武纪边缘芯片的智能摄像头，推理延迟降至5毫秒，功耗仅为英伟达Jetson的1/3。在港口无人驾驶领域，经纬恒润的4D毫米波雷达+思元590方案，已实现唐山港20台无人集卡常态化运营。
五、挑战与未来：生态构建是关键
尽管硬件性能快速追赶，但中国AI算力生态仍面临两大短板：
工具链成熟度：英伟达CUDA拥有250万开发者，而国产框架开发者不足10万，MindSpore等生态仍需加速培育 。
芯片制造瓶颈：中芯国际14nm工艺虽达95%良率，但相比台积电3nm仍有两代差距，制约国产芯片性能上限 。
未来，两条路径值得关注：
异构计算：华为“鲲鹏+昇腾”组合已实现CPU-GPU协同优化，能效比提升50% 。
存算一体：中科院计算所的启明芯片，能效比达传统架构10倍，或成为下一代突破点 。
结语：自主可控的星辰大海
从寒武纪市值破千亿，到国家超算互联网日均调用超300万次，中国AI算力产业正以“硬件替代-软件重构-生态聚合”的三步走战略，构建自主可控的算力底座。这场与英伟达的竞争，不仅是技术之争，更是生态话语权的争夺。正如科大讯飞刘庆峰所言：“只有在自主可控的平台上，才有真正的中国AI大未来。
东西争霸PK的到底是什么
你敢相信，在东大直接硬钢M的时候，东大已经做了全面的部署，现在我们在实际上已经是蓝星领导人，怎么样从实际领导人晋升为名副其实呢？在今天的这个时刻，就要用实际行动，支持东大，那么大G之争最重要的就是最顶级的科技PK在接下来就要全面打响了，东西之争会有哪些地方脚力
1、AI超级计算机
2、航空航天，中国登月，美国登陆火星（毕竟人家当时梦中登过月了）
3、军工，现在更多的是在电子战和网络战
4、稀土资源的制作和占领
篇幅有限，今天主要介绍AI超级计算机
引言：算力争夺战背后的东西方博弈
在ChatGPT掀起全球AI浪潮的三年后，算力已成为国家竞争力的核心指标。英伟达凭借其DGX SuperPOD等AI超级计算机，牢牢掌控着全球90%以上的高端算力市场。然而，随着美国对华芯片禁运层层加码（如H20、MI308等特供芯片被全面禁运），中国科技企业正加速构建自主AI算力体系。在这场东西方算力博弈中，华为昇腾、寒武纪、海光信息等上市公司，正从芯片、软件、网络架构到生态体系，全方位对标甚至局部超越英伟达。
一、硬件突围：从替代到创新
1. GPU/AI芯片：国产替代加速
昇腾910B：能效比突围华为昇腾910B是当前国产AI芯片的标杆。根据鹏城实验室实测，其在千亿参数大模型训练场景下，算力效率达到英伟达H20的83%，功耗降低18% 。昇腾的独特优势在于全栈能力——从Atlas 900集群到MindSpore框架，已支持160多个第三方大模型
寒武纪思元590：性能直追A100寒武纪的思元590芯片采用MLUarch05架构，实测单卡性能超过英伟达A100的150%-170% 尽管其生态适配仍落后于CUDA，但已在百度等大厂内部测试中展现潜力，部分模型训练周期甚至缩短15%
海光深算系列：兼容CUDA生态海光信息的深算二号DCU芯片，凭借类CUDA架构设计，实现与英伟达生态的“软兼容”。2024年其毛利率高达65.63%，在科学计算领域已替代部分A100需求 。
2. 液冷技术：能效革命的“中国方案”
英伟达DGX SuperPOD依赖液冷技术实现高密度算力，而中国企业在液冷领域已实现弯道超车：
中科曙光推出全球首个全浸没式液冷服务器，PUE（电源使用效率）低至1.04，比传统风冷节能30% 。
浪潮信息联合英特尔发布全液冷冷板服务器参考设计，支持单机柜功率密度突破100kW，远超英伟达同类产品 。
二、软件生态：从碎片化到一体化
1. 开发框架：自研与开源双轨并行
MindSpore vs CUDA华为的MindSpore框架已实现与昇腾芯片深度耦合，支持自动并行和混合精度训练。在自动驾驶场景中，其端到端开发效率比PyTorch+英伟达方案提升40% 。
摩尔线程MUSA：国产CUDA替代摩尔线程的MUSA SDK 4.0.1版本支持跨平台开发，其稀疏矩阵计算性能较上一代提升200%，正在撬动工业仿真等细分市场 。
2. 开源社区：打造中国版NGC
国家超算互联网平台已汇聚6500款算力服务商品，并上线DeepSeek-R1等240款开源大模型，日均API调用超百万次。这种“算力超市+撮合交易”模式，正在复制英伟达NGC目录的成功路径。
三、网络架构：从单点突破到全局优化
1. 高速互联：光模块的隐形战场
中际旭创的800G光模块已批量供货，其1.6T产品支持超算集群间800Gb/s带宽，性能对标英伟达Spectrum-X。而华为的“AI-Native”网络架构，可实现计算与存储资源的动态协同，降低数据传输延迟30%。
2. 算力调度：国家队的降维打击
国家超算互联网平台连接20多个超算中心，实现跨域算力资源柔性调度。其“一键式”算力券分发模式，使得中小企业能以1/10成本调用万亿参数大模型训练资源。这种集中式调度能力，是英伟达分散式生态难以复制的优势。
四、行业应用：从替代到超越
1. 大模型训练：成本与效率的平衡术
百度基于昇腾集群训练的ERNIE 4.0模型，训练成本较英伟达方案降低45%；而腾讯自研的紫霄芯片，在视频处理场景能效比超过英伟达T4芯片40%。
2. 智能制造：专用芯片的突围
海康威视采用寒武纪边缘芯片的智能摄像头，推理延迟降至5毫秒，功耗仅为英伟达Jetson的1/3。在港口无人驾驶领域，经纬恒润的4D毫米波雷达+思元590方案，已实现唐山港20台无人集卡常态化运营。
五、挑战与未来：生态构建是关键
尽管硬件性能快速追赶，但中国AI算力生态仍面临两大短板：
工具链成熟度：英伟达CUDA拥有250万开发者，而国产框架开发者不足10万，MindSpore等生态仍需加速培育 。
芯片制造瓶颈：中芯国际14nm工艺虽达95%良率，但相比台积电3nm仍有两代差距，制约国产芯片性能上限 。
未来，两条路径值得关注：
异构计算：华为“鲲鹏+昇腾”组合已实现CPU-GPU协同优化，能效比提升50% 。
存算一体：中科院计算所的启明芯片，能效比达传统架构10倍，或成为下一代突破点 。
结语：自主可控的星辰大海
从寒武纪市值破千亿，到国家超算互联网日均调用超300万次，中国AI算力产业正以“硬件替代-软件重构-生态聚合”的三步走战略，构建自主可控的算力底座。这场与英伟达的竞争，不仅是技术之争，更是生态话语权的争夺。正如科大讯飞刘庆峰所言：“只有在自主可控的平台上，才有真正的中国AI大未来。
