今天是五一假期的第三天，大家有没有感觉到，无论到哪里旅游，都离开AI的助力。无论你是选酒店，还是找美食，还是寻景点，AI应用的加持，不仅便利了大家，也让不同的经营者从中受益。

  然而，AI算法与应用再牛，也离不开AI芯片的支撑。目前，在国产AI芯片领域，涌现了一批技术实力强劲、市场表现突出的科技公司，值得一起来看看。

  有志于在云端训练、推理加速、边缘计算等不同场景中展现了实力的科技公司，其核心优势逐渐显现出来。国产AI芯片如何崛起，还是得看他们。那么他们都是谁呢？

  领军者这个词，对于华为昇腾是比较合适的，哟反对的请举手，看来没有举手的，那么我继续聊下去吧。

  华为昇腾技术特点是比较突出，昇腾系列芯片，如昇腾910C基于自研达芬奇架构，支持云端和边缘端全场景覆盖。昇腾910的算力达到256 TFLOPS（FP16），与全球高端GPU性能相当。

  不仅如此，在生态建设上，华为云联合昇腾硬件推出推理服务，支持DeepSeek模型一键部署，并与三大运营商云包括天翼云、联通云、移动云形成深度合作，构建国产算力底座。

  华为昇腾目前的应用场景已经覆盖互联网、金融、能源等多个行业，尤其在智能计算集群和大模型训练中表现突出。

  先从长期资金市场来看，2024年，寒武纪市值一度突破3000亿元，是国内AI芯片领域的技术标杆。其备受瞩目的思元系列芯片采用7nm工艺和Chiplet技术，云端算力达256 TOPS（INT8）。

  寒武纪新一代智能处理器微架构和指令集正在研发，并且与智象未来、百川智能等企业合作适配多模态大模型。

  此外，寒武纪也是支持DeepSeek的，据悉寒武纪通过南京智算中心等渠道间接参与国产算力部署。

  海光信息这几年发展不错，其DCU（深度计算单元）基于GPGPU架构，适配DeepSeek全系列模型，无需大量修改即可运行，据说其性能对标英伟达A100。具体能达到什么高度的性能，有意者能试试就知道了。

  目前海光信息应用领域主要聚焦在金融、国防等高性能计算场景。其经营状况还是可以，2024年净利润同比增长69.22%。从中可以反应出海光信息在不少行业领域应用广泛，备受青睐。

  摩尔线程：通过开源框架Ollama实现CUDA兼容性，支持DeepSeek蒸馏模型的快速部署，验证了国产GPU的通用性。

  沐曦：推出训推一体GPU，与联想合作推出DeepSeek一体机解决方案，单机8卡可支持671B参数模型的推理。其生态战略合作还是挺给力的。

  天数智芯：天垓100是国内首款通用GPU，适配主流深度学习框架，仅用1天完成DeepSeek R1模型的适配。创新的效率，还是挺牛的。

  燧原科技：率先完成DeepSeek全量模型（包括671B MoE）的数万卡部署，推出面向智慧城市的训推一体机，推理性价比行业领先。

  昆仑芯：昆仑芯2代AI加速卡支持8bit推理，单机8卡即可运行671B模型，适配百度智能云生态。

  壁仞科技：壁砺系列芯片提供“零部署成本”的云端推理服务，与优刻得等合作伙伴快速适配DeepSeek全系列模型。

  云天励飞：DeepEdge10芯片支持端边云全场景，适配DeepSeek R1系列模型，重点布局智慧城市和物联网。

  瑞芯微：在边缘端和AIoT领域表现突出，瑞芯微的RK3588芯片大范围的应用于智能家居和物联网设备。

  众所周知，收受到各种各样的因素影响，国产替代必然会加速，DeepSeek模型的低成本特性降低了对英伟达GPU的依赖，国产芯片在推理场景的性价比优势已经凸显。

  在生态建设构建上，华为昇腾、摩尔线程等企业通过软硬件协同优化，如昇腾的MindSpore框架，逐步构建国产AI全面生态。

  不过，从全球来看，国产芯片在训练阶段的算力仍落后于英伟达，只是在推理场景上的突破，为市国内市场提供了差异化竞争路径。

  尽管还存在一定差距，但是这些国产AI芯片的核心力量，其技术突破和生态合作正在推动中国从算力追随者向生态主导者转型。

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