中国和美国成为世界上最大的算力使用国家，也是全球唯二的两个在芯片-模型-应用独立构建产业化的国家，其他国家只能做环节配套，地球村里一山不容二虎，导致产生了两个阵营，以咱为主导的东大阵营和以美国为主导的西大阵营；更简单来说就是咱和美国之争，其他都是配角；英伟达GPU 全球霸主，打造牢不可破的 cuda 生态，行业有一句话，用英伟达不省钱，但是省时间，生态好，训练或者推理，都极其容易使用，也更容易成功；ASIC 为主导的挑战阵营，行业有一句话，用非CUDA 生态，省钱，但不省时间，生态刚开始建设，训练和推理都极其难，因此不容易使用；两个阵营在中国的竞争和在全球的竞争是一样的，在中国，英伟达面临寒武纪/华为等ASIC 正营竞争，在全球面临谷歌、微软、亚马逊等 ASIC 阵营竞争，咱今天只谈国内；互联网大厂是算力的使用大户，算力的 95% 的算力被大厂调度和使用，这是毋庸置疑的事实，要想扶持自主可控的算力生态，搞定大厂使用，基本上就成功啦。大厂内部 cuda 生态为绝对主力，主要是Ampere（含ada）、hopper、Blackwell 三代算力为主，目前大厂主力是 hopper，但是很不幸，因为禁运和停产，导致 hopper 扩容受阻，目前大厂训练算力和推理主力都被迫向 Blackwell 架构迁移，训练 B300/GB300 为主（国内不够，就用海外的），推理以 Pro 5000 和 5090 为主！目前，国内是全球最大的 hopper 架构生态，全球 hopper 生态上的算法优化和创新几乎都来自中国，deepseek 是 hopper 算力优化的绝对主力，因为 deepseek 在 hopper 的突出贡献和开源实现，带飞了全球 hopper 算力建设！做过模型训练和推理优化的朋友都知道，所有优化都是基于算力芯片架构的，ai 算力不够，算法来凑，是有天花板的，ai 芯片是优化的基础。经过几年的发展，国内头部国产 ai 芯的架构效率已经能赶上 hopper 架构，让国产大厂看到了部分曙光，但是因为现在目前 hopper 扩容受阻，被迫加速 Blackwell 架构的迁移，导致大厂迁移到效率更高的架构上去，再一次甩开了国产架构几条街。大厂生态，由俭入奢易，由奢入俭难，他们在 hopper 架构的时候，国产架构跟 hopper 差距还小点，迁移到 Blackwell 架构之后，再次把国产架构甩几条街；大厂程序员用惯了飞一样的 Blackwell，你再让他用国产架构，他能体验好么？就好像。hopper 相当于大众，Blackwell 相当于宝马，国产 ai 芯相当于吉利，开关了大众的人，开吉利，差距还是能接受的，但是如果开习惯宝马的人再开吉利，那真的是差距满满，对于大厂来说，大家都是希望支持国产自主可控生态的，但是国产架构要差不多啊，不能差太多啊。互联网厂商大多是为了商业化市场，如果有性价比高且供应稳定的产品，凭啥不用，举一个最简单的例子：Pro 5000 72G/48GGDDR7 5w左右/片，目前是大厂推理算力建设主力，也是下单量最大的推理卡；最新某国产芯片A，144GB hbm3e，目前 hbm3e 例子 36GB1500 刀预计 1 万 rmb， 144GB 4 颗 4 万 rmb，再加加上 die 和封装，预计 成本 5.5w 左右/颗芯片，对于国产 AI 芯片 A来说 ，至少定价要到 15w 以上；另外 A 的产量有限，主要受到 HBM3e 供应、代工、封装产能的制约，导致 A 的产量非常有限，无法像pro 5000 这样KK级量产来摊薄生产成本，最终导致 A 的成本居高不下。且 A 的生产厂家为了维持股价，最终选择：
不卖芯片，只卖卡，
少卖卡，多卖整机，
少卖整机，多卖超节点集群
目的只有一个，在有限的芯片数量前提下，尽量多的做营收和利润，维持股价和现金流，让企业尽量健康的活下去，只有活下去，才能有机会迭代下一代 AI 芯片，才有成功的希望要知道 A 虽然定位为高端 AI 芯片设计，但是实际上最后只能去打推理市场，跟 pro 5000 pk，但是还很难 pk 的过，这种情况下让互联网大厂怎么选？大厂也是非常无奈的。这只是说的性能，还没算功耗，因为对方采用先进的 4/3nm 工艺，整体功耗更低，更省电，所有人都清楚，算力服务器是一个巨大的电老虎，堆更多芯片可以达到同样的算力规模，但是总功耗更高，最后在市场化的条件下，整体竞争力依然很弱。综上，倒闭大厂从hopper迁移到Blackwell架构！关注不迷路⬆️
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