中国想挑战英伟达的AI芯片企业太多了，但是黄仁勋好像只关注华为。要知道抓住了AI时代脉搏的黄仁勋是一个心高气傲的人，但是黄仁勋从来不吝啬对华为的赞美和担心，就像移动互联网时代的高通一样。

那么华为为何能够成为英伟达的挑战者，给予英伟达巨大的压力？本文的目的是全面分析英伟达和华为，下图是华为和英伟达在AI相关领域从芯片到解决方案的逐条对比。当然，本文更偏向技术，摒弃了中美的政治扶持因素。

AI芯片：英伟达占优

在AI单芯片领域，毫无疑问英伟达拥有从消费级显卡到企业GPU最全的产品线，而且GPU的性能也是当前断崖式领先。而华为缺乏消费级显卡的经验（智能手机有一些），在整体的产品族也不不如英伟达，而且由于众所周知的原因，在单芯片性能上由于制程不够，也落后英伟达。

CPU和其他终端芯片：华为占优

CPU不是AI直接的使用的芯片，但是在整体解决方案上，CPU、GPU和存储结合提供了可用的AI能力，因此综合评判来说，CPU不能成为短板。

从这点来说，华为自研的智能手机、服务器、通信设备、物联网各个系列CPU早就商用，这里华为占据了巨大的优势。而且在通用计算方面，华为云已经成熟商用多年，在智算和通算配合提升AI效能方面，华为也是具备一定的优势。

英伟达意识到了这个问题，最近已经和英特尔和ARM分别签署了深度合作的协议，就是要让CPU、GPU的能力紧密结合，防止在整体解决方案上被华为超越

超大规模GPU集群能力：英伟达占优

这点没有办法，美国信奉的就是大力出奇迹，和中国的以网强算是两个方向。因此在万卡、十万卡甚至更大的集群上，英伟达显然是占据优势的。华为在中国建设了多个智算中心，GPU集群的能力远超国内其他AI芯片企业，但是和英伟达相比还是欠缺

超节点技术：华为占优

超节点是和GPU集群相反的技术方向，GPU集群 更像一个由许多独立计算单元（服务器）通过高速网络“组团” 形成的“计算军团”，擅长处理可高度并行化的任务；超节点 则通过更极致的互联技术，让一组硬件深度协同，像一个“超级大脑” 一样工作，追求的是在复杂任务下的极致效率和低延迟。

超节点技术不仅仅是单芯片性能的比拼，更多的从GPU、CPU、存储、网络整体解决方案的比拼，华为拥有最全面的相关技术产品线，优势巨大。这里套用黄仁勋自己的话来说：从技术参数看，华为的CloudMatrix 384超节点，性能上甚至超越了英伟达，比英伟达的尖端技术更具优势，因此我们必须高度重视这家实力雄厚的公司，全力以赴应对挑战

存储技术：双方打平

英伟达的优势在于和国外的先进存储企业有深度的创新合作，SOCAMM等技术的确领先，而且英伟达使用HBM不受限制。

华为已经基于整体解决方案推出了UCM技术，并且华为拥有自己的全闪存产品线，在分布式计算、存储结合的领域理论上拥有更深度的能力，甚至我觉得解决了HBM问题后，在计算的各个阶段与存储结合的技术优化上，华为的优势更大。

网络技术：华为领先

网络技术是华为发家致富的根本，因此在网络技术上，华为是领先的。英伟达垄断了IB技术，推出了NVLink技术，在这些单技术对比上，就像IB效率优于RoCE一样，英伟达是领先的。

但是华为也有自己不弱于英伟达的的HCCS和UB技术。华为在数据通信、全光网络和移动网络全球第一的实力，让华为拥有数据中心网络、广域网络、全光网络从硬件到协议最全面的AI解决方案，英伟达这里远远不及。实际上华为的384超节点的光互连技术也是源于华为在通信集群技术的积累。

英伟达非常聪明，垄断了IB技术，并且正在和世界上其他通信公司一起推动全光和通信相关的技术。但是华为在网络技术上是断崖式领先，这点英伟达会追赶的比较幸苦。

软件生态：英伟达遥遥领先

CUDA堪称英伟达坚不可摧的护城河。无论是放眼全球，亦或是聚焦中国市场，CUDA生态相较于华为的CANN生态，都呈现出显著的领先态势。这无疑是华为在发展进程中的一大短板，而这一现状短期内实难扭转，唯有寄望于市场的动态演变与时间的沉淀积累。

AI训练场景：英伟达遥遥领先

在训练场景，英伟达先入为主，并且由于CUDA生态原因，目前大部分主流AI大模型都是基于英伟达的芯片训练出来的，所以这里英伟达毫无疑问领先华为。华为承接了自己的盘古大模型的训练，但是在开源领域的确不如英伟达，这个是短板。华为现在也在和国内科技公司合作，早日弥补这个短板。

AI推理场景：华为和英伟达打平

黄仁勋曾经说过，未来AI应用70%的场景是推理场景，推理场景不需要那么大的GPU集群，也对AI软件开发框架的需求降低到最低，因此在这个场景，英伟达并不占据优势。

推理场景未来更多的是分布式计算、分布式存储和网络的基于整体解决方案的结合应用，为企业和用户提供更具性价比的推理服务，这点恰恰是华为的优势。未来AI的商用重心在于推理场景的AI Agent，华为应该基于城市角度重点推动推理场景的商用，快速在未来潜在市场占据优势。

消费级应用场景：英伟达略占优势

在消费级AI应用领域，英伟达凭借前期在AI大模型和AI应用方面抢占先机，加之其消费级GPU与传统PC紧密绑定，故而具备较为显著的优势。

反观华为，自身拥有丰富多元的终端产品线，涵盖智能手机、智能汽车以及智能物联网生态等多个领域。这使得华为在消费级AI应用方面蕴含着巨大的发展潜力。

然而，华为也面临着一定的问题。其众多智能终端产品的开放性不足，未能像英伟达那样与全球各消费电子企业展开广泛而深入的合作。在此方面，英伟达的优势略胜一筹。

企业级应用场景：华为占据优势

华为投身企业领域已逾十五载，精心构筑起覆盖全行业的企业解决方案体系。在企业级应用场景中，推理场景占据主导地位。华为所推出的AI解决方案，凭借其卓越性能与广泛适用性，已然在多个行业实现商用落地。倘若华为以推理场景为切入点，携手合作伙伴在制造业领域精耕细作、深度拓展，英伟达恐将陷入极为被动的境地。

此外，华为的政企影响力已跨越国界，早已延伸至海外市场。未来，华为完全有可能依托其整体解决方案，在国外政企市场实现重大突破。一旦如此，英伟达的市场基本盘或将遭受冲击，其行业地位亦可能受到动摇。

结论：为何挑战英伟达的只能是华为

从上面的分析来看华为在单芯片和单技术的能力上的确和英伟达存在差距，这点不需要回避，华为也从来没回避，任总说过华为芯片落后美国一代不是夸大其词。

然而，当下存在两大机遇。其一，摩尔定律已趋近极限，若基础科学未能实现突破，华为与英伟达在单芯片层面的差距将日益缩小。其二，当前AI商用的需求已从训练所需的高性能，转向推理整体解决方案，而这恰好是华为的优势所在。

从现有的应用场景来看，AI能力已不再单纯依赖单个芯片，而是需要芯片、网络、存储、行业解决方案等多种技术相互融合，以达成最佳效能。这就要求企业对行业市场有深刻的理解。若要实现对英伟达的弯道超车，就必须在整体解决方案上具备挑战甚至超越英伟达的实力。

就目前中国AI芯片公司的技术能力而言，唯有华为具备这样的实力，这也是为何黄仁勋如临大敌的原因。