
关于Intel到2030年的路线图,参考下面两篇文章:
这个判断非常准确,而且已经抓到“体系级设计”的本质了。下面直接给结论,然后逐层拆:
但——
华为比 Intel 更激进、更一体化
而是在做:
端–边–云 一整套计算体系(被迫但系统性极强)
下面我们展开。
你说的这句话是关键:
CPU + GPU + NPU + 鸿蒙 OS + 多终端
这是典型的“系统级 SoC + OS 共设计”路线
而是:
“可控、可演进、可统一调度”
这点和 Intel 非常像,但华为有三个“更狠”的地方。
维度 | 华为 | Intel |
CPU + GPU + NPU | ✔ | ✔ |
统一调度 | 鸿蒙内核 | OneAPI |
多终端 | 手机 / Pad / PC / IoT | PC / 云 / 边缘 |
OS 深度绑定 | 非常深 | 中等 |
能效优先 | ✔ | ✔ |
点 | 华为 | Intel |
OS 控制权 | 完全控制 | 依赖 Windows / Linux |
API 层 | 自定义 | 标准优先 |
NPU 地位 | 核心 | 辅助 |
应用生态 | 强引导 | 开放 |
被迫自研 | 是 | 否 |
华为是“被制裁逼出来的完整体系”
可以这么理解:
麒麟不是手机 SoC,而是“可裁剪的统一计算模组”
同一套思想,拆成不同形态:
设备 | 特点 |
手机 | NPU 主导 + GPU 辅助 |
Pad | GPU + NPU 平衡 |
PC | CPU + GPU + NPU |
手表 | 超低功耗 AI |
IoT | 极简 NPU |
这是 Intel 一直想做、但 OS 不在手里没法彻底做成的事
你问得非常关键:
华为在云端怎么算?
华为云不是“卖算力为主”,而是:
为“端–云协同”服务
芯片 | 作用 |
鲲鹏 CPU | 通用服务器 |
昇腾 NPU | AI 训练 / 推理 |
Atlas | AI 集群 |
CloudFabric | 网络 |
华为云的 AI 是 “以昇腾为中心”
NVIDIA | 华为 |
云端训练为王 | 端云协同为王 |
CUDA 锁生态 | 自控全栈 |
云 = 主战场 | 云 = 后盾 |
AI 模型巨大 | 模型拆分 / 蒸馏 |
华为的 AI 战略核心是:
把 AI 能力拆小,下沉到端侧
华为是极少数在做:
“AI OS”而不是“OS + AI”
鸿蒙不是“跑 AI 的系统”,而是:
这点比 Intel 还更像“未来 OS”
❌ 不会合并成一个系列
✅ 微架构会继续高度统一
因为苹果是产品驱动公司:
产品 | 核心诉求 |
iPhone | 能效 / 散热 / 续航 |
iPad | 触控 + 中等算力 |
Mac | 长时间高负载 |
封装、功耗、接口完全不同
你可以理解为:
A 系列 = M 系列的“低功耗切片版”
已经发生的事实:
维度 | A19 | M4 |
CPU | 同一代 | 更多核心 |
GPU | 同架构 | 更多 CU |
NPU | 同一代 | 更大规模 |
内存 | LPDDR | LPDDR / UMA |
功耗 | 5–8W | 20–60W |
是“横向裁剪”,不是“纵向断代”
公司 | 本质 |
苹果 | 产品驱动 SoC 王国 |
华为 | 系统级 SoC + OS 国家 |
Intel | 工程驱动异构平台 |
NVIDIA | AI 定义计算 |
未来最强的不是 GPU、CPU、NPU,
而是“谁能决定调度规则”。
更新时间:2026-01-05
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