隨著美國針對GPU的限制越來越多，大家對國產GPU尤其是華為昇騰系列GPU的表現和出貨量都非常關心，前段時間老黃還說華為芯片性能已超H200，華為的CloudMatrix云架構也已經超英偉達。當然老黃這么說肯定是有夸張的成分，他一直對美國政府出臺的這些限制政策很不爽，既讓英偉達損失了很多中國的大客戶，又讓國產GPU在這段時間取得了突飛猛進的發展。

由于華為從未對外公布過昇騰系列的出貨量，因此我們只能參考第三方的調研，本文中關于昇騰910系列出貨量的數據，是參考自本營最近的一份調研紀要。

國產GPU采購情況

相信本文的讀者們應該都看到過關于CSP大廠的資本開支，字節預計2025年投入1600億，阿里宣布未來3年投入3800億建設云和AI硬件基礎設施，騰訊預計2025投入900億。根據公眾號“AI半導體專研”的一個調研，在H20被禁后，國內大廠對于國產GPU卡的態度和采購計劃如下：

字節最為積極，主要采用寒武紀和昇騰，并廣泛測試國內其他品牌，2025年計劃增加采購這些品牌的卡。

阿里則較為謹慎，除了自研的平頭哥外，還上線了部分昇騰卡，但性能表現不佳；2025年預計首次采購海光和寒武紀的卡，同時繼續加大英偉達產品的儲備。

騰訊在這三家公司中對國產卡的態度最為保守，首選英偉達，其次為H公司的產品，最后考慮寒武紀和海光，并且也認證了摩爾線程。騰訊2025年的資本支出包括大量GPU采購、服務器采購以及算力租賃，以應對快速增長的需求和合規要求。整體來看，這三家公司都在尋找適合自己的平衡點，既保證技術先進性又兼顧供應鏈的安全與穩定。

昇騰910系列的最新情況

根據最新的市場調研報告，我們了解到截至6月初，昇騰910B和910C的整體出貨情況呈現出不同的趨勢。910B型號自年初以來一直保持穩定出貨，累計出貨量達到了約16萬張。相比之下，910C雖然性能更優，但因量產計劃延遲，截至同一時間點僅出貨約2.7萬張，預計后續單月出貨量將逐步增加至5萬張左右。

在客戶反饋方面，910C在國產芯片中表現出色，尤其在集群能力上領先于其他國產競爭對手，不過相較于NVIDIA的產品仍有差距。盡管如此，910C憑借其卓越的單卡性能獲得了市場的初步認可。然而，除了性能之外，服務端支持和生態系統建設依然是亟待解決的問題。

下圖是Morgan Stanley一份研報中給出的性能對比圖，大家可自行參考。

值得注意的是，互聯網巨頭如字節跳動、阿里巴巴和騰訊等對910C的需求波動較大。這些企業正在調整采購策略，部分原因是由于訓練卡缺口較大而推理卡需求相對較小，同時受到910C出貨節奏延后的影響。此外，阿里平頭哥自研芯片的逐步替代也對市場需求產生了影響。因此，原定全年出貨目標不得不進行相應調整，從最初的85萬張下調至70萬張左右，其中910B和910C各占一半。

具體來看，910B的主要用戶集中在地方超算中心以及運營商領域，而910C則更多地被大型互聯網公司采用，尤其是字節跳動占據了近三分之一的需求份額。有趣的是，盡管一體機的需求曾一度高漲，但由于市場熱度下降，這類產品的出貨量預計將低于預期。

關于昇騰系列卡的應用場景分布，大約15%到20%用于模型訓練，其余主要用于推理任務。然而，在實際應用中，使用昇騰卡進行訓練面臨著成本高昂和技術難題兩大挑戰，這限制了其在高端訓練領域的廣泛應用。目前，只有少數幾家頭部企業如DeepSeek、科大訊飛以及華為內部團隊正在嘗試利用昇騰卡進行特定類型的模型訓練。

與此同時，隨著FP8成為推理側硬件的基本要求，各大廠商都在努力提升產品兼容性和效率。多模態模型的發展趨勢推動了更高標準的硬件需求，例如CloudMatrix 384超節點方案正逐漸成為行業標桿。面對這一變化，國產芯片制造商也在加緊追趕，力求縮小與國際領先品牌的差距。

對于NVIDIA即將推出的適配中國市場的新一代算力卡，盡管其性價比并不突出，但在推理場景下仍有一定的競爭力。尤其是在生態系統的構建上，盡管存在一定的不兼容性問題，但寒武紀、海光等品牌已經取得了不錯的進展。長遠來看，隨著國內生態體系不斷完善，國產芯片有望進一步擴大市場份額。

最后，針對互聯網大廠而言，選擇與昇騰合作進行定制化開發雖然能夠帶來一定的性價比優勢，但仍需投入大量的人力資源來完成適配工作。相比直接使用NVIDIA卡，這種方式增加了額外的時間成本和技術難度。因此，如何平衡成本效益與技術實現成為了各大廠商必須考慮的關鍵問題。

綜上所述，昇騰910B和910C雖然在市場上取得了一定的成績，但仍面臨著來自性能優化、生態建設等方面的挑戰。未來，隨著技術進步和市場需求的變化，國產芯片產業將迎來更加廣闊的發展空間。