下一个华为在哪里

2023年9月25日，在华为一年一度的秋季全场景新品发布会中，可能是最为特殊的一次。这已经被广泛认为是华为强势回归仪式。最近一个月来，麒麟芯片实现华为手机5G功能、“遥遥领先”成为一个梗、任正非和孟晚舟“霸气”的讲话，这一切都似乎意味着，在华为身上，可以看到中国科技正在找到一个全面替代美国的系统。

华为，全球聚光灯下的一个月

9月25日，一个自媒体刻意强调是孟晚舟从加拿大回归2周年的日子。从8月29日华为悄然预售Mate 60 Pro开始，这一个月来，华为流量一波又一波刺激着市场。2018年那种华为全军出击的感觉又回来了。9月12日，时任终端BG CEO、智能汽车解决方案BU CEO余承东，在问界品牌发布会上，喊出了至少5次“遥遥领先”，20多次“领先”。问界新M7搭载了HUAWEI ADS 2.0高阶智能驾驶系统，实现了不依赖于高精地图的高速、城区高阶智能驾驶。通过鸿蒙系统，华为还将手机上的所有应用，都流转到了汽车上面。智能汽车业务的规模尚小，去年营收仅20亿元人民币，但华为仍寄予厚望，内部计划2025年实现盈利。9月13日，华为和小米达成全球专利交叉许可协议，覆盖了包括5G在内的通信技术。2022年，华为专利许可收入为5.6亿美元。9月20日，华为举办2023年全联接大会，提出全面智能化（All Intelligence）战略，让所有对象可联接，让所有应用可模型，让所有决策可计算。会上，华为发布了全新架构的昇腾AI计算集群Atlas 900 SuperCluster，支持超万亿参数的大模型训练。还发布了金融、政务、制造、电力、铁路等九大行业智能化解决方案。全联接大会持续了3天，期间，华为还面向全球发布了华为云Stack 8.3与知识经验平台O3社区（Online 在线、Open 开放、Orchestration 协同）。前者提供了完整的AI生产链，让大模型的训练效率提升45%，还提升了工业互联网、数据要素流通、软件开发生产线四大核心能力。后者基于华为数十年来的ICT服务知识经验，是一个面向作业场景的知识库与经验库，能实现人与知识的精准智能联接。在这短短一个月的时间里，华为还先后发布了《预训练大模型白皮书》、《加速行业智能化白皮书》与《数据中心 2030》等报告。华为认为：“过去三十年，超大宽带与成本约束的矛盾推动了联接产业的高速发展，5G、F5G 等改变世界；未来三十年，将是超强算力与资源约束的矛盾推动计算产业的高速发展，AI、云计算等重塑世界。”更值得关注的华为领导层密集发布的讲话。华为轮值董事长、CFO孟晚舟在9月20日的华为全联接大会的主旨讲话中表示，要致力于打造中国坚实的算力底座，为世界构建“第二选择”。华为创始人兼CEO任正非8月21日、8月26日与ICPC（国际大学生程序设计竞赛）基金会及教练和金牌获得者的学生的谈话纪要，于9月19日曝光。任正非则认为，我们即将进入第四次工业革命，基础就是大算力。任正非在7月7日接受了科技日报原总编辑刘亚东的专访，在9月21日发布的文章中提到，华为将来的AI计算集群可管理“几十万板卡”，“直接做比美国更好的标准。除了中国用，全世界都会用。”

一场华为芯片引发的哈佛研讨

针对中国的科技冷战能否打得下去，“小院高墙”式的科技安全政策是否损害美国自身与盟国利益，美国扶持其半导体产业的CHIPS政策是否有效，在美国政府与产业界、学界之间产生了分歧。所有这些，集中体现在在一场有学界、政界和前业界人士参加的一场研讨会上。

图1，麒麟9000S。来源：Geekerwan

9 月 11 日，哈佛大学肯尼迪学院、费正清中国研究中心邀请了知名学者和行业专家，联合举办 了关于“半导体和地缘政治研讨会”。光刻机浸润微影技术专家、前台积电副总经理林本坚认为，芯片制造的复杂性基于逐层的制造，其中技术制造难点是对与关键维度的控制， 如 3纳米的芯片，每层膜的厚度是 0.3纳米。与此同时，每一层膜的制造需要 19 道光刻步骤来完成，非常复杂。芯片生产通过降低成本、提高效率和规模化生产，来实现最终销售的盈利。这一过程需要更多的应用来提高产量和降低成本，也同时依赖专家专业知识、大规模资本投入和多样化的技术研发人才。芯片生产的五大步骤，设计、软件、材料、设备和工艺，如果单一国家要全部实现自主，需要的人力成本将是各国协作互补的商业模式的数十倍， 没有任何一个国家目前有能力实现。美国仅仅为有些芯片技术对手可以用于军事用途，而动手拆除全球半导体的分工体系，将使半导体行业和各国经济蒙受巨大损失。目前芯片的民用市场（98%）远远大于军用市场份额（2%）。林本坚认为，华为 Mate 60 Pro， 使用本土引擎，订单已经数以千万部。它所用的7纳米麒麟9000s 芯片，是台积电 5纳米芯片速度的80%， 面积的 1.3倍，功耗的 1.5 倍，但是已足够 5G 使用。而且中国大陆的企业的利润率不如台积电那么高，所以华为的芯片成本也相对可控。《芯片战争》作者米勒 ( Chris Miller) 主持了其中关于地缘政治的圆桌，些前他在媒体撰文称，如果芯片良率不高，华为能够进行量产，可能会得到了补贴。华为的反击证明，外部打压会反向促进自主，技术封锁不是最佳选择。芯片战争会让全球经济付出巨大代价，并不能保证实现最初的目标。芯片的能力是一把双刃剑，像核武器，芯片赋能武器带来的威慑作用可以维持和平，芯片也可以创造更美好的生活，重点在于使用芯片的人。

台湾清华大学的史钦泰教授强调，中国是个大国，拥有庞大的人才库，而且中国已经不是一个穷国，在很多科技领域相当发达。如果中国有决心要掌握半导体的先进技术，那只是时间问题。哈佛商学院的Willy Shih 对美国的芯片法案能否成功，持怀疑态度。在台湾、日本可以成功的技术密集工厂，在美国可能会失败。美国芯片设计人 才的不足可能会阻碍未来芯片在美国的规模化生产。肯尼迪学院的奈（Joseph Nye）教授则以历史上英国试图遏制美国制造业的努力为例，认为试图压制技术传播是徒劳的。

制裁华为的1590天，这个世界发生的变化

2019年5月15日，美国宣布将把华为及其子公司列入出口管制的“实体名单”。此后，谷歌安卓系统等停止在华为手机更新，芯片供应、代工与设计工具等也相继断供。在这受到制裁的1590多天里，全球技术创新进步的车轮继续滚滚向前，没有等待任何一家因何种原因放缓脚步的企业。

华为手机，从全球第一到并入其他

图2，2019年二季度至2021年一季度全球智能手机市场占比。2020年二季度时，华为智能手机（含荣耀）全球出货量超过了三星，全球第一。来源：counterpointresearch

图3，2021年三季度至2023年二季度全球智能手机市场占比。华为手机的市场占比已经跌出前列，并入“其他”中统计。来源：counterpointresearch

得益于前期投入，华为这段时间里拿出的最先进的芯片，是5nm的麒麟9000芯片，工艺制程与同期苹果A14处于同一水平。但随着EUV技术的导入，7nm芯片的良率迅速提升，芯片制程进一步缩小成为可能。苹果先后推出了4nm的A16芯片与3nm的A17芯片，英伟达则先后推出了比V100更强大的A100与H100。两家公司市值最高分别突破了3万亿美元与1万亿美元。更强大的算力硬件，开始了人工智能的新时代。2020年，OpenAI的GPT-3发布，开启了生成式人工智能应用的大幕；DeepMind的AlphaFold2精确预测了蛋白质的三维结构。2021年，OpenAI提出了基于文本直接生成图像的DALL·E。2022年底，ChatGPT登场，三个月内获得了超过1亿用户，是当时史上增速最快消费级应用。2023年，全球大模型竞赛白热化，所有巨头几乎悉数下场。谷歌匆忙推出Bard，并将关键之战押注在开始测试的Gemini上；Meta凭借Llama 2开原生态稳住了阵脚；苹果估计在iOS18发布时推出。国内的百度、阿里巴巴、腾讯等国内巨头，也发布了自己的大模型，提升业务体验，赋能千行百业。

华为，大模型军团

华为同样积极拥抱大模型。今年7月，华为在开发者大会（HDC 2023）上，披露了盘古大模型的进展，对外提供5+N+X的三层解耦架构，即5个基础大模型，N个行业大模型与X个细分场景应用。9月，华为进一步公布了盘古大模型在矿山、政务、汽车、气象、医学、数字人、研发等领域的创新服务。目前，华为已与30多家硬件伙伴、1300多家软件伙伴，联合推出了2600多个AI场景方案，并已打造50多个大模型。通往通用人工智能的道路不止一条。华为认为，以“暴力美学”为特色的预训练大模型兴起，有其时代机遇。大模型基于深度学习算法，本质仍是归纳统计，得益于大数据与大算力的迅猛发展。大模型的出现和繁荣，既是当前深度学习的顶峰，也代表着深度学习算法的瓶颈。通过收集并处理大量训练数据，以“死记硬背”的方式，一定程度上提升泛化能力，存在明显的边际效应：数据集越大、模型越大，提升同等精度所需要的代价就越大。要想达到基本的通用人工智能，像深度学习这样的技术跳跃，至少还需要发生两次。问题是如何平稳地到达那里？在下一个划时代的计算模型出现以前，大模型仍是人工智能领域最有效的通用范式，并将产生巨大的商业价值。而且，对大模型的研究，也将有可能启发下一个通用计算模型。目前，华为应对AI模型的参数变大对于计算、存储、网络资源需求急剧提升，提出了大算力、大存力、大运力的“AI集群大设施”。这不只是规模的提升。单芯片摩尔定律的失效、以及全球可持续发展目标下对于碳减排的要求，将迫使未来的算力基础设施必须在更优的计算架构、以及更低的能耗下产生更大的算力。华为预测，到 2030 年，全球 AI 计算算力将超过 105 ZFLOPS(FP16)。下一代新型数据中心计算架构，也将走向以数据为中心的对等互联多样计算架构，突破当前传统的计算、存储、 网络分层多级架构所带来的“内存墙”和“I/O 墙”问题。

华为要当“第二选择”

要打造这样一套全新的算力基础设施，华为无法像国内其他联网平台企业与初创大模型企业那样，在算力、算法上依赖国外。英伟达是当前全球互联网企业打造大模型的第一选择，也几乎是规模化部署AI算力的唯一选择。国内的互联网平台目前也不得不花大价钱，采购英伟达缩水的算力硬件A800和H800。百度、字节跳动、腾讯和阿里巴巴已各自向英伟达订购了价值10亿美元的GPU，将于今年交付，另有价值40亿美元的将于2024年交付。这些互联网巨头不仅自己使用英伟达的算力硬件研发大模型，也将为国内企业提供算力基础设施。不同于国内的互联网公司和初创大模型企业，在算力算法上都依赖国外，在操作系统上也依赖国外，华为正在从根本上全栈替代国外技术。华为的愿景是，不仅在中国做“第二选择”，而且在世界上做“第二选择”。华为已经在通讯连接领域领先世界，下一个华为在哪里？长啥样？

下一个华为还在华为，中国的苹果、英伟达、AWS ？

华为的产品线近乎掏空了《山海经》里中国神话最闪亮的那些名字。在芯片领域，华为目前拥有AI 芯片昇腾系列、云计算处理器鲲鹏芯片、手机SoC芯片麒麟系列、智慧显示芯片鸿鹄、5G 基站芯片天罡和5G基带芯片巴龙、联接芯片凌霄系列；华为还拥有操作系统鸿蒙、编程平台方舟、编程语言仓颉等软件平台。它们都是华为在成为中国的苹果+英伟达+AWS路上的一站。华为长期都是有明确数据披露的中国研发投入最高的企业，去年研发支出1615亿元人民币，创历史新高；哈勃投资则以“专精特新”的半导体相关企业为主，补齐生态。最近一个月以来，华为几场发布会都更清晰地自己的企业业务与愿景。芯片、网络、服务器，算力、数据与模型，无论是决心打造中国坚实的算力底座，还是坚持 “AI for ALL”，都显示出英伟达与AWS的市场轮廓，甚至更大。“遥遥领先”已经变成了一个梗。任正非依然表示，苹果是华为的老师。市场原本期待华为能在苹果发布会同日与其一比高下，现在悬念留在了25日，希望余承东能正式地介绍下麒麟9000s以及Mate60 Pro智能手机，埋藏着哪些未被拆机测评揭示或证实的创新与进步；还期待在智能手机以外，华为还将拿出的新品，又有哪些新亮点，让它能重启赶超苹果之路，笔记本电脑、手表、平板、耳机、智慧屏，或者更多的智选车？

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THE END

编辑：中制智库

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