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本期要点：能否突破AI芯片瓶颈？看这两大指标！
你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。
9月4日晚，科技圈的目光再次聚焦于华为。
在华为的手机发布会上，一款全新的芯片——麒麟9020却成为了大家的关注焦点。这无疑点燃了市场对华为芯片突破的热情，连芯片股也随之大涨。
究竟该如何理解这个事件呢？
很明显，大家关注麒麟9020，是因为也许中国的芯片制造可能正在从“能造出先进制程芯片”转向“能够经济且大规模地生产高质量芯片”的阶段。这不仅影响手机产业，更关键的是，它可能意味着中国面临的AI芯片瓶颈正在被打破。
当然，由于各种原因，华为一直不太对外公布技术和产业细节，要判断其芯片技术 是否真正成熟，需要有一套行之有效的分析方法。
我们一直强调，判断产业方向和企业进展，最关键的是找到关键指标，并通过可感知的市场信号来判断关键指标的变化，从而实现对未来的预判。
对中国芯片产业、尤其是对于华为而言，最关键的就是能否实现对进口芯片、尤其是对的AI芯片的替代。这里有两个指标，产品的良率和支撑软件开发的生态，它们都有对应的市场信号，掌握了这套分析方法，你就可以了解中国芯片产业的现状和未来机会。
量产与良率
首先，芯片产业的生命线并不是性能或跑分，而是良率。良率的提升决定了一个芯片产品能否商业化。
在麒麟9000S出现之初，有说法认为，华为的生产良率很低，所以卖一块赔一块。当然，这个说法很快被手机销量给证伪了。
因为看良率是否过关，主要看是否实现规模生产。如果华为芯片的良率低，那么搭载它的手机就只能是少数人尝鲜的产品。但显然华为Mate60系列手机是敞开卖的。开售约两周，销量就超百万台，至今总体销量应该在2000万台以上。
其中的道理很简单。假设生产一片晶圆的固定成本是10万美元，每片晶圆可以切割出500颗芯片。当良率只有50%时，合格芯片就只有250颗，每颗芯片的成本是400美元。
但如果良率达到70%这个大规模量产的门槛，那么芯片成本就可以骤降至285美元，同时产能还可以上涨近50%。
据称麒麟9020的良率已经达到惊人的95%。即使这一数字存在争议，只要新款手机Mate XTs能够持续敞开供应，就说明实际良率不会太低。
而这意味着，在无法获得最先进EUV（极紫外）光刻机的情况下，通过DUV（深紫外）光刻机进行多重曝光，中国芯片厂商也能造出先进制程芯片。
其实这并不容易，多重曝光技术对精度的要求极高，每增加一层曝光，良率就会逐渐下降。这也是台积电、三星等芯片厂早已不用多重曝光技术来生产先进制程芯片的原因。
华为以及背后的供应链能快速突破，也可能表明他们早已在芯片制造工艺上有所布局。
而且，我们完全可以合理推测，华为能量产麒麟9020，就能进一步量产同样先进制程的AI芯片，也就能在一定程度上缓解中国AI芯片被卡脖子的困境。
2019年，华为推出昇腾910
诚然，企业的官方宣传和媒体报道可能也有夸大或粉饰之处。但我们认为有一些难以伪造的硬核信号可以判断华为硬件突破的真实性。
如果说麒麟芯片解决了良率问题是个间接证据，那么观察华为云算力平台的扩张速度就会得到华为AI芯片规模量产的直接证据。
华为有大规模的云计算业务，他们的AI应用也需要大量推理算力。而且，华为自动驾驶系统的提升也需要AI芯片提供训练算力。
当芯片良率提升和产能爬坡时，首要的一定是满足华为自身业务的巨大需求。不仅能迅速将研发成果转化为商业价值，还能在自家平台上对芯片进行大规模测试和持续优化。
因此，如果华为确实投入了真金白银搭建数据中心，就可以确认他们已经具有大规模供应AI芯片的能力。这方面，如果你有比较靠谱的数据，也请给一些佐证。
超越CUDA
但是，我想强调的是，仅有AI芯片仍然是不够的，华为还要能像英伟达一样构建CUDA生态。
华为主要还是面向中国本土市场。
前段时间，特朗普政府已经放开了英伟达H20的对华销售，而且有消息称，英伟达还在研发新的中国专供芯片，型号有可能为B20。
同时，华为还面临国内芯片企业的激烈竞争。此外阿里、百度等科技企业也在自研AI芯片。
我们曾反复指出，目前全球AI开发生态高度绑定于英伟达的CUDA平台，这已经成为了连AMD和英特尔等美国芯片厂商都难以突破的壁垒，是英伟达的核心护城河之一。
要挑战CUDA平台谈何容易，所以很多中国芯片厂商，如寒武纪、海光信息和阿里自研的芯片都在力求兼容CUDA。因为中国科技企业也积累了大量基于CUDA的应用和人才。只要新芯片兼容了CUDA，开发者就不用再学习新的编程模型和工具，产品就更容易被这些科技企业接受。
但由于地缘政治的风险，华为不太可能兼容CUDA，因此他们已经开发了自己的CANN平台。
那么，这个平台发展得怎么样了呢？
有传闻称，2025年8月，该平台的活跃开发者人数突破了40万，开源项目数量同比增长了180%。
不过，我认为，有个判断CANN平台是否真正达到了产业级成熟度的观测点，那就是阿里、腾讯、百度等“兄弟云”厂商也开始大规模采购和使用华为的芯片。
因为贸然增加一个平台，开发者要重写大量底层代码、重新训练模型，并对数以千计的工程师进行再培训。这不只是消耗金钱，更是要投入时间成本和机会成本。
如果他们真的做出了多平台的决策，就表明华为芯片的性能已经非常成熟，甚至有极具吸引力的性价比，同时生态也足够完备，软件栈、开发工具、编译器、社区支持等各方面都已经能够让外部的开发者快速上手，快速部署业务，而不是买回来一堆硬件，然后还得请华为的人来开发。
这些事情也并非无法监控。
我们可以关注这些云厂商是否表示自己在采用多元化的算力解决方案。
但更明确的是，一旦基于华为芯片的数据中心建好了，我们不用再听其他宣传，只要看数据中心的电表转得有多快，以及算力租用价格是否敢于降到亲民的水平。
分析到这里，也想请教一下我们的用户，你是否了解到国内的云厂商在采用多多元化的算力解决方案，华为的芯片已经被大规模采用了呢？欢迎在评论区留言，我们一起探讨。
以上就是今天的内容，更多的前瞻性分析，欢迎来到科技特训营。最近，我们对中国几个重点科技产业和企业进行了深入剖析，如果你感兴趣，欢迎前来交流探讨，和我一起，先人一步，领先一路！
王煜全要闻评论，我们明天见。
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“中国突破芯片瓶颈的历史”
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