华为是国产芯片重要领军者，在国产替代过程中的相对优势明显
国产芯片根据指令集授权自由度的不同，可以分为三类。鲲鹏、飞腾、海光、兆芯、 龙芯、申威六大国产芯片的架构技术和指令集授权均来源于国外，但技术路线和迭 代频率各不相同。 （1） 第一类是以龙芯和申威为代表的“引进+自研”模式。其中龙芯基于MIPS授 权，研发了LoongISA指令集和LoongArch指令集；申威以Alpha架构为基础 拓展自研架构。两者的技术体系和生态较为独立，自主迭代不受限。
（2） 第二类是以飞腾和鲲鹏代表的获得ARM指令集授权的国产芯片，企业可以 对指令集架构进行改造研发。目前飞腾和鲲鹏已经获得ARM v8 架构永久授 权，其技术授权的确定性和可持续性较强。但是ARM公司与两者的合作模式 为只出售某一代微架构指令集授权，厂商只能基于获得的授权进行有限的开 发，而受到外部环境压力，最新的ARM v9架构暂时不会授权给国产芯片。 我们认为如果未来鲲鹏和飞腾可以基于 ARM V8 开发出自己的指令集，则 创新可信程度将显著提升，同时在ARM V9等新架构拿不到授权的情况下依 然可以维持先进性。 （3） 第三类是以海光、兆芯为代表的获得X86授权的厂商，可以在一定程度上进行自主开发、持续迭代、创新自己的产品，但是英特尔、AMD的X86授权通 常仅在内核层，在此层面上形成自主指令集有一定难度。
根据公开测评数据，鲲鹏920产品性能较好。通过将鲲鹏920 CPU产品与国内主流厂 商产品进行参数对比，可发现鲲鹏CPU产品最大支持的核心数、内存通道数等指标 与其他国产CPU相比较好。根据华为官方微信公众号，2019年发布的鲲鹏920代表 了当时业界性能优异的ARM-based处理器，典型主频下，鲲鹏920的SPECint Benchmark评分超过930，超出业界标杆25%。同时，鲲鹏920还具备绿色计算的特 点，能效比优于业界标杆30%，可以在为数据中心提供高性能的同时降低功耗。 鲲鹏芯片基于ARM架构，生态体系持续拓展。鲲鹏处理器基于ARMv8架构永久授权， 处理器核、微架构和芯片则由华为自主研发设计，因此鲲鹏芯片具有可以共享ARM 生态的优势。另一方面，自鲲鹏芯片推出以来，华为积极构建基于鲲鹏芯片的生态 系统。近年来，兼容ARM架构的国产操作系统、数据库等基础软件纷纷推出。鲲鹏 芯片在各行业、各场景应用过程中，兼容性得到显著增强。
搭载鲲鹏芯片的服务器快速拓展，对行业原有X86体系的服务器产品具有一定影 响。通用服务器应用领域较广，对操作系统、数据库、虚拟化、集群管理等基础与 工具软件要求较高，华为具备的全套生态支撑能力在国产替代的背景下具有明显的 优势。我们判断，随着搭载鲲鹏芯片的服务器快速拓展，X86体系下的芯片和单一 品类整机制造商在市场份额上可能会面临侵蚀和挑战。
昇腾910性能指标亮眼。寒武纪2021年推出的云端AI芯片思元370在7nm工艺下集成 390亿个晶体管，其最大算力高达256TOPS(INT8)，是上一代产品思元270算力的2倍。寒武纪凭借思元370实现了阿里云等互联网厂商的商业化突破。百度昆仑芯AI芯 片已经量产并在百度搜索引擎和智能推荐等业务中部署超过数十万片。阿里平头哥 开发的含光800是针对云端推理和训练任务的RISC-V指令集架构AI芯片，旨在提供 更高效的计算和存储能力。在国产AI芯片中，华为昇腾910的算力和算力功耗比等指 标亮眼。
搭载昇腾芯片的AI服务器已落地多个人工智能计算中心项目，商业化方面具有先 发优势。华为的昇腾芯片和寒武纪的思元系列芯片是国内较早开始推广，商业落地 的步伐较快。以采用昇腾AI算力基础设施建设的武汉人工智能计算中心（AIDC） 为例，其一期项目投运后，从2021年5月投入运营至12月，吸引了超过100多家企 业入驻，已孵化出超过50多类场景化解决方案，日均算力使用超过90%。例如，武 汉纳思系统公司的业务是AI赋能电力巡检，通过武汉AIDC的算力支持和华为CANN 提供的软件工具开发出的AI算法让镜头在极微弱的光线环境下也能辨认隐患，实现 快速监测。商业化落地方面，国产AI芯片的计算能力已经与各地的AIDC进行了深 度融合，实现了商业模式的创新和突破。这种落地应用不仅带来了新的商业机会， 也为其技术的持续改进和升级提供了实践经验。
华为的昇腾芯片快速渗透，粘性提升，用户生态不断拓展。华为昇腾芯片在具有 一定客户基础后，其持续迭代和推广自研的计算平台，积极拓展用户生态。为吸引 用户基于昇腾芯片开发AI应用，华为打造了系统级计算平台CANN，提供了从底层 算子、模型开发再到上层应用全流程的开发工具，可覆盖全场景应用，方便开发者 快速开发各类算法。在过去几年，CANN持续迭代升级，不仅通过对于底层硬件资 源的优化提升算力利用率，降低用户的研发成本，还提升了用户粘性，打造用户生 态圈。我们认为，最先成功商业化的公司将会扩大对追赶者的优势，因为最终用户 不大会接受同时采用诸如四五种以上不同的芯片计算平台体系。 华为在部分场景与AI应用公司构成竞争关系。华为在AI产业链中扮演的角色不仅仅 作为底层软硬件基础设施提供商，还针对部分场景开发了具体的AI应用。以AI大模 型为例，华为不仅提供底层算力（昇腾AI芯片）、训练框架（Mindspore昇思）和 基础大模型（盘古大模型），还开发了行业级大模型（盘古金融大模型、盘古制造 大模型等）以及针对场景的AI应用（先导药物筛选、传送带异物检测等）。这与部 分AI应用提供商构成同业竞争的关系，其发展会受到一定限制。我们认为，华为在 各场景中提供全栈AI解决方案的战略会影响其基础AI算力产品的商业拓展。
AI算力市场整体处于新兴市场起步阶段，华为昇腾芯片的快速渗透对同行竞争者影响有限。与通用算力不同，AI算力具有专用性的特点，不同厂商开发的AI芯片对于 不同AI算法的加速效果各不相同，各类AI芯片在不同场景中均有不同程度的比较优 势。我们判断，华为昇腾、寒武纪思元芯片等都各自有其优势的应用场景和市场空 间。此外，AI算力领域整体处于新兴市场起步阶段，行业增速高于通用算力市场。 在这一阶段，行业参与者往往能够凭借具有竞争力的产品实现从0到1，再到一定市 场份额的发展，能够享受更多下游快速渗透带来的机会，而同行竞争带来的压力相 对较小。
