突破在當今數字化時代，AI技術的快速發展對芯片的算力和能效提出了前所未有的要求。Ascend 910C作為國產AI芯片的代表之一，其技術突破和市場表現備受關注。本文將結合摩根士丹利（Morgan Stanley）的最新研報以及其他相關機構的研究，深入解析華為昇騰910C的技術特點、市場前景以及投資機會。

 

據 DeepSeek 的研究人員稱，在推理方面，它能達到英偉達 H100 性能的 60%。雖然昇騰 910C 并非性能冠軍，但它能夠成功減少中國對英偉達 GPU 的依賴。‘

 

根據Lennart Heim的分析，Ascend 910C在FP16精度下的算力約為800 TFLOPS，內存帶寬約為3.2 TB/s，性能大約達到英偉達H100的80%。盡管存在差距，但Ascend 910C在成本和能效比方面具有顯著優勢，單卡成本約為1800美元，僅為H100的1/5。

 

910C 處理器的推理性能超出預期。此外，通過對 CANN 內核進行手動優化，其效率還能進一步提高。DeepSeek's 對Ascend的原生支持及其 PyTorch 代碼庫，使得從 CUDA 到 CANN 的轉換能夠輕松無縫進行，從而更易于將華為的硬件集成到人工智能工作流程中。

 

 

一， 910C 架構和 升級突破

 

（一）簡介

 

Ascend 910C芯片 double 910B FP16 600TFLOPS采用了華為自研的達芬奇架構，具有強大的計算能力和能效比，能夠支持多種深度學習框架和算法，廣泛應用于Cloud computing, edge computing和Aiot等領域。這款芯片的主要特點包括高性能、高能效比、多種應用場景和開放性

 

Ascend910C并非AI training的最佳選擇。該領域，Nvdia仍保持著無可爭議的領先地位。 

Ascend 910C 選擇了相對成熟的技術：將兩顆獨立的 Ascend 910B 芯片分別放置在各自的Interposer，再通過有機基板將兩個Interposer連接起來。這種封裝方式雖然在芯片間互聯帶寬上可能低于 NVIDIA 的先進封裝方案，但具有更低的成本、更高的良率以及更快的量產速度。

通過這種Dual-core interconnect架構，Ascend 910C 的運算能力和存儲器容量達到了 Ascend 910B 的兩倍，同時增強了對各類 AI 工作負載數據的支持能力

下圖是封裝示意圖 （非官方）

（二）子模塊910B分析

 

 

 

Ascend 910B

是Ascend 910的升級版本，采用中芯國際的N+1工藝（等效7nm）

 

芯片尺寸為21.32 mm × 31.22 mm，面積665.61 mm²

 

• FP16算力：約320 TFLOPS。

• INT8算力：約640 TOPS。

• 顯存：64GB HBM2e。

• 顯存帶寬：400 GB/s。

• 功耗：310W。

在架構和性能上進行了優化，以適應更復雜的AI計算任

其Virtuvian芯片包含25個“新達芬奇”AI核心，可能是對原有達芬奇核心的改進，以適應新的工藝和性能需求

 

• CANN生態：華為通過CANN（Compute Architecture for Neural Networks）軟件棧和MindSpore框架支持910C，兼容TensorFlow和PyTorch，提升開發者友好性。

 

安裝CANN工具包（以5.1.RC2版本為例）

 

wget https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/CANN/5.1.RC2/Ascend-cann-toolkit_5.1.RC2_linux-aarch64.run

 

chmod +x Ascend-cann-toolkit_5.1.RC2_linux-aarch64.run

 

./Ascend-cann-toolkit_5.1.RC2_linux-aarch64.run --install

 

 

達芬奇架構（Da Vinci Core）

 

 

二、Ascend 910C：技術突破與戰略意義

 

（一）技術突破

 

Ascend 910C是首款基于SMIC N+2（7nm）, 包含530億個晶體管. 的AI訓練芯片。通過Chiplet package，和上一代類似，Ascend 910C將多個小芯片拼接成一個大芯片，實現了算力的顯著提升。其核心參數如下：

 

• 算力：在FP16精度下，單卡算力達到781.25TFLOPS，綜合性能對標

 

英偉達H100的60%-95%。

 

• 能效比：功耗為310W，通過系統級優化（如CloudMatrix384超節點）實現萬卡集群線性度>95%，MFU達到55%。

 

• 成本優勢：單卡成本約為1800美元，僅為H100的1/5，售價約2萬元人民幣，推動企業AI部署成本降至傳統方案的20%。世界前10AI部署至今沒有國內芯片算力卡

 

（二）戰略意義

 

Ascend910C的推出不僅標志著國產AI芯片在技術上的重大突破，還在戰略上具有深遠意義：

 

• 打破封鎖：Ascend910C打破了對華AI芯片的技術封鎖，成為H20特供版的替代首選。

 

• 支撐“東數西算”工程：Ascend910C為國產算力的自主可控提供了核心支持，助力“東數西算”工程的順利推進。

 

• 推動AI普惠化：通過大幅降低訓練成本，Ascend910C推動了AI技術的普惠化，使更多企業能夠負擔得起高性能AI計算。

 

三、核心利好：量產加速、生態完善與政策紅利

 

（一）量產與訂單速發

 

Ascend910C的量產計劃已經明確：

 

• 產能規劃：2025年Q2開始量產，首批出貨量達到7萬顆，全年目標出貨量為80萬顆。2026年將推出支持FP8的910D版本

 

• 客戶驗證：阿里、騰訊、百度等頭部企業已完成測試，比亞迪、深圳龍崗區已落地AI質檢與城市中樞項目。還中標了深圳政務AI系統32億元訂單，進一步鞏固了其在市場中的地位。

 

（二）技術迭代與生態協同

 

Ascend910C在軟件和生態方面也取得了顯著進展：

 

• 軟件適配：AscendMindSpore 2.6支持類DeepSeek V3/R1 Moe架構模型，系統吞吐率提升2.8倍。

 

• 產業鏈合作：與80家伙伴聯合開發大模型一體機，適配160+第三方模型，覆蓋金融、智能制造等場景。

 

 

 

（三）政策與成本驅動

 

在政策和成本方面，Ascend910C也具有顯著優勢：

 

• 國產替代：在美制裁下，Ascend910C成為國內智算中心的核心算力底座，訂單量突破7萬片（價值20億美元）。

 

• 成本優勢：訓練成本僅為行業巨頭的3%-5%，推動AI普惠化。

 

四、產業鏈核心供方：從芯片制造到場景落地

 

（一）上游：芯片制造與封裝

 

• SMIC（688981）：Ascend910C的代工方，N+2工藝良率提升至50%，2025年相關收入或超50億元。

 

（二）中游：核心零部件

 

• 華豐科技（688629）：高速背板連接器市占率70%，單臺Ascend服務器需8-12個連接器，2025年營收增量或達24億元。

 

• 泰嘉股份（002843）：Ascend服務器電源獨家代工，單卡電源價值量超5000元，出口美國業務占比不足2%，關稅影響有限。

 

（三）下游：服務器與行業應用

 

• 拓維信息（002261）：推出Atlas800服務器，參與多地智算中心建設，2025年訂單預計翻倍。

 

• 神州數碼（000034）：Ascend服務器代工龍頭，2024年市占率超30%，中標深圳政務AI系統32億元訂單。

 

（四）配套技術：液冷與散熱

 

• 申菱環境（301018）：Ascend液冷一供，單千瓦解決方案價值4000元，2025年市場規模或超百億。

 

• 網宿科技（300017）：浸沒式液冷方案進入商用階段，PUE均值低至1.049，技術溢價空間顯著。

 

五、風險與挑戰

 

盡管Ascend910C在技術、市場和政策方面都取得了顯著進展，但仍面臨一些挑戰：

 

• 技術瓶頸：7nm能效比落后于英偉達4nm產品，HBM內存與先進封裝仍依賴海外技術。

 

• 產能壓力：SMIC擴產進度及封裝廠商產能能力制約出貨量。

 

• 生態短板：CUDA生態成熟度遠超Ascend，開發者遷移需長期投入。正如英偉達CEO黃仁勛所言：“大多數的AI新創都奠基于英偉達的CUDA平臺，英偉達的策略就是讓平臺衍生出龐大的軟件生態，讓后者難以突破。

 

五、市場表現與未來展望

 

（一）市場表現

 

根據摩根士丹利的最新研報，中國在GPU領域的自給率正在快速提升。2024年中國人工智能GPU的自給率為34%，預計到2027年將提升至82%。這一增長主要得益于Ascend系列和寒武紀等本土供應商的努力。華為Ascend910C作為其中的代表，其性能和市場表現尤為突出。

 

（二）未來展望

 

摩根士丹利預測，到2027年，中國云人工智能市場規模將達到480億美元，占全球總量的20%。Ascend910C及其后續產品將在這一市場中扮演重要角色。此外，SMIC的產能擴張和良率提升也將為Ascend910C的量產提供有力支持。

 

（三）量化數據

 

• 自給率：2024年34%，2027年預計提升至82%。小米利用自己出色的整合能力把暴力都會做成白菜價， 

 

• 市場規模：2027年全球云人工智能市場規模預計達到2390億美元，中國占20%。

 

• 產能：SMIC預計為Ascend910C分配2.6萬片晶圓/月的產能，假設良率為30%-50%。

 

六、供應鏈

 

從短期來看，Ascend910C的量產與訂單放量將直接拉動上游硬件（連接器、電源）的需求。中長期來看，需要關注軟件生態突破與國產替代政策的落地。建議關注以下核心標的：

 

• 華豐科技：高速背板連接器市場領導者，受益于Ascend服務器的快速出貨。

 

• 泰嘉股份：Ascend服務器電源獨家代工，市場地位穩固。

 

• SMIC：作為Ascend910C的代工方，受益于工藝良率提升和訂單增長。

 

• 申菱環境：液冷技術領先，為Ascend910C的提供散熱需求。

 

同時，建議投資者關注液冷、封裝等配套環節的技術迭代，這些領域也將迎來新的發展機遇。

 

七、總結

 

Ascend910C作為國產AI芯片的代表，不僅在技術上取得了重大突破，還在市場和政策方面展現了強大的競爭力。盡管面臨技術瓶頸和生態短板等挑戰，但隨著技術的不斷進步和政策的支持，Ascend910C有望在AI芯片市場中占據重要地位。對于投資者來說，Ascend910C及其產業鏈的核心標的提供了豐富的投資機會，值得長期關注。