华为昇腾 AI 芯片六年造芯路：从达芬奇架构到断供突围

华为昇腾 AI 芯片的诞生，既是一家中国科技企业在战略层面「提前下注」的产物，也是一场被外部封锁倒逼的自研长征。2026 年 5 月华为抛出方法论「韬定律」，7 月推出 Atlas 950 超节点；同年底，已量产的昇腾 950 与即将上市的麒麟 2026 也被纳入了这条技术主线。这些节点背后，是华为从 2016 年起在 AI 算力领域六年多的高强度投入，其完整路径收录于方兴东所著《昇腾崛起》一书。

战略觉醒：为 AI 单独造一颗芯片

华为进入 AI 芯片赛道的起点是认知层面的转变。2016 年 1 月在 CES 大会期间，何庭波曾向黄仁勋提出将英伟达手机相关技术授权给华为，被当场拒绝——黄仁勋表态「我只擅长做 GPU」。这次受挫让何庭波意识到，核心技术「求不来、要不到，更等不起」。

同年 8 月，时任轮值董事长徐直军在渥太华与深度学习先驱 Yoshua Bengio 交流后，深信深度学习将引发下一场工业革命，并在蒙特利尔设立研究所。10 月的温哥华 AI 战略研讨会形成两项关键共识：AI 是一种通用目的技术，将改变每个行业；AI 同时是一种思维模式，所有研发人员都必须学习。会后，华为 AI 研发从「集中式」转向「分散式」，由各部门全面展开。

2017 年 6 月，何庭波、廖恒与徐直军在上海研究所讨论「是否为 AI 专做一颗芯片」时，反对者认为应用需求不明，但廖恒坚持「将来各种计算机的应用都可以转化为基于神经网络来实现」，最终徐直军拍板支持。2018 年 10 月的全联接大会上，华为正式发布 AI 发展战略与全栈全场景解决方案，第一颗昇腾 310 芯片亮相，「昇腾」品牌由此确立。

达芬奇架构：另起炉灶的技术豪赌

昇腾的核心是达芬奇架构（D 项目），由徐直军亲自担任组长，组员均为各大业务体系总裁，规格之高在华为内部极为罕见。架构方案曾经历激烈竞争：麒麟总架构师主导的方案追求尽可能像英伟达；廖恒则提出截然不同的设计原则——不追求最小面积，也不追求功耗极致，而是聚焦「单位功耗下 AI 算力最大化」，最终何庭波选择了后者。

达芬奇架构的标志性创新是 3D Cube 结构。相较传统 2D 设计，3D Cube 只需 16×16×16 立体结构即可在一个 Cycle 内完成全部矩阵乘加运算。为避免后续被海外指令集「卡脖子」，华为选择自建指令集而非沿用 CUDA 或 ARM/RISC-V。廖恒提出的「广谱化」思路，使同一套架构覆盖从不到 5 美元到 5 亿美元的产品，跨度达 1000 万倍。

配套软件栈同样是生死之战：

MindSpore 框架顶着「全球已有 PyTorch、TensorFlow，华为是否应聚焦硬件」的争议立项，徐直军的判断是「只要十年内启动都不算晚」。
CANN 被何庭波视为「芯片真正的核心」，由已办退休的吴昱贤返岗牵头设计。
Ascend C 算子编程语言放弃最初的 Python 路线，于 2022 年改为 C++ 类库，让普通开发者也能上手。

2019 年 8 月，徐直军发布昇腾 910。廖恒感慨深耕芯片行业多年，从未想过能在 11 个月内让一套全新架构落地——「这是一个破纪录的速度」。1000 张昇腾 910 组集群后，系统性能线性比达 90% 左右，高出市场同期产品近 15 个百分点。

在断供中「重新发明」一切

2019 年 5 月 16 日，美国将华为列入出口管制实体清单，采用台积电 7nm EUV 工艺的昇腾 910A 生产直接受阻；2020 年 8 月 17 日，禁令升级为外国直接产品规则（FDPR），对华为实施 100% 封锁。鲲鹏 920 与麒麟 9000 因此被「永远定格」，研发被迫暂停，产品停止发货。

封锁反而催生了多个「全球首个」：

灵衢协议（UnifiedBus）：因 SIG、PCI 等国际标准组织关闭华为成员权限而全面自研，对标并试图超越英伟达 NVLink，廖恒称之为「秦始皇统一六国」。
新型 EDA 工具：外界质疑「没有 EDA 怎么活」，何庭波干脆回应「这不是一件难事」，华为不仅存活，还造出了美国没有的新型 EDA。
全下沉调度：Ascend C 可一次性向芯片加载 100 个计算任务逐个执行，调度方式与英伟达每任务服务器下发不同。

制裁也带来意外的反噬：禁令实施一年多华为并未被打垮，英伟达营收反而减少约 4 亿美元——其约 80% 出货量流向中美两国。

软硬协同：DeepSeek 时刻与全面开源

真正的转折发生在 2025 年春节。DeepSeek 的爆发让任正非「第一次真切感受到，中国企业有望真正实现软硬协同」：华为云贵安数据中心在除夕夜紧急开通 1024 张昇腾 910B，三天内完成 3000 多张芯片的部署。DeepSeek V4 技术报告封面上印着两行字——「英伟达 GPU，华为昇腾 NPU」。

更早的场景落地同样值得关注：

基站验收引入 AI 后，非洲地区单次上站检查成本从 1000 欧元大幅压缩；
华为每年约 500 万张发票审核在 OCR 与孟晚舟推动下实现自动化；
2018 年华为重金聘请印度籍 CTO 完成的 AI 产业报告（费用约 300 万美元），直接推动了 ModelArts 的诞生。

2025 年 8 月 5 日昇腾计算产业发展峰会上，徐直军宣布 CANN 全面开源开放，并在近一个多小时的脱稿演讲中向专家坦言：昇腾与 GPU 的优势都是「做出来的，不是生来就有的」。

从 2016 年的战略觉醒，到 2025 年 CANN 全面开源，华为用近十年时间证明：在 AI 算力这一最具战略意义的领域，自研从来不是选项，而是唯一的出路。