2025 年 10 月 27 日，David Thomas 发表分析指出，华为通过发布新一代 AI 技术栈，包括 CloudMatrix 384 AI 芯片集群、MindSpore 深度学习框架、CANN（神经网络计算架构）及 ModelArts 云平台，构建起一套从硬件到软件的全栈自主 AI 体系。这套技术栈以 “突破外部技术限制、实现高效 AI 部署” 为核心目标，虽在生态成熟度上与英伟达（NVIDIA）等国际巨头存在差距，但凭借分布式架构优化、软硬协同设计及低成本优势，正成为英伟达生态的有力挑战者，尤其为受美国制裁影响、寻求替代方案的企业提供了新选择。
华为 AI 技术栈的硬件核心是 CloudMatrix 384 AI 芯片集群，该集群由多颗昇腾 910C 处理器通过光链路连接构成，采用分布式架构设计，在资源利用率与芯片运行效率上实现突破 —— 尽管单颗昇腾 910C 芯片性能不及英伟达 H100（实测显示昇腾 910C 在 DeepSeek 模型推理中性能约为 H100 的 60%，部分场景经优化可提升至 80%），但通过集群协同，整体性能可媲美英伟达 Grace Blackwell 超级芯片，能提供 300 PFlops 算力与 48TB 高带宽内存，支持万亿参数大模型的训练与推理。从架构细节看，CloudMatrix 384 采用 “纵向扩展（Scale up）+ 横向扩展（Scale out）” 双模式：纵向通过高速交换机组成 384 卡超节点，横向借助参数面交换机支持最大 16 万卡集群规模，通信带宽较传统以太网提升 15 倍，时延降低 10 倍，解决了大规模集群中数据传输的瓶颈问题。此外，该集群还支持 “朝推夜训” 的资源调度模式，通过训练与推理资源池的灵活调配，将资源利用率提升 30% 以上，大幅降低企业运营成本。
软件层面，华为 AI 技术栈以 MindSpore 框架为核心，构建起适配昇腾硬件的全流程开发体系。与英伟达生态主流的 PyTorch、TensorFlow 框架不同，MindSpore 针对昇腾处理器的架构特性进行深度优化，尤其在大模型开发与部署上具备独特优势：支持动静统一编程模式，可根据场景自动切换执行逻辑 ——GRAPH_MODE（图模式）在部署阶段提前编译计算图，实现更高执行效率；PYNATIVE_MODE（动态图模式）则在开发初期实时执行操作，便于调试与错误追踪，开发者可在不同阶段灵活切换，平衡开发灵活性与部署性能。不过，MindSpore 与 PyTorch/TensorFlow 存在显著差异，需用户进行一定程度的 “重构适配”：例如语法规则、训练流水线及函数调用逻辑不同，卷积层、池化层的填充模式（padding mode）、权重初始化默认方法存在差异，InstanceNorm3d 等算子的参数默认值也不一致（MindSpore 的 affine 参数默认开启，支持 γ、β 参数学习，而 PyTorch 默认关闭）。为降低迁移成本，华为提供模型转换工具，支持将 PyTorch/TensorFlow 模型通过 MindIR（MindSpore 中间表示）格式导出并适配昇腾硬件，典型场景迁移至生产环境可在 2 周内完成，同时推出昇腾模型动物园（Ascend Model Zoo）与 MindSpore Lite 推理引擎，提供硬件专属调优工具，进一步简化部署流程。
CANN 作为连接硬件与软件的关键中间层，承担着模型编译、优化与执行的核心职责，功能类似英伟达的 CUDA。它提供一套完整的工具链与库文件，支持开发者通过 profiling 工具监控模型性能瓶颈，利用调试功能定位问题，尤其针对昇腾芯片的架构特性优化算子执行逻辑 —— 例如通过 “一卡一专家” 分布式推理部署，将单卡性能提升 4 倍，在多模态模型、大模型推理等场景中效果显著。此外，CANN 还支持跨节点共享 KV 缓存（通过 EMS 服务）与 AI 数据加速（通过 SFS Turbo 服务），前者大幅降低首 Token 时延，后者将数据加载速度提升 10 倍，解决了大模型推理中 “数据读取慢、响应延迟高” 的常见问题。
ModelArts 云平台则是华为 AI 技术栈的 “落地载体”，作为与 AWS SageMaker、谷歌 Vertex AI 对标的云服务，它与昇腾硬件、MindSpore 框架深度集成，支持从数据标注、预处理，到模型训练、部署、监控的全流程 AI 开发。平台提供 API 与 Web 界面两种操作方式，用户无需配置复杂基础设施，即可通过 “开箱即用” 的工具链完成模型开发 —— 例如借助平台内置的迁移工具，自动分析 PyTorch 模型的算子兼容性，生成适配 MindSpore 的转换报告；通过可视化监控面板实时查看训练过程中的 loss 值、算力利用率等指标，及时调整参数。同时，ModelArts 还整合了 AI Gallery 生态资源，沉淀 10 万 + 行业资产与开源大模型，支持用户直接调用或二次开发，加速 “百模千态” 应用的落地，例如自动驾驶场景中 PB 级数据的高效训练、AIGC 场景的模型推理优化等。
尽管华为 AI 技术栈优势显著，但仍面临三大挑战。其一，生态成熟度不足：MindSpore 框架的第三方库数量、社区支持力度远不及 PyTorch/TensorFlow，部分专业领域（如量子计算、精密医疗）的工具链尚未完善，开发者需投入额外时间适配；其二，硬件分布受限：昇腾芯片在部分国家与地区的供应有限，非华为核心市场的企业需通过 ModelArts 等合作伙伴平台远程访问硬件资源，增加了测试与部署的复杂度；其三，迁移成本较高：习惯英伟达生态的团队需重新学习 MindSpore 语法、CANN 工具链操作及 ModelArts 平台逻辑，且部分复杂模型的转换需手动调整算子，无法完全自动化。对此，华为推出针对性解决方案：提供详细的迁移指南与技术支持，开发 “昇腾版” 主流开源大模型（如 DeepSeek、Qwen 系列），实现内源代码、镜像、性能三层开放，将大模型开发周期从月级缩短至天级；同时联合德勤、埃森哲等咨询机构，为企业提供定制化迁移服务，降低转型门槛。
从行业影响来看，华为 AI 技术栈的推出具有重要战略意义。对国内企业而言，它打破了对英伟达生态的依赖，尤其在大模型训练、自动驾驶、工业 AI 等算力密集型场景，提供了成本更低、可控性更强的替代方案 —— 例如某自动驾驶企业采用 CloudMatrix 384 集群后，训练效率较英伟达 H100 集群提升 20%，硬件成本降低 40%；对全球 AI 产业而言，华为的全栈自主路径为行业提供了 “非英伟达模式” 的新样本，其分布式架构优化、软硬协同设计等技术思路，正推动 AI 基础设施向 “多元化、低成本” 方向发展。不过，要实现对英伟达生态的全面超越，华为仍需在生态建设上持续发力：一方面需吸引更多第三方开发者参与 MindSpore 社区，丰富工具链与应用案例；另一方面需扩大昇腾芯片的产能与全球供应，提升技术栈的可及性，让这套全栈自主的 AI 体系真正走向规模化应用。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/hua-wei-ai-ji-shu-zhan-chong-gou-yu-you-hua-da-zao-zi-zhu
