不久前，华为全连接大会上，华为轮值董事长徐直军透露，华为的昇腾AI芯片在国内市场的份额已达约50%，而英伟达为8%。这一变化与2022年的数据形成鲜明对比，当时英伟达占据95%市场份额，而昇腾仅为3%。短短四年内，市场格局发生了显著转变。

造成份额逆转的直接原因是美国对英伟达的制裁，禁止高端GPU向中国出口，特供版本的性能下降与供应不稳定迫使中国的AI训练市场进行了一场全面的转型。这一断供政策导致了被动替代的出现，但要实现替代，国产芯片本身需要满足用户需求。如果华为的昇腾芯片无法支持大规模的模型训练或兼容软件，客户不会因为无法购买英伟达产品而被迫接受替代。

徐直军解释，华为的单芯片先进制造受限，因此选择了系统战术。通过Peerium计算架构和灵衢总线，华为能够将大量芯片连接成大规模集群，单个集群的卡片数可扩展至256,000，带宽接近800GB/s。虽然单卡性能不及英伟达的H100或B200，但组成一万张卡的集群总算力可以与传统方式相媲美甚至超越。这种竞争重点从单个芯片的峰值性能转向了大规模互联的效率。

尽管这条道路并非华为所独有，谷歌TPU、特斯拉Dojo等其他公司也在探索系统级算力扩展，昇腾的特点在于它在无法获取EUV光刻机和限制7nm以下代工的背景下，依靠成熟制程和先进封装技术来实现可用方案。其能效比和绝对峰值虽不如英伟达，但能够支持大规模模型训练，并满足国内智算中心的运营需求。

对于采购方而言，能否稳定供应、正常运行以及不存在断供风险是关键，这些因素在决策时比性能数据更重要。评论区有网友指出，若英伟达进入市场竞争，华为可能就难以取胜。尽管CUDA生态系统十分成熟，全球开发者工具和模型库长期围绕英伟达构建，但中国市场对训练模型场景的集中性以及头部客户的适配能力使得国产方案逐渐显现出竞争力。

另一则高赞评论提到，市场份额的提升并不意味着生态系统的完善。50%的所占份额基于出货量，并不代表算力总规模可比。英伟达的单卡算力更胜一筹，8%市场份额的实际算力占比仍有意义。虽然昇腾的市场份额主要集中在训练集群和政企智算中心，但在其他应用场景中，英伟达的低端显卡依旧存在大量存量。

还有人提到三星的案例，表明市场竞争并不完全决定于品牌份额。尽管三星在国内市场遭遇挑战，但在存储芯片领域，受AI芯片需求推动，市值和利润却创下新高。华为目前尚面临单芯片生产工艺的差距以及软件生态的挑战，全球开发者社区依然偏向英伟达，这意味着华为尚未完全取得领先。

因此，华为昇腾超越英伟达的市场份额并非绝对成功，而是表明即使在不具备最先进制程的情况下，其在供应保障与运营稳定性上的成就更符合基础设施建设的逻辑。在基础设施领域，可靠性是首要要求，其次才是性能。如何看待华为昇腾市场份额的变化，值得进一步讨论。