一、英伟达AI芯片的优势分析

　　从最终用户的视角对英伟达GPU产品优势的评价，可概况为如下5点；

　　好用：从芯片性能角度市场top1，不接受反驳。易用：CUDA生态配套工具齐全，上手无压力。都在用：产品案例多、成熟度强，市场认可度高。各类场景都能用：产品布局全，各类场景都有高中低产品对应。不同规模都能用：扩展性强，支持大规模集群扩展，千卡、万卡、十万卡，统统不在话下。九游会j9官网真人游戏第一品牌

　　二、国内英伟达和国产芯片的市占率情况

　　今年最新数据暂时没找到，下图是IDC公布的去年H1国内AI芯片出货量情况，可以看到英伟达市的出货量占据主导地位，市占率高达90%，总出货量为51万片，其中英伟达为46万片，华为近4万片，其他品牌总计在1万片多一点， 国产芯片排名靠前的分别为HW、昆仑芯和寒武纪等。

　　（图片可放大看）

　　三、单芯片性能层面的对比

　　单卡性能差距集中在芯片算力（以FP16为例）、显存大小和显存类型、显存带宽、AI芯片间互联带宽等，如下2个截图有详细展示，大家自行查看：

　　1、英伟达在售或者即将发售的旗舰GPU产品

　　2、国产在售的主流AI芯片（部分）参数情况

　　四、单台八卡机整机的性能对比

　　除了整机计算性能差距外，虽然都是八卡整机，但是在其他规格方案也有差异，主要集中在芯片互联和网卡配置，英伟达H100整机标配8张cx7的400G网卡，而HW的ST八卡机是8张200G网卡，摩尔仅配置2张400G；

　　HW ST OAM八卡机的基本配置如下：

　　摩尔 S4000 OAM八卡机的内存和网卡配置（截图于其官网视频）：

　　五、AI芯片生态层面差距分析

　　芯片性能是纸面参数，生态的成熟是决定用户能否真正用起来的关键，英伟达CUDA生态发展了十余年成熟度和客户使用覆盖度都是最优的，国内AI芯片想突破英伟达壁垒主要是两类路线，分布式兼容或者构建自有生态，天数、摩尔线程、海光DCU以兼容Cuda为主，而寒武纪、昆仑芯、昇腾、燧原、算能等则是构建自有软件栈，还有很长的路要走。

　　下图为寒武纪的软件栈布局（供参考）

　　六、大规模集群（千卡-万卡）实际落地方面差距巨大

　　近2年以来，大模型训练相关的需求激增，对应的AI服务器集群规模也越来越大。规模增大对GPU集群的真实效率和稳定性提出了更高要求。放眼全球，OpenAI、微软、xAI 和 Meta 在内的多个头部公司都在争相建立超过 10 万卡的GPU 集群，其中马斯克宣布在短短122天内建设10万张英伟达H100卡的Colossus集群,全球AI算力的竞争进入了全新阶段。

　　据已公开的信息，国内最大规模以万卡集群为主，前几天看新闻报道，百度升级AI异构计算平台百舸4.0，具备了10万卡集群部署和管理能力，个人认为国内万卡到十万卡依然需要依赖英伟达的GPU。从国产AI芯片的角度，千卡集群不完全成熟（看不到落地实际案例，建好用不起来的除外），国产AI芯片厂商依然在宣传千卡集群（如下截图）j9九游会。