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6月12日消息，據多方報道，美國商務(wù)部長(cháng)盧特尼克（Howard Lutnick）近日重申，美方不會(huì )把自家最好的芯片直接給中國，而是希望以飛機零件、乙烷作為談判籌碼，希望中國移除稀土出口管制。

而就在2天前，《人民日報》刊登了與華為創(chuàng )始人任正非的一段對話(huà)，背后意義不言而喻。

在采訪(fǎng)中，任正非談到，芯片問(wèn)題其實(shí)沒(méi)必要擔心，用疊加和集群等方法，計算結果上與最先進(jìn)水平是相當的。

他表示，我們單芯片還是落后美國一代，我們用數學(xué)補物理、非摩爾補摩爾，用群計算補單芯片，在結果上也能達到實(shí)用狀況。

“硅基芯片，我們用數學(xué)補物理、非摩爾補摩爾，利用集群計算的原理，可以達到滿(mǎn)足我們現在的需求。”他說(shuō)。

眾所周知，目前先進(jìn)芯片主要有兩個(gè)應用方向，一是智能手機、電腦等尖端科技設備，二是AI訓練需求最大的高端GPU。

先說(shuō)手機、電腦芯片。手機就不用多說(shuō)了，華為自家的麒麟9020等芯片已經(jīng)自給自足，包括華為鴻蒙電腦也使用了新一代麒麟芯片。華為MateBook Fold折疊電腦拆解顯示，CPU、電源、Wi-Fi芯片全是海思自研。

高端GPU此前一直依賴(lài)NVIDIA，雖然現在受到了出口限制，但同樣有替代品。

今年4月，國際知名半導體研究和咨詢(xún)機構SemiAnalysis發(fā)布專(zhuān)題報道稱(chēng)，華為云最新推出的AI算力集群解決方案CloudMatrix 384憑借其顛覆性的系統架構設計與全棧技術(shù)創(chuàng )新，在多項關(guān)鍵指標上實(shí)現對NVIDIA旗艦產(chǎn)品GB200 NVL72的超越，標志著(zhù)中國在人工智能基礎設施領(lǐng)域實(shí)現里程碑式突破。

CloudMatrix 384基于384顆昇騰芯片構建，通過(guò)全互連拓撲架構實(shí)現芯片間高效協(xié)同，可提供高達300 PFLOPs的密集BF16算力，接近達到NVIDIA GB200 NVL72系統的兩倍。

此外，CloudMatrix 384在內存容量和帶寬方面同樣占據優(yōu)勢，總內存容量超出NVIDIA方案3.6倍，內存帶寬也達到2.1倍，為大規模AI訓練和推理提供了更高效的硬件支持。

報道分析稱(chēng)，盡管單顆昇騰芯片性能約為NVIDIA Blackwell架構GPU的三分之一，但華為通過(guò)規?；到y設計，成功實(shí)現整體算力躍升，并在超大規模模型訓練、實(shí)時(shí)推理等場(chǎng)景中展現更強競爭力。

SemiAnalysis也指出，華為的工程優(yōu)勢不僅體現在芯片層面，更在于系統級的創(chuàng )新，包括網(wǎng)絡(luò )架構、光學(xué)互聯(lián)和軟件優(yōu)化，使得CloudMatrix 384能夠充分發(fā)揮集群算力，滿(mǎn)足超大規模AI計算需求。

而軟件是卡不住脖子的，借用任正非的話(huà)說(shuō)——那是數學(xué)的圖形符號、代碼，一些尖端的算子、算法壘起來(lái)的，沒(méi)有阻攔索。

當然，任正非也特別強調基礎理論研究的重要性。他說(shuō)，當我國擁有一定經(jīng)濟實(shí)力的時(shí)候，要重視理論特別是基礎理論的研究。基礎研究不止5至10年，一般要10年、20年或更長(cháng)的時(shí)間。如果不搞基礎研究，就沒(méi)根。 即使葉茂，欣欣向榮，風(fēng)一吹就會(huì )倒的。

他提到，華為一年投入人民幣1800億元在研發(fā)，其中約600億元從事基礎理論研究，不考核。 其余1,200億元左右投入在產(chǎn)品研發(fā)，是要考核的。

“沒(méi)有理論就沒(méi)有突破，我們就趕不上美國。”任正非說(shuō)。