中国人工智能（AI）企业深思科技于30日开源了基于华为AI芯片的AI程序开发软件。 这一举措被解读为旨在建立中国版AI软件生态，以应对NVIDIA的AI软件生态系统'CUDA'。 根据中国媒体《前瞻网》的报道，深思科技当天通过微信官方账号发布了华为的AI加速器'Ascend（昇腾）'用软件工具，并提供免费下载。这其中包括AI开发所需的高级编程语言TileLang。 彭博社将TileLang介绍为与NVIDIA的CUDA相对应的中国AI开发工具。CUDA是一个软件平台，帮助开发者利用NVIDIA AI芯片的性能开发AI程序。NVIDIA成功地基于CUDA构建了以其GPU为中心的AI生态系统。 深思科技表示，创建新的AI半导体生态系统需要一种易于使用且能够最大限度发挥芯片性能的编程语言，因此开发了TileLang。 深思科技进一步解释，TileLang的编程相较于CUDA更为简单，能够减少开发者编写代码的时间，并简化程序结构。同时，它还被设计为能够更好地利用AI芯片的特性，接近硬件所能提供的最大性能。 特别是使用此次公开的华为Ascend用TileLang，开发者可以在不逐一处理复杂芯片指令的情况下，利用相对简单的代码创建AI程序，并最大限度地发挥华为AI芯片的性能。 深思科技不仅开源了TileLang，还开源了高效训练和执行AI模型所需的计算、通信和数据处理相关软件。深思科技表示，这些软件在多个核心测试中达到了接近华为AI芯片最大性能的计算和通信能力。 深思科技还透露，在开发Ascend平台软件的过程中，得到了华为研究团队的积极支持。双方正在优化下一代AI芯片Ascend 950的计算性能和芯片间数据通信，并共同开发基于Ascend 950连接的128个AI芯片的超大型系统。 深思科技表示，将继续与华为合作，构建开放的AI软件生态系统。 彭博社分析指出，中国正在建立一个替代美国AI芯片和软件的生态系统，以应对美国的半导体出口管制。在这一过程中，深思科技与自主生产数据中心用AI芯片的华为之间的合作也在不断加深。 这被认为有助于中国降低对NVIDIA芯片的依赖，扩大自主开发和训练AI模型的基础。

英伟达正在寻找中国合作伙伴，共同开发6G AI-RAN（基于人工智能的无线接入网）基站。 中国经济媒体《界面》报道称，英伟达正在与中国基站制造商合作，旨在开发面向海外市场的6G AI基站。该媒体引用行业人士的话指出，英伟达的潜在合作伙伴是位于广东省深圳的佳贤通信。佳贤通信的相关人士表示：“英伟达自2025年起与我们公司接触，目前正在基于英伟达的CUDA生态系统共同开发6G AI-RAN基站，双方的合作已经进行超过半年。”佳贤通信预计将在开发出基于英伟达GPU的AI基站后，将其销售到海外市场。 目前，计算能力主要集中在数据中心，但随着人工智能应用的普及，具备计算能力的通信基站将能够满足AI计算的需求。英伟达正在推动将通信基站转变为小型数据中心的构想。 英伟达在中国寻找AI通信基站合作伙伴的原因在于全球基站供应链主要集中在中国。市场研究机构IndexBox预计，到2026年，中国将占全球5G基站硬件生产的60%至70%。 中国一位通信行业人士表示：“基站产业的专业性非常高，产业生态形成后，其他地区再培养人力资源是非常困难的。尤其是硬件设计和生产能力大多集中在中国。”他指出：“英伟达要想制造出最具竞争力且价格合理的基站，最终只能与中国企业合作。诺基亚和爱立信等全球通信设备公司也在中国生产。” 此外，高通首席执行官克里斯蒂亚诺·阿蒙在今年初表示：“掌握边缘AI（在用户附近运行的计算平台）的企业，最终在AI时代获胜的可能性最大。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

中国人工智能企业深思科技的创始人梁文锋表示，预计在一年内，中国制造的人工智能半导体将能够充分替代英伟达的芯片。 梁文锋在今年5月的一次私密会议上向投资者阐述了他的观点，最近这些发言以记录的形式在中国社交媒体上广泛传播，媒体如《每日经济新闻》等也对此进行了报道。梁文锋是一位几乎不与外界接触的人，因此他的发言记录在中国引起了相当大的关注。 他指出：“中国制造的人工智能半导体正面临历史性的机遇。”他提到，过去中国的人工智能半导体即使购买也难以使用，因为它们与英伟达的CUDA生态系统不兼容，导致软件开发难度较大。 梁文锋表示：“中国的人工智能软件生态系统不佳是最大的问题，但现在随着人工智能的发展，中国的生态系统也在快速成长。”他进一步指出：“英伟达CUDA的优势将迅速被削弱。”他补充说：“在未来一年内，我们将发现中国的半导体生态系统完全没有问题，中国制造的人工智能半导体将被认为是足够可用的。” 这意味着中国的人工智能芯片性能并不一定会超过英伟达的芯片，而是指即使不使用英伟达的CUDA生态系统，中国的人工智能芯片也能够被充分驱动。可以理解为，利用CUDA生态系统开发软件后，再通过编码人工智能进行调整以适应中国的半导体。 关于中美人工智能竞争，梁文锋表示：“美国的人工智能产业比中国更发达，主要是由于人才问题、大型模型（LLM）的差异和软件的差异，但最终这些差异都源于计算资源的差异。”这番话被解读为美国的GPU数量远超中国。 他预测：“在全球人工智能市场中，中国最终将采取性价比策略。”他表示，未来中国的GPU数量和电力生产能力将增加，从而能够以更低的价格提供人工智能服务。 梁文锋强调：“深思科技目前将编码代理设定为最重要的方向，公司的长期目标是构建通用人工智能（AGI）。”他表示：“深思科技的核心路线是实现AGI，其余都是次要问题。”他介绍道，将通过编码代理、持续学习和人工智能自我迭代等方式实现AGI。此外，他还表示：“深思科技不会追求利润最大化，只会收取合理的费用。”

2026年初夏，亚洲的产业格局再次引发巨大波澜。全球市值最高的企业之一，英伟达的创始人兼首席执行官黄仁勋接连访问了台湾和韩国。这次访问不仅仅是企业家的海外出差或客户管理，而是对人工智能革命后新形成的全球产业秩序和权力格局的现场考察，同时也是对未来十年供应链重组和产业联盟方向的战略性举措。在台湾，黄仁勋简直就是英雄。机场和活动场所人潮涌动，媒体几乎对他的每一个举动进行现场直播。这并非单纯的明星CEO现象，今天的台湾是英伟达构建的AI帝国的实体心脏。英伟达设计的GPU通过台积电生产，众多台湾合作伙伴提供服务器、主板、封装、冷却设备和网络设备。构成AI数据中心的庞大产业生态系统的相当一部分集中在台湾。目前，世界顶级的AI服务器机架中包含数十万个部件，而大型数据中心则投入数百万个部件。台湾正是这一复杂价值链的中心。虽然英伟达设计的芯片正在改变世界，但将其实际产品化的制造能力在很大程度上由台湾承担。因此，台湾是英伟达最重要的战略合作伙伴，黄仁勋的访问意味着对他所建立的产业帝国核心生产基地的检查。然而，矛盾的是，台湾既是英伟达最大的优势，也是最大的风险。世界最先进的半导体生产能力集中在一个地区，这在效率上是优势，但在地缘政治上则构成巨大风险。随着美中战略竞争加剧和台海军事紧张局势的加剧，全球供应链必然变得越来越不稳定。美国政府和全球企业谈论供应链多元化的原因也在于此。在这一点上，韩国的战略价值凸显出来。黄仁勋在访问台湾后前往韩国，并不仅仅是为了鼓励HBM供应商。他已经在展望生成型AI后的世界。他关注的并不仅是GPU的销量，而是AI将如何真正改变产业和社会的问题。而在未来的中心则是物理AI。韩国是一个拥有与台湾截然不同优势的国家。台湾拥有世界顶级的半导体制造生态系统，而韩国则是同时拥有半导体、汽车、电池、造船、钢铁、通信、平台和内容产业的综合工业国家。三星电子和SK海力士几乎主导了内存半导体市场，而现代汽车集团在电动车、自动驾驶和机器人领域具备全球竞争力。LG正在扩大电池和电子业务，NAVER则运营着独立的AI模型和云平台。这样的产业结构在物理AI时代具有重要意义。生成型AI改变了文本、图像和视频的世界，而物理AI将改变工厂、物流仓库、医院、农场、建筑工地和整个城市。AI与机器人、制造和出行相结合，现实世界将转变为一个巨大的AI平台。黄仁勋在韩国希望看到的并不仅仅是内存半导体的生产能力，而是能够实际实现这种产业转型的国家能力。因此，这次访韩中最具象征性的场景是三层肉和小麦酒。媒体将其视为人性化沟通和亲切管理风格的象征，但从产业史的角度来看，这又有另一层意义。全球AI产业霸权的企业与世界顶级制造能力的国家坐在一起讨论未来的产业秩序。然而，在国际商业世界中，热情和友谊并非永恒。剩下的只有利益和结构。英伟达需要韩国，而韩国同样需要英伟达。关键在于谁更迫切。到目前为止，韩国企业通过英伟达获得了成长机会。然而，随着AI时代的深入，英伟达也将需要韩国的制造能力、产业数据和物理AI的实证环境。正是在这一点上，韩国拥有了谈判的空间。三层肉和小麦酒确实温暖人心，但摆在餐桌上的账单却是冷酷的。这不仅仅是餐费，而是决定未来十年AI产业权力和附加价值如何分配的账单。◆AI半导体战争的本质……掌控芯片者不如掌控生态者胜出许多人认为AI时代的赢家是英伟达。然而更准确地说，英伟达并不是AI半导体公司，而是AI生态公司。如今，英伟达的竞争力不在于GPU本身，而在于围绕GPU构建的庞大平台。回顾半导体产业的历史，真正的赢家总是掌握标准的企业。IBM开启了计算机时代，但微软却主导了操作系统。诺基亚主宰了手机，但苹果和谷歌却掌控了智能手机生态。硬件在变化，但平台却长存。平台吸引开发者，锁定用户，积累数据，创造新市场。英伟达真正的武器不是GPU，而是CUDA。全球数百万开发者在CUDA环境中开发AI模型，众多大学、研究机构和企业围绕CUDA进行教育和研究。开发者的增加带来软件的增加，软件的增加又促进开发者的增加，形成网络效应。一旦形成这种结构，即使竞争对手制造出更好的芯片，也难以打破生态。最终，AI半导体市场不仅仅是芯片竞争。这是平台竞争、操作系统竞争和数据竞争。AI时代的真正权力不在于制造芯片，而在于制定AI运作规则。目前，全球AI产业的结构是美国掌握平台和软件，台湾负责生产，韩国提供内存。美国的大型科技公司主导着AI模型和云平台，而英伟达则提供该生态系统的核心操作系统。台湾负责最先进的生产能力，韩国则以HBM为中心负责内存供应。问题在于，谁获得了最高的附加价值。答案显而易见。拥有平台的地方。平台创造市场，决定价格，积累数据。而制造则随时可能出现竞争者。当然，半导体制造有很高的进入壁垒，但与平台相比，替代性相对较大。韩国的优势显而易见。三星电子和SK海力士是全球顶级的内存企业。HBM在AI时代成为关键部件，AI数据中心的扩展为韩国半导体企业提供了巨大的机会。然而，冷静地说，HBM尚未成为平台。它是必需部件，但并不处于决定市场规则的位置。更大的问题在于物理AI时代。未来，AI将扩展到工厂、汽车、机器人和城市基础设施。在这个过程中，核心竞争力将是产业数据。制造现场的经验和运营数据将成为未来AI最重要的资产。如果这些数据流入海外平台，韩国将面临成为制造强国却沦为数据殖民地的风险。因此，未来的竞争将超越半导体竞争，扩展到数据主权竞争。AI时代的石油是数据，而物理AI时代的金矿是制造数据。谁控制这些数据，谁的国家未来就会被决定。◆韩国的选择……超越英伟达的合作，成为物理AI强国韩国目前正处于一个历史上非常重要的十字路口。我们不再是发展中国家。在半导体、汽车、电池、造船、钢铁和数字产业方面，我们是全球顶尖的工业国家。然而，在平台主权方面，我们还有很长的路要走。韩国最大的优势在于产业的多样性。美国的平台强大，但制造基础薄弱；台湾专注于半导体制造；日本是精密制造强国，但数字平台转型缓慢。相反，韩国同时拥有半导体、汽车、电池、机器人、平台和内容。这种产业组合在物理AI时代具有巨大的潜力。然而，潜力只有在有战略时才能变为现实。现在需要的是国家层面的AI产业战略。首先，不应满足于HBM的成功。在保持内存技术领先的同时，还需扩展到AI系统半导体和先进封装、数据中心基础设施等领域。其次，必须建立韩国式物理AI平台。需要构建半导体、汽车、机器人和云连接的综合生态系统。第三，必须建立保护制造数据的主权AI体系。数据主权将成为未来与国家安全同等水平的战略资产。尤其是现代汽车集团、三星电子、SK集团、LG集团和NAVER等企业，现在必须超越单纯的制造企业，向平台企业转型。过去的成功公式——快速跟随者战略，已无法保证未来。现在必须自己制定标准，设计生态。物理AI时代对韩国来说既是危机也是机遇。与英伟达的合作是必要的，但合作不应成为依赖。我们需要利用英伟达的技术，同时建立独立的平台和数据主权。这才是真正的战略自立。真理是什么？直面AI时代的权力不在于芯片，而在于平台和数据的事实。正义是什么？确保韩国创造的产业数据和技术的成果合理地回归韩国。自由是什么？拥有不依赖他人平台，自主选择未来的能力。黄仁勋现象并非单纯的CEO热潮，而是反映了AI时代韩国当前地位的镜子。在这面镜子中，我们看到了两种面貌：一方面是作为世界顶级制造强国的自豪，另一方面是尚未获得平台主权的不安。现在，韩国必须做出选择。利用英伟达的成功，但不依赖于这种成功；成为全球供应链的核心合作伙伴，同时建立独立生态；超越AI半导体强国，跃升为物理AI强国。黄仁勋的访韩已经结束，但他对韩国提出的问题才刚刚开始。我们是要站在巨人的肩膀上看世界，还是要成为新的巨人？韩国的下一个20年将由这个问题的答案决定。※ 本文利用生成型AI撰写，并经过编辑审查。

SK海力士与英伟达将共同开发下一代内存，以建立人工智能（AI）时代的核心基础设施“AI工厂”。双方将建立长期技术合作伙伴关系，将AI融入半导体设计和制造的全过程，以加快在AI半导体生态系统中的主导地位。SK海力士于8日宣布，将与英伟达扩大在全球AI基础设施推广方面的战略合作。双方将在多年的合作基础上，共同开发适用于AI工厂的下一代内存，并在半导体设计和制造创新方面进行合作。此次合作的核心是开发将应用于下一代AI系统的内存。SK海力士计划共同开发将应用于英伟达下一代AI超级计算机“贝拉·鲁宾”、贝拉CPU、RTX Spark PC、Jetson Thor机器人平台等的内存。战略上，合作范围将扩大到个人AI和物理AI市场。双方还将考虑到先进内存的较长开发周期，建立稳定的供应链。计划根据英伟达的AI计算平台路线图，及时供应下一代内存，以应对全球AI数据中心投资扩大的需求。合作还将扩展到半导体开发领域。SK海力士正在利用英伟达的CUDA-X库和PhysicsNeMo框架，提高半导体仿真性能。目标是提高分析工艺特性的TCAD（技术计算机辅助设计）和超微电路实现所需的计算光刻等关键开发过程的处理速度和准确性。双方计划未来将合作扩展到电子设计自动化（EDA）和仿真领域。通过建立半导体制造企业、AI平台企业和EDA软件企业共同参与的“三角合作体系”，提升半导体开发的生产力。在制造创新领域，将推进数字双胞胎的高度化。SK海力士利用英伟达的Omniverse和OpenUSD技术，将实际半导体工厂在三维虚拟空间中实现，并实时分析和优化生产环境。未来还将与基于AI的工作流程相结合，构建自主制造体系。英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“AI工厂是下一代工业革命的引擎，而先进内存是其性能的核心。SK海力士是为英伟达的AI计算平台提供先进内存技术的重要合作伙伴，我们将共同开发AI工厂用的下一代内存，并支持从前沿模型学习到代理AI和物理AI的全球AI基础设施扩展。”SK集团会长崔泰源表示：“此次伙伴关系证明了SK海力士与英伟达多年来合作的深度。双方将共同开发AI工厂用的下一代内存，并将AI应用于半导体设计和制造，共同创造AI基础设施的未来。”

本周，英伟达首席执行官黄仁勋访问韩国，吸引了国内主要企业领袖的关注。 十多年前，英伟达的形象仍然是游戏显卡制造商。然而，随着生成型人工智能（AI）时代的到来，情况发生了根本变化。如今，英伟达已成为全球AI产业的核心基础设施供应商，韩国的半导体和IT企业也与这一生态系统紧密相连。 实际上，SK海力士和三星电子作为AI半导体的核心部件——高带宽内存（HBM）的供应商，扮演着英伟达的重要合作伙伴角色。NAVER和LG等国内企业在建设AI数据中心和推进自主AI战略的过程中，也在不断扩大与英伟达的合作。 业界普遍认为，黄仁勋此次访韩不仅是一次友好访问，更是加强AI供应链合作的举措。英伟达需要稳定的HBM供应链，而国内企业则迫切需要英伟达的AI基础设施和技术，以在全球AI竞争中不落后。 英伟达能够在AI产业中占据中心地位，离不开黄仁勋CEO的长期战略。 英伟达成立于1993年，最初是一家PC图形处理器（GPU）设计公司。当时，GPU被视为仅仅是使游戏画面流畅的辅助芯片。然而，黄仁勋CEO注意到GPU在大规模并行运算方面的优势，并将其视为未来计算的核心资产。 这一战略的成果是2006年发布的CUDA。CUDA是一个编程平台，使GPU不仅限于图形处理，还可以用于科学计算和机器学习。当时市场反应冷淡，因为深度学习的概念尚不为人知，且盈利性也不确定。 然而，2012年，世界最大图像识别比赛（ILSVRC）中，来自多伦多大学的研究团队的深度学习模型‘AlexNet’以其卓越的性能获胜，改变了这一局面。AlexNet是利用英伟达GPU进行训练的，这使研究人员确认了GPU可以成为AI发展的核心工具。 此后，谷歌、Meta、OpenAI等全球AI企业纷纷采用基于GPU的学习体系，CUDA也实质上成为AI开发的标准平台。目前，全球数百万研究人员和开发者正在基于英伟达生态系统进行AI开发。 因此，英伟达如今被视为数据中心AI加速器市场的绝对强者。尽管谷歌、Meta、微软等大型科技公司开始开发自己的AI芯片，但由于英伟达拥有完整的硬件、软件和开发者生态系统，短期内很难被替代。 因此，对韩国企业而言，英伟达不仅仅是一个交易伙伴。作为掌握AI时代核心基础设施的企业，英伟达与半导体、云计算、数据中心和AI服务等领域的合作关系直接关系到竞争力。 最近，黄仁勋强调“任何国家都无法100%依赖进口智能”，这也反映了国家层面上确保AI能力的重要性。业界普遍认为，此次访韩将进一步加强与韩国企业的AI供应链合作。 ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。