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分析 · 2026-11-10 · 作者 bombong

中国能否仅靠国产芯片训练前沿模型

Huawei 和 Moore Threads 的集群数据,以及 DeepSeek V5 将用 Ascend 进行预训练的传闻在同一周出现,中国 AI 芯片自主是否已延伸到训练阶段成为争议焦点。本文分别考察推理方面和训练方面的证据有多确凿,并梳理芯片之外同步变化的设计工具、需求和制度。

在宽敞的车间里,人们正在组装一台巨大的引擎;角落里的小引擎已经在运转,而大引擎上还空着一个齿轮的位置。
AI 生成图像 · 在宽敞的车间里,人们正在组装一台巨大的引擎;角落里的小引擎已经在运转,而大引擎上还空着一个齿轮的位置。
要点

一周内同时出现了哪些消息?

本周中国 AI 基础设施的消息指向同一个方向。用国产加速器搭建的集群已投入商用运营的数据,与训练也将转向国产芯片的传闻,在同一周出现。

11 月 3 日,Pandaily 报道称,Huawei 的 Ascend 950 SuperPoD 在世界互联网大会(WIC)上获奖,Huawei 表示 SuperPoD 部署已超过 1,000 套(s1)。同一天,Pandaily 报道称,Moore Threads 在江苏无锡用 2,112 个 MTT S5000 GPU 搭建的集群正在商用运营(s2)。同一天,Reddit r/LocalLLaMA 上转载了一篇中国媒体文章,称 DeepSeek 计划用 Ascend 进行 V5 预训练(s3)。前一天即 11 月 2 日,出现了 EDA(电子设计自动化,即半导体设计软件)企业 Empyrean 的收购消息(s4)和中国商务部公告第48号的分析笔记(s5)。10 月 31 日,政府下属研究机构 CCID 发布了推理需求报告(s6、s7)。

单独来看,这些是企业发布、收购和政策消息。合起来看,可以解读为设计工具、集群运营、模型训练、需求等供应链多个层面在同一周发出了信号。读者要问的只有一个问题:这些信号是否超越了“推理可行”,表明“训练也可行”。

同一周出现的信号

  1. 10 月 31 日
    CCID 报告推理数据超过训练数据
  2. 11 月 2 日
    Empyrean 收购、第 48 号公告分析EDA 补强、出口管制笔记
  3. 11 月 3 日
    Huawei、Moore Threads 数据公布集群运营指标
  4. 11 月 3 日
    DeepSeek V5 传闻Ascend 预训练计划(未证实)
设计工具、需求、集群和训练相关消息在三天内接连出现。

45% 和 92.9% 是同一类数字吗?

Huawei 表示,集成 1,024 个 NPU(神经网络处理器)的 Ascend 950 SuperPoD 在训练中达到 45% 的利用率(s1)。Moore Threads 表示,无锡集群的开工率为 92.9%,客户有 55 家(s2)。两个数字均由公司自行公布。

仅看数字,Moore Threads 似乎高出一倍,但两个指标衡量的对象可以认为并不相同。训练利用率通常指芯片最大算力中实际用于训练的比例,而开工率更接近集群被客户任务占满的程度。报道没有详细说明这两个指标的定义(s1、s2)。因此,与其判断哪一方更好,不如理解为 Huawei 突出的是训练效率,Moore Threads 突出的是商用需求。

Moore Threads 还表示,在 DeepSeek V4 Flash 推理测试中达到了 NVIDIA H800 配置 92% 的性能(s2)。不过,批大小、精度、卡数等测量条件在报道中没有提及(s2)。对从业者而言,含义很明确:厂商给出的“%”在确认定义和条件之前,无法相互比较。

公司公布的集群数据

1,024 个Ascend 950 SuperPoD NPU 数量
45%Huawei 训练利用率
2,112 个Moore Threads 无锡 GPU 数量
92.9%Moore Threads 可用率
均为公司方面的数据,且利用率与可用率定义不同,难以直接比较。

转向训练的信号有多确凿?

训练方面证据的核心是 DeepSeek V5 的消息。根据 Reddit 上转载的科创板日报文章,该媒体记者从多位供应链相关人士处获悉,DeepSeek 计划用 Huawei Ascend 芯片进行 V5 预训练(s3)。文章介绍说,此前 Ascend 在 DeepSeek 模型中主要用于推理,首次大规模部署是在 2025 年春节前后(s3)。DeepSeek 和 Huawei 均未正式确认(s3)。

按证据的确凿程度区分,差异很大。推理方面有商用集群的运营数据(s2)和实际部署记录(s3)。训练方面只有公司公布的一个利用率数字(s1)和经由匿名消息人士传出的计划传闻(s3)。训练规模和时间表也未公开(s3)。

因此,本文认为现在与其说是“已经转向训练”,不如说是“转向训练的尝试刚开始被报道”的阶段。预训练需要把大量芯片长时间绑定在同一任务上运行,因此可以认为它对芯片间互连和软件稳定性的要求高于推理。DeepSeek V5 正式发布并公开训练环境之时,将是验证这一问题的第一个节点。

推理依据与训练依据

推理商用运营阶段

  • 商用集群可用率 92.9%
  • 达到 H800 的 92%(条件未公开)
  • 2025 年春节前后 Ascend 大规模部署

训练已有尝试报道的阶段

  • 训练利用率 45%(公司数据)
  • DeepSeek V5 预训练计划(未证实的传闻)
  • 训练规模、时间表未公开

공통 两者都是不依赖 NVIDIA、改用国产芯片运行的趋势

将本周的依据按阶段划分。推理有运营数据,训练则以公司数据和未证实的传闻为主。

芯片之外有哪些变化?

仅凭芯片性能很难判断自主化水平,因为设计工具、需求和制度在同步变化。

设计工具方面,有 SCMP 的报道。中国最大的 EDA 企业 Empyrean 公告称,将以 2.188 亿元人民币(约 3,300 万美元)收购初创公司 Easy-Logic 50.38% 的股权(s4)。SCMP 将此次收购解读为弥补 EDA 薄弱环节、支撑 Huawei 半导体设计原则“Tau Scaling Law”的举措(s4)。

需求方面,CCID 在 10 月 31 日的报告中表示,中国 AI 的推理数据首次超过训练数据(s6, s7)。据 Pandaily 报道,截至 6 月,日均 token 调用量超过 175 万亿,是 2024 年初的 1,000 倍以上(s7)。报道未详细说明统计方式(s7)。如果按这一数字,可以认为国产芯片需求的很大一部分在推理端,这也与 Moore Threads 突出推理测试结果(s2)相吻合。

制度方面,Cloud Security Alliance Labs 将中国商务部第 48 号公告视为中国首个前沿 AI 出口管制,并发布了分析笔记(s5)。根据所收集的资料,无法确认管制范围和实施时间(s5)。本周在本站统计中,这一关键词出现在 1 家新闻媒体和 3 条社区内容中。使用中国开放权重模型的海外团队,应先查阅原文。

实践者可以尝试的事
  1. 收到加速器厂商资料时,应同时索取“利用率”还是“可用率”的定义,以及批大小、精度和卡数,并按同一标准重新比较。
  2. 如果评估非 NVIDIA 加速器,应先从有商用运营依据的推理工作负载开始做 PoC;训练迁移则在出现公开案例之前作为单独的判断事项。
  3. 在服务中使用 DeepSeek 等中国开放权重模型的团队,应在商务部第 48 号公告原文中确认管制对象和实施时间,并检查是否影响部署和更新路径。

相关术语

NPU GPU 预训练 推理(inference) 分布式训练 互连 CUDA 开放权重

来源

本文借助 AI 撰写,包含个人观点。