7月11日，外媒The Information曝出一個消息：華為正計劃調整AI芯片的設計方向，要從現在用的ASIC（集成電路）轉向GPGPU（通用圖形處理器）。

這個變化聽起來挺專業，但說白了就是華為想給AI芯片換個“思路”，從只能干特定活兒的“專才”，變成啥都能干的“通才”。

為啥放著好好的ASIC不用呢？

現在AI技術更新太快了，模型一天一個樣，今天需要處理圖像，明天可能要跑大語言模型。這時，ASIC的“專一”就成了短板，跟不上這么快的變化。

更關鍵的問題在軟件上。

現在全球搞AI開發的，基本都用英偉達的CUDA平臺，就像大家都習慣了Windows系統，突然換個新系統肯定不適應。

華為之前基于ASIC搞了個CANN平臺，但用的人不多，開發者還得重新學新工具，自然不太愿意用。

所以華為這次轉向GPGPU，很大程度上是想解決軟件生態的問題。

據說新的軟件系統可能會搞個“中間層”，讓它能兼容CUDA，開發者不用改代碼就能直接用華為的芯片。

這招要是能成，就相當于給華為的芯片裝了個“翻譯器”，不管是英偉達的方言還是其他語言，都能聽懂，用的人自然就多了。

要是真能成，好處確實不少。國內AI市場現在需求漲得厲害，從大模型訓練到自動駕駛，都需要強算力。

華為的GPGPU要是能兼顧靈活性和易用性，說不定能在國內市場搶下更多份額。而且企業用起來方便，不用大改系統，普及速度肯定能快不少。

由此可見，黃仁勛說對了，此前黃仁勛評價過華為稱“華為是全球實力最強的公司之一，對英偉達來說，是高度重視的競爭對手”。

如今從ASIC轉向GPGPU，打破英偉達的生態壟斷只是時間問題。

不過話說回來，這事兒兼容CUDA可不是簡單復制粘貼，英偉達天天更新技術，更麻煩的是專利，英偉達和AMD的GPGPU技術都有專利保護，華為想借鑒類似功能，還需要注意會不會惹上知識產權的官司等問題。

總體來說，華為這次轉向是想在“性能”和“易用性”之間找平衡。ASIC的性能優勢明顯，但太死板；GPGPU靈活，卻“可能”繞不開別人的技術壁壘。

不過從行業趨勢看，AI確實越來越需要“多面手”芯片，這步棋雖然有風險，但也算順應潮流。至于能不能成，還得看后續軟件兼容做得怎么樣。