2025年，英偉達(dá)在中國(guó)市場(chǎng)的“江山”似乎愈發(fā)不穩(wěn)了。輿論叫衰聲此起彼伏，下游合作商舉棋不定，一眾國(guó)產(chǎn)芯片大廠躍躍欲試，試圖取而代之，但問題是想替代英偉達(dá)真有那么容易嗎？

先說結(jié)論：沒那么簡(jiǎn)單。國(guó)產(chǎn)芯片替代的核心瓶頸，其實(shí)不是硬件參數(shù)追不上英偉達(dá)，而是“隱性切換成本”太高，企業(yè)扛不住。

01

切換成本是替代路上的第一道攔路虎

IDC 2025年Q1的調(diào)研數(shù)據(jù)，直接戳破了“硬件替換即完成替代”的幻想。報(bào)告顯示，72%嘗試用國(guó)產(chǎn)算力卡替換英偉達(dá)的機(jī)構(gòu)，在3個(gè)月內(nèi)仍受困于效率問題，平均需額外投入約每人每天120元的調(diào)試成本。這種消耗，主要體現(xiàn)在技術(shù)與人力兩個(gè)維度。

技術(shù)維度，國(guó)產(chǎn)算力卡與TensorFlow、PyTorch等主流AI框架的適配度，僅為英偉達(dá)CUDA生態(tài)的1/5。這意味著，實(shí)驗(yàn)室之前在CUDA上跑通的模型，換用國(guó)產(chǎn)卡后，大量算子需要重新開發(fā)，相當(dāng)于給成熟的代碼“拆骨再重組”。而人力維度的損耗更甚，國(guó)內(nèi)90%的AI開發(fā)者是“英偉達(dá)生態(tài)原住民”，他們熟悉的編程邏輯、調(diào)試工具與國(guó)產(chǎn)框架完全脫節(jié)，重構(gòu)知識(shí)體系的時(shí)間成本，往往比硬件采購(gòu)價(jià)高出數(shù)倍。

這就形成了一個(gè)尷尬的局面，即便國(guó)產(chǎn)芯片算力達(dá)到英偉達(dá)A100的80%，但在“能用”和“好用”之間仍隔著難以量化的隱性成本。對(duì)追求效率的科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)而言，這種成本有時(shí)比硬件性能差距更難接受。

02

生態(tài)壁壘是比技術(shù)差距更難突破的枷鎖

若說“切換成本”是表面障礙，那英偉達(dá)耗時(shí)數(shù)十年構(gòu)建的“硬件+軟件+人才”三重生態(tài)鎖，才是國(guó)產(chǎn)替代真正的深水區(qū)。

先看軟件閉環(huán)。CUDA框架早已不是單純的編程工具，而是形成了“工具-模型-應(yīng)用”的完整生態(tài)，覆蓋全球200萬開發(fā)者，第三方插件數(shù)量更是國(guó)產(chǎn)框架的20倍。開發(fā)者在CUDA上能找到幾乎所有場(chǎng)景的解決方案，這種“拿來即用”的便利，讓國(guó)產(chǎn)框架的“從零搭建”顯得格外吃力。

再看習(xí)慣固化。國(guó)內(nèi)高校AI專業(yè)課程中，85%以CUDA為核心教學(xué)內(nèi)容，應(yīng)屆生里懂國(guó)產(chǎn)框架的不足10%。當(dāng)整個(gè)行業(yè)的人才培養(yǎng)體系都向英偉達(dá)傾斜，開發(fā)者主動(dòng)切換生態(tài)的意愿自然極低，沒人愿意輕易放棄熟悉的“舒適區(qū)”，去適應(yīng)一個(gè)尚在完善的新工具。

最難的還是人才斷層。智聯(lián)招聘數(shù)據(jù)顯示，“生態(tài)遷移工程師”的崗位供需比已達(dá)1:8，即便薪資比同級(jí)別芯片設(shè)計(jì)崗高30%，仍一才難求。這類既懂CUDA又通國(guó)產(chǎn)框架的復(fù)合型人才，全國(guó)儲(chǔ)備不足萬人，而英偉達(dá)生態(tài)相關(guān)人才卻數(shù)以百萬計(jì)。

對(duì)比之下，國(guó)產(chǎn)芯片企業(yè)近幾年雖在硬件上突飛猛進(jìn)，華為昇騰、寒武紀(jì)等也推出了自研框架，但生態(tài)建設(shè)如同“從零蓋樓”，每個(gè)行業(yè)模型都要逐個(gè)適配，短時(shí)間內(nèi)難以形成規(guī)模效應(yīng)。這也解釋了為何部分實(shí)驗(yàn)室寧愿頂著政策壓力，通過二手市場(chǎng)采購(gòu)舊款英偉達(dá)卡，也不愿輕易切換國(guó)產(chǎn)算力。

03

想破局，必須跳出“參數(shù)競(jìng)賽”，打好生態(tài)持久戰(zhàn)

顯然，國(guó)產(chǎn)替代不能只盯著硬件參數(shù)趕超，唯有打破生態(tài)壁壘、降低“切換成本”，才能讓更多用戶主動(dòng)選擇國(guó)產(chǎn)芯片，這一點(diǎn)需要政策、企業(yè)、教育三方合力。

首先政策層面，要從“補(bǔ)硬件”轉(zhuǎn)向“補(bǔ)生態(tài)”。目前多地對(duì)國(guó)產(chǎn)芯片的補(bǔ)貼，多聚焦硬件采購(gòu)（如按投資額30%補(bǔ)貼），卻忽視了最耗成本的適配環(huán)節(jié)。這一點(diǎn)，上海臨港新區(qū)的試點(diǎn)值得借鑒，他們提出企業(yè)只要完成一個(gè)主流AI模型的國(guó)產(chǎn)框架適配，就能拿到20到50萬元的補(bǔ)貼，這種“按效果給錢”的方式，直接撬動(dòng)了機(jī)構(gòu)主動(dòng)投入適配的積極性。

在企業(yè)層面，“開源破壁”是關(guān)鍵。國(guó)產(chǎn)扛把子華為、寒武紀(jì)等頭部企業(yè)已牽頭成立“國(guó)產(chǎn)算力生態(tài)聯(lián)盟”，開放3000余個(gè)算子接口，推動(dòng)百度飛槳等主流框架與國(guó)產(chǎn)芯片深度適配。今年5月，聯(lián)盟已將模型遷移時(shí)間從21天壓縮至7天，這種“抱團(tuán)取暖”顯然比“單打獨(dú)斗”更能加速生態(tài)成熟。

教育層面，則需要“人才蓄水”式的提前布局。當(dāng)前，清華大學(xué)、上海交通大學(xué)等高校已將國(guó)產(chǎn)框架納入AI專業(yè)必修課，華為也與20所高校共建“昇騰創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室”，定向培養(yǎng)生態(tài)適配人才。按照這個(gè)節(jié)奏，未來3年相關(guān)專業(yè)畢業(yè)生將突破5萬人，逐步填補(bǔ)人才缺口。

不難看出，國(guó)家和企業(yè)都在努力，但國(guó)產(chǎn)芯片替代，從來不是一場(chǎng)“造得出同等性能芯片就贏了”的閃電戰(zhàn)，而是一場(chǎng)“讓開發(fā)者用得順手、讓用戶覺得劃算”的生態(tài)持久戰(zhàn)。只有當(dāng)國(guó)產(chǎn)框架能讓開發(fā)者“寫代碼像用CUDA一樣順手”，當(dāng)實(shí)驗(yàn)室切換算力“不再心疼隱性成本”，替代才能從“政策推動(dòng)”真正轉(zhuǎn)向“市場(chǎng)選擇”。

這條路必然比造出“國(guó)產(chǎn)A100”更難，卻是實(shí)現(xiàn)芯片自主可控必須跨過的坎，而結(jié)果也只能交給時(shí)間。