没有退路的研发：华为麒麟、昇腾传来大消息

在全球半导体产业遭遇技术封锁与地缘政治博弈的双重挑战下，华为麒麟和昇腾芯片日前接连传来好消息，不仅为华为PC业务战略转型提供了核心动力，更以国产算力底座重塑 AI产业格局，在智能驾驶、工业质检等领域催生了万亿级应用场景，彰显了中国科技企业逆境中崛起的韧性与担当。uuiesmc

海思麒麟X90处理器：华为PC业务的基石

3月14日，中国信息安全评测中心正式发布《安全可靠测评结果公告(2025年第1号)》，华为海思麒麟X90处理器成功通过安全可靠等级Ⅱ级认证。作为国家唯一授权的信息安全测评实体，中国信息安全评测中心依据严格的《信息安全产品测评认证管理办法》，对麒麟X90在设计开发、安全功能、交付管理等全流程进行了严苛评估。uuiesmc

一认证结果意味着麒麟X90能够满足政企、国防、金融、电力等关键领域对硬件级安全的极高要求，为国产信创设备筑牢了底层安全防线。此前，华为鸿蒙内核、TEE OS已获国际高等级CC EAL6+认证，此次麒麟X90的认证进一步强化了华为“芯片+系统” 的全栈安全能力。​uuiesmc

​麒麟X90采用华为自研的“泰山V3”架构，基于ARMv9指令集，首次在PC端实现 “超线程+大小核异构”设计。芯片集成多达16核，包括4个大核与12个能效核，主频突破4.2GHz。这一创新架构设计使得麒麟X90在多线程任务处理中表现卓越，已逼近英特尔12代i7水平，同时能效比提升40%。uuiesmc

在图形处理方面，芯片集成了自研GPU(代号“盘古”)，配合NPU(双大核达芬奇架构)和5G基带芯片，以Chiplet形式集成，大幅提升了整体性能。例如，在运行大型3D 游戏或进行专业图形设计工作时，麒麟X90能够提供流畅的画面渲染和高效的数据处理能力，满足用户对于高性能PC的需求。​uuiesmc

​虽然目前关于麒麟X90具体制程工艺的信息尚未完全公开，但业界推测其可能采用了中芯国际N+2的等效7nm技术。在外部技术封锁的情况下，华为通过与国内产业链伙伴的紧密合作，在制程工艺上取得了重要突破，实现了芯片性能与制程工艺的平衡发展。这一突破不仅体现了华为在芯片设计上的创新能力，也彰显了国内半导体产业链协同发展的强大力量。​uuiesmc

​麒麟X90的出现正值华为PC业务战略转型的关键时期。随着微软对华为Windows授权到期，华为PC将全面转向鸿蒙系统+X90芯片的全自研方案。麒麟X90内置的硬件级安全隔离区(TEE)，通过文档加密、生物识别本地处理等功能，精准解决了政企用户 “数据不出芯片”的核心安全痛点。uuiesmc

未来，麒麟X90有望广泛应用于办公、教育、娱乐等多个领域，推动国产PC生态的发展与壮大。例如，在办公场景中，搭载麒麟X90的PC能够为企业提供高效、安全的办公环境，保障企业数据的安全传输与存储；在教育领域，可助力打造智能化的教学设备，为学生提供更加丰富、互动的学习体验。​uuiesmc

Ascend 910C：挑战英伟达H100​

​Ascend 910C采用中芯国际的7nm(N+2)制程工艺，这一先进制程为芯片的高性能运行提供了坚实基础。芯片采用Cowos- L封装工艺+ABF载板，拥有大约530亿颗晶体管，功率大幅增加，具备高集成度和灵活伸缩的架构，支持云边端全栈全场景应用。单卡半精度浮点(FP16)可达1200TFlops以上，支持32位与64位训练，其卡间互联速率可能超越英伟达H100，性能全面对标H100。​uuiesmc

​Ascend 910C采用双芯片封装，可简单理解为将两颗910B利用先进封装技术组合在一起，单卡算力较前代提升40%，功耗降低15%，能够支持千亿参数大模型训练。其异构计算架构对TensorFlow、PyTorch等主流框架实现了全栈优化，显著降低了算法迁移成本。例如，在AI大模型训练过程中，Ascend 910C能够以更高的效率处理海量数据，加速模型训练进程，降低训练成本，为企业和科研机构提供了强大的算力支持。​uuiesmc

​Ascend 910C于2024年9月开始样品测试，并预计在2025年3月-4月实现大规模量产。2025 年预计生产45万张，华为计划今年生产10万片昇腾910C芯片和30万片昇腾910B芯片。uuiesmc

目前，该芯片已通过头部云计算服务商的适配验证，并在智能驾驶、工业质检等场景形成规模化部署。在工业质检领域，基于Ascend 910C的工业视觉系统已应用于3C电子产线，缺陷检测准确率突破99.97%，有效提升了产品质量与生产效率；在智能驾驶方面，Ascend 910C为自动驾驶算法提供强大算力，助力实现更精准的环境感知与决策控制，推动智能驾驶技术的发展与应用。uuiesmc

科技分析师Lennart Heim撰文指出，尽管与西方最顶尖的AI芯片相比，昇腾910C 无论是在单卡性能上，还是整体算力规模上，都依然存在“差距”。但在西方技术封锁日益收紧的背景下，华为能够推出910C这样一款高性能AI芯片，本身就具有极强的象征意义。它证明了即使在“逆境”之中，中国科技企业依然没有放弃对技术高峰的攀登， 依然在努力缩小与世界顶尖水平的差距。uuiesmc

中国另一个可以扬长避短的方法，是可以将有限的算力资源更多地投入到AI推理芯片和推理平台的研发和部署上，在AI应用的“最后一公里”上发力，率先在特定行业、特定场景实现AI应用的规模化落地。uuiesmc

当然，Heim也强调指出，下一代AI预训练还是需要“新的、更大的集群，需要数万片芯片”。 而且，要真正发挥AI模型的价值，还需要将它们“部署给数百万用户，或自主运行大量AI智能体”。因此，“总计算量仍然很重要”，中国也必须持续加大在AI基础设施建设和先进制程工艺研发上的投入，努力补齐“算力短板”，才能在全球AI竞争中， 赢得更大的战略主动权。uuiesmc