在華為積極推進 AI 晶片布局之際，一份來自美國外交關係協會（CFR）的最新報告卻潑了一盆冷水。報告指出，從整體效能與產能來看，NVIDIA 依然穩坐 AI 硬體龍頭地位，且領先幅度不但沒有縮小，反而持續擴大。出口管制仍是華為難以跨越的關鍵障礙，使其在高階 AI 晶片競賽中難以真正追上對手。
算力落差正在倍數放大
CFR 以 TPP（每秒兆次運算）為指標分析指出，目前美國頂級 AI 晶片的效能，約為中國同級產品的五倍；而到 2027 年下半年，NVIDIA 最先進產品的算力，預估將達到華為的 17 倍。這樣的差距，已不只是世代差異，而是製程、架構與系統設計全面拉開的結果。報告直言，華為至少在未來兩年內，難以推出效能或記憶體頻寬超越 NVIDIA H200 的產品，即便是規劃於 2027 年底推出的 Ascend 960，實際大量供貨也要等到 2028 年。
除了效能，產能更是難題。即使在高度樂觀的假設下，華為 2025 年可生產 80 萬顆 AI 晶片、2026 年 200 萬顆、2027 年 400 萬顆，其整體算力僅約為 NVIDIA 的 5%、4% 與 2%。報告甚至指出，即便華為在 2027 年前將產量放大 100 倍，仍不足以追上 NVIDIA 的一半規模，顯示這是一道結構性鴻溝，而非短期努力就能彌補。
需求端的壓力，讓情勢更加嚴峻。中國 AI 模型快速演進，對算力的需求呈現指數成長，但晶片供給無法同步放大，意味著缺口只會持續擴大。算力不足不僅限制模型規模，也拖慢商業化速度，形成惡性循環。
在系統層級上，華為力推 CloudMatrix 384、Atlas 950 SuperPod 等多機櫃方案，試圖對標 NVIDIA 的 rack-scale 平台。然而，報告指出，即便在最激進的產能推估下，華為也難以生產足夠數量的 AI 晶片，來支撐這些大型系統的實際部署。產品概念可以成立，但落地規模仍受限。（原文出處）
