为什么腾讯放着华为昇腾芯片不用，却花70亿美元向甲骨文东南亚数据中心租用10万枚AI芯片？昇腾芯片要是真能用，腾讯为什么不用？昇腾虚假宣传吗？

关于这个问题徐直已经讲得很清楚了——产能有限。昇腾950PR主要做推理，但目前有限供应，面向训练的950DT SuperPoD还在测试，大规模供应要到今年年底或者明年年初。

徐直军说，现在限制AI基础设施扩产的，不只是芯片，还包括光模块、存储、光互连这些东西。全球AI需求这几年涨得太快，整个供应链都没准备好，很多光模块和存储产品现在能卖出高溢价，本质就是供不应求。他的判断是，全球AI产业真正做到供需基本平衡，可能要到2029年前后，中国大陆甚至可能更晚。NPO、CPO这些下一代光互连技术，还会继续改变整个供应链结构。

所以昇腾现在面对的问题，更像是一套AI基础设施产能爬坡。

华为海思首席科学家廖恒也说了，昇腾现在最大的障碍不是硬件，而是生态。

CUDA统治AI开发太久了。过去十几年，学术界、算法工程师、模型公司基本都是PyTorch加CUDA一路用过来的。代码、算子、工具链、调试习惯、人才，全绑在这个体系上。

腾讯以前积累的大量训练框架、算子、通信库、工程代码，本来就是围绕英伟达生态开发的。一座已经跑起来的工厂，不会因为另一家设备厂出了新机器，第二天把整条生产线拆掉。

这也是国产AI芯片现在最难的一关，不是芯片不能用，而是CUDA这座软件生态的护城河太深。华为自己一直在补CANN、MindSpore、通信库和开发工具。就在前两天，DeepSeek还宣布与华为合作开发针对昇腾优化的编程工具，把计算库、通信库继续往开源方向推进。要是真完全不能用，产业界不会费这么大劲迁移生态。

华为披露，虽然和英伟达CUDA生态仍有差距，但目前CANN外部开发者占比已经达到61%，基于昇腾+CANN的原生训练模型超过40个，同时已经适配PyTorch、Triton、vLLM等90多个主流社区。

所以腾讯外租10万卡这事，只能证明英伟达芯GPU依然好用，CUDA生态依然成熟，也能说明中国互联网公司现在有多缺算力，恨不得一张卡掰成两半用。

但拿这件事证明昇腾虚假宣传就是胡说八道了，华为今年9月公开披露，基于910C的Atlas 900 A3 SuperPoD已经部署超过1000套，950 SuperPoD也已经进入规模商用。徐直军还披露，昇腾在中国AI芯片市场的份额已经超过英伟达。

用一句话概括昇腾现在的问题: 产能还要爬，生态还要补。至于单卡性能差距，华为现在走的技术路线，本来就不是单卡技术路线，而是通过超节点、高速互连和大规模集群，把单芯片差距尽量从系统层面追回来。

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