摩根大通CEO最近警告新的金融危机有可能产生，而这次的危机和AI泡沫有关。
2000年的互联网泡沫破灭时，灵哥正好第一次创业，记忆犹新。当时投互联网资本很疯狂，但后来市场意识到这些钱都赚不回来时，泡沫破灭，纳斯达克暴跌，指数低位徘徊了两三年。
但当时没有带来系统性的金融危机，这是因为当初投这些互联网公司的都是风险投资基金，不是银行，而08年发生金融危机是因为银行的钱收不回来了。
现在的问题AI泡沫，美国现在各大科技公司在巨额投资AI基础设施，七巨头在上个季度资本支出高达1025亿美元。
但短期是看不到收益的，META的华人CFO自己也承认了这个说法，不预期短期能从大模型投资中赚钱。
这就形成了很多重风险：
1. 过去两个季度，AI投资相关对经济增长的贡献已经超过了消费。美国传统是消费国家，靠消费支撑经济。
现在明显消费不行了，一方面是特朗普把非法移民赶走，总的市场盘子减少。其次是美国普通老百姓真的没钱了。
这意味着一旦AI投资放缓，那美国经济就更维持不住了，唯一的亮点美股也就要崩了。众所周知，经济依靠单一产业风险非常大。
2. 2000年美国电信的基础投资占当时GDP为1.2%，大家算算就知道，现在AI的算力投资远超过当时。而2000年后来纳斯达克就崩盘了，总是赚不到钱，投资人的情绪说变就变。
当时有家公司铺海底电缆的，叫globalcrossing，市值炒作的很高，但市场崩盘后就破产了。之后破产重组，就有新人入场。
并不是说这些基础设施投了就是白费的，而是很可能需求还没起来，但投资已经过度，那当下的投资人就会血本无归。AI未来的美好及收益和他们也就无关了。
3. 第三个风险是最严重的，即投资的钱到底哪里来的问题。大家千万别觉得都是各大科技公司的资本金，他们也在借钱。
META正在向凯雷等这样的大私募借钱，而这些大私募的钱又是从银行借来的。美联储最新报告显示，银行对私募的贷款在非银总贷款比例已经上升到了14%，而2013年只有1%。
也就是说如果建AI数据中心的信贷违约，银行也会被拖进去，AI数据中心就有点像08年的房地产。
保险公司也可能被拖进去，保险公司手上有大量的企业债，其中低于可投资级别的高风险企业债这两年激增。
正是如此，摩根大通CEO才发出警告，但摩根大通自己也还在扩张AI数据中心方面的信贷业务。
知道不一定做到，舞再跳，马在跑，盛宴正在进行，没有人知道何时结束， 既然不知道，美国这个制度决定了美国第一大银行必然要参与其中。
他这个CEO也只能嘴巴上说说风险，谁也无法阻止这个风险。
上周美国非农数据大幅修订之后，已经引发了市场恐慌。越来越多人相信衰退就在眼前，不仅是不买东西了，还包括也不出去旅行，也不开车了。
上个月，美国汽车维修、出租车和拼车以及航空旅行的支出降了4.7%，让人震惊。而第二季度房地产投资也大幅下降了4.6%，第一季度这个数字是1.3%。
某种情况美国的经济指标是崩盘式下跌，也就难怪特朗普要开除民主党籍的劳工统计局局长，要换自己人，至少要给真数据吗。
灵哥认为，当前美股新高后不确定性非常大，美国未来要不维持当前的高利率，经济衰退，债务违约，引发金融海啸，要不就是特朗普推动的降息带来相对的软着陆。
七巨头在上个季度AI基础设施资本支出高达1025亿，AI泡沫引发美金融危机？摩根大通CEO警告
版主： hci
#2 Re: 七巨头在上个季度AI基础设施资本支出高达1025亿，AI泡沫引发美金融危机？摩根大通CEO警告
我不認為現在的AI是泡沫，我天天用，每天至少一個小時，而且同時交兩份錢，OpenAI和Google，兩個模型在不同領域互補
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#3 Re: 七巨头在上个季度AI基础设施资本支出高达1025亿，AI泡沫引发美金融危机？摩根大通CEO警告
降息加QE是今后每届总统的必然的选择
咔咔咔印就行了
至少四年任期里不爆
那管身后洪水滔天
咔咔咔印就行了
至少四年任期里不爆
那管身后洪水滔天
#4 Re: 七巨头在上个季度AI基础设施资本支出高达1025亿，AI泡沫引发美金融危机？摩根大通CEO警告
和2000年互联网泡沫一样，互联网那时候也再用，但是电信光纤投资在10年里都没流量
AI还有一个更严重问题，因为AI对象是人脑，人脑如何工作没人知道。
AI方向错了，100年都没法和人脑比，比互联网更惨，互联网起码10年后兴起了
现在的刷题AI，只有在做题上去和人脑比，其他方面远远不如，所以各家都宣称做题如何如何，做题能赚钱吗？
#6 Re: 七巨头在上个季度AI基础设施资本支出高达1025亿，AI泡沫引发美金融危机？摩根大通CEO警告
我不覺得，我現在很多購買決策都得AI輔助，比Google和YouTube還好用。stm32 写了： 2025年 8月 4日 13:24 和2000年互联网泡沫一样，互联网那时候也再用，但是电信光纤投资在10年里都没流量
AI还有一个更严重问题，因为AI对象是人脑，人脑如何工作没人知道。
AI方向错了，100年都没法和人脑比，比互联网更惨，互联网起码10年后兴起了
现在的刷题AI，只有在做题上去和人脑比，其他方面远远不如，所以各家都宣称做题如何如何，做题能赚钱吗？
譬如說，用SCAR20S 7.62x51mm射擊1100碼目標，是否能用Berger 185gr Hybrid彈？
這個問題你能回答嗎？這不就是一道應用題？因為小眾並需要一些推理能力，Google搜索和YouTube視頻都沒有現成的，這就是AI的強項。
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上次由 magagop 在 2025年 8月 4日 13:42 修改。
#7 Re: 七巨头在上个季度AI基础设施资本支出高达1025亿，AI泡沫引发美金融危机？摩根大通CEO警告
看我另一個貼，AI大模型可以嵌入廣告，就像Google搜索排名，YouTube洽飯視頻，Facebook好友軟廣一樣，市場很大。Costco的利潤靠$60會員費嗎？但是一點點會員費就使得用戶的黏度非常大，我現在就從來不用Grok和DeepSeek，也不在Walmart/Target買東西。
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#8 Re: 七巨头在上个季度AI基础设施资本支出高达1025亿，AI泡沫引发美金融危机？摩根大通CEO警告
openAI能赚钱吗，不看看它投资多少，才赚回多少magagop 写了： 2025年 8月 4日 13:32 我不覺得，我現在很多購買決策都得AI輔助，比Google和YouTube還好用。
譬如說，用SCAR20S 7.62x51mm射擊1100碼目標，是否能用Berger 185gr Hybrid彈？
這個問題你能回答嗎？這不就是一道應用題？
#11 Re: 七巨头在上个季度AI基础设施资本支出高达1025亿，AI泡沫引发美金融危机？摩根大通CEO警告
鬥嘴無用，Talk is cheap，反正我用錢投票，All in AI，有幾十萬美元AI的看多股票。
#12 Re: 七巨头在上个季度AI基础设施资本支出高达1025亿，AI泡沫引发美金融危机？摩根大通CEO警告
原文在这里
https://www.163.com/dy/article/K65ADITC0511816V.html
这些估计习包子都知道，所以批评各地一窝蜂上AI
习近平罕见直批地方扎堆发展新能源和AI：
https://www.bbc.com/zhongwen/articles/c62824dx6pko/simp
https://www.163.com/dy/article/K65ADITC0511816V.html
这些估计习包子都知道，所以批评各地一窝蜂上AI
习近平罕见直批地方扎堆发展新能源和AI：
https://www.bbc.com/zhongwen/articles/c62824dx6pko/simp
#13 Re: 七巨头在上个季度AI基础设施资本支出高达1025亿，AI泡沫引发美金融危机？摩根大通CEO警告
A matter of time. But IMO still super safe for now. 2026 is the earliest for the bubble to burst.
#14 Re: 七巨头在上个季度AI基础设施资本支出高达1025亿，AI泡沫引发美金融危机？摩根大通CEO警告
包子这么高瞻远瞩么？stm32 写了： 2025年 8月 4日 16:05 原文在这里
https://www.163.com/dy/article/K65ADITC0511816V.html
这些估计习包子都知道，所以批评各地一窝蜂上AI
习近平罕见直批地方扎堆发展新能源和AI：
https://www.bbc.com/zhongwen/articles/c62824dx6pko/simp
#16 Re: 七巨头在上个季度AI基础设施资本支出高达1025亿，AI泡沫引发美金融危机？摩根大通CEO警告
我也看到一篇文章
数据中心建设狂潮让美国重现“2008式金融危机”？如同1990年代的电信和1873年的铁路
https://finance.sina.com.cn/stock/t/202 ... c_hp&tr=12
数据中心建设狂潮让美国重现“2008式金融危机”？如同1990年代的电信和1873年的铁路
https://finance.sina.com.cn/stock/t/202 ... c_hp&tr=12
#17 Re: 七巨头在上个季度AI基础设施资本支出高达1025亿，AI泡沫引发美金融危机？摩根大通CEO警告
当所有人都在为AI革命狂欢时，一些敏锐的观察者开始担心：这场数据中心建设狂潮会否重演历史上那些以金融危机收场的基础设施泡沫？
当前，规模空前的数据中心建设热潮正在重塑美国经济格局，科技巨头的资本支出达到创纪录水平。据《华尔街日报》Chris Mims报道，美股“七巨头”科技公司在最近季度的资本支出总计1025亿美元，几乎全部来自Meta、谷歌、微软和亚马逊。对微软和Meta而言，这一支出已超过其总销售额的三分之一。
文艺复兴宏观研究的经济研究主管Neil Dutta指出，过去两个季度，AI相关的资本支出对美国经济增长的贡献甚至超过了所有消费者支出。
然而，这股由AI驱动的投资狂潮也埋下了历史性危机的种子。与2000年科技泡沫主要由股权市场驱动不同，本轮繁荣越来越依赖债务，特别是通过一个庞大且不透明的“影子银行”体系——私人信贷。
《经济学人》观察到，科技巨头的资本支出增速已超过其现金流增速，热潮的中心正从股票市场转向债务市场。Meta据称正与阿波罗、凯雷在内的私人信贷机构洽谈高达300亿美元的借款。
历史的回响：从铁路到电信的泡沫
当前的AI基础设施热潮并非没有先例。
经济史学家和投资者Paul Kedrosky指出，从占GDP的比重来看，目前对AI基础设施的投入已经超过了1990年代末互联网繁荣时期的电信投资峰值，并且仍在攀升。数据显示，美国电信资本支出在2000年达到1200亿美元，约占当时GDP的1.2%。
然而，无论是1873年的铁路投资热，还是1990年代的电信光纤铺设潮，最终都因过度建设和需求不及预期而惨淡收场。虽然这些修建的铁路和铺设的光纤最终会被充分利用，但对于卷入崩盘的投资者而言，未来的社会效益无法提供慰藉。
不过，崩盘与金融危机之间存在关键区别。据学者乔达（Jorda）、舒拉里克（Schularick）和泰勒（Taylor）在2015年的研究指出，真正对实体经济构成严重威胁的，是资产价格泡沫与信贷增长的结合。2000年的科网泡沫之所以没有引发系统性危机，很大程度上是因为当时的科技公司主要通过发行股票和债券融资，银行体系的直接风险敞口有限。相比之下，2008年的危机则源于由银行信贷深度卷入的房地产泡沫。
这引出了核心问题：今天这场数据中心的盛宴，钱从哪里来？
危险的杠杆：“私人信贷”悄然登场
目前，科技巨头数据中心热潮的融资来源包括内部现金流、债券发行、股权融资、风投私募、特殊目的载体以及云服务承诺。
但据《经济学人》报道，随着资本支出增速超过现金流，债务融资的角色日益重要。科技公司的投资级债券发行量激增，微软的融资租赁（一种与数据中心相关的债务）规模自2023年以来几乎翻了三倍。
更引人瞩目的是一个更为隐蔽的资金来源——私人信贷。科技投资人Paul Kedrosky指出，这是为数据中心热潮提供资金的六大来源之一。私人信贷基金，如同私募股权的债权版本，在不透明的私有市场中放贷。摩根大通的图表显示，近年来其规模已急剧膨胀为美国债务市场的重要组成部分。
这个“影子银行”体系正成为连接数据中心热潮与传统金融体系的危险桥梁。
风险蔓延：银行与保险业深陷其中
私人信贷的资金并非凭空而来，它们同样需要借钱，而银行正是其主要“金主”之一。
美联储近期一份由Berrospide等人撰写的报告显示，银行对私人信贷公司的贷款在其对非银行金融机构的总贷款中所占比例，已从2013年的1%飙升至如今的14%。波士顿联储的一份研究警告称，银行与私人信贷市场的广泛联系，可能使其间接暴露于高风险之中。作者警示，如果私人信贷投资组合中的贷款发生超预期的集中违约——比如所有资金都投向了数据中心，一旦该行业崩盘——银行可能会面临意想不到的“尾部风险”。
风险链条并未止步于此。保险公司，特别是寿险公司，同样深度参与其中。一份由Carlino等人撰写的报告惊人地指出，“寿险公司持有的低于投资级别的企业债务敞口已经激增，超过了该行业在2007年底持有的次级抵押贷款支持证券的规模。” 这不能不让人联想到在2008年金融危机中被救助的保险巨头AIG。
摩根大通首席执行官杰米·戴蒙已公开警告，私人信贷可能引发下一场金融危机，尽管他自己的公司也在扩张该业务。正如一位前花旗集团CEO在2008年危机后所言：“只要音乐还在播放，你就必须起身跳舞。”
当前，规模空前的数据中心建设热潮正在重塑美国经济格局，科技巨头的资本支出达到创纪录水平。据《华尔街日报》Chris Mims报道，美股“七巨头”科技公司在最近季度的资本支出总计1025亿美元，几乎全部来自Meta、谷歌、微软和亚马逊。对微软和Meta而言，这一支出已超过其总销售额的三分之一。
文艺复兴宏观研究的经济研究主管Neil Dutta指出，过去两个季度，AI相关的资本支出对美国经济增长的贡献甚至超过了所有消费者支出。
然而，这股由AI驱动的投资狂潮也埋下了历史性危机的种子。与2000年科技泡沫主要由股权市场驱动不同，本轮繁荣越来越依赖债务，特别是通过一个庞大且不透明的“影子银行”体系——私人信贷。
《经济学人》观察到，科技巨头的资本支出增速已超过其现金流增速，热潮的中心正从股票市场转向债务市场。Meta据称正与阿波罗、凯雷在内的私人信贷机构洽谈高达300亿美元的借款。
历史的回响：从铁路到电信的泡沫
当前的AI基础设施热潮并非没有先例。
经济史学家和投资者Paul Kedrosky指出，从占GDP的比重来看，目前对AI基础设施的投入已经超过了1990年代末互联网繁荣时期的电信投资峰值，并且仍在攀升。数据显示，美国电信资本支出在2000年达到1200亿美元，约占当时GDP的1.2%。
然而，无论是1873年的铁路投资热，还是1990年代的电信光纤铺设潮，最终都因过度建设和需求不及预期而惨淡收场。虽然这些修建的铁路和铺设的光纤最终会被充分利用，但对于卷入崩盘的投资者而言，未来的社会效益无法提供慰藉。
不过，崩盘与金融危机之间存在关键区别。据学者乔达（Jorda）、舒拉里克（Schularick）和泰勒（Taylor）在2015年的研究指出，真正对实体经济构成严重威胁的，是资产价格泡沫与信贷增长的结合。2000年的科网泡沫之所以没有引发系统性危机，很大程度上是因为当时的科技公司主要通过发行股票和债券融资，银行体系的直接风险敞口有限。相比之下，2008年的危机则源于由银行信贷深度卷入的房地产泡沫。
这引出了核心问题：今天这场数据中心的盛宴，钱从哪里来？
危险的杠杆：“私人信贷”悄然登场
目前，科技巨头数据中心热潮的融资来源包括内部现金流、债券发行、股权融资、风投私募、特殊目的载体以及云服务承诺。
但据《经济学人》报道，随着资本支出增速超过现金流，债务融资的角色日益重要。科技公司的投资级债券发行量激增，微软的融资租赁（一种与数据中心相关的债务）规模自2023年以来几乎翻了三倍。
更引人瞩目的是一个更为隐蔽的资金来源——私人信贷。科技投资人Paul Kedrosky指出，这是为数据中心热潮提供资金的六大来源之一。私人信贷基金，如同私募股权的债权版本，在不透明的私有市场中放贷。摩根大通的图表显示，近年来其规模已急剧膨胀为美国债务市场的重要组成部分。
这个“影子银行”体系正成为连接数据中心热潮与传统金融体系的危险桥梁。
风险蔓延：银行与保险业深陷其中
私人信贷的资金并非凭空而来，它们同样需要借钱，而银行正是其主要“金主”之一。
美联储近期一份由Berrospide等人撰写的报告显示，银行对私人信贷公司的贷款在其对非银行金融机构的总贷款中所占比例，已从2013年的1%飙升至如今的14%。波士顿联储的一份研究警告称，银行与私人信贷市场的广泛联系，可能使其间接暴露于高风险之中。作者警示，如果私人信贷投资组合中的贷款发生超预期的集中违约——比如所有资金都投向了数据中心，一旦该行业崩盘——银行可能会面临意想不到的“尾部风险”。
风险链条并未止步于此。保险公司，特别是寿险公司，同样深度参与其中。一份由Carlino等人撰写的报告惊人地指出，“寿险公司持有的低于投资级别的企业债务敞口已经激增，超过了该行业在2007年底持有的次级抵押贷款支持证券的规模。” 这不能不让人联想到在2008年金融危机中被救助的保险巨头AIG。
摩根大通首席执行官杰米·戴蒙已公开警告，私人信贷可能引发下一场金融危机，尽管他自己的公司也在扩张该业务。正如一位前花旗集团CEO在2008年危机后所言：“只要音乐还在播放，你就必须起身跳舞。”
#18 Re: 七巨头在上个季度AI基础设施资本支出高达1025亿，AI泡沫引发美金融危机？摩根大通CEO警告
如果新聞和論壇都說是泡沫，那就遠遠沒到泡沫破滅的時候。如果新聞和論壇所有人都認為泡沫不存在，怕趕不上車，那離泡沫破滅不遠了，但仍然不是破滅的時候。泡沫一定在所有人的歡呼中突然破滅。
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#19 Re: 七巨头在上个季度AI基础设施资本支出高达1025亿，AI泡沫引发美金融危机？摩根大通CEO警告
ai基础设施风险比互联网泡沫时期的黑光纤大多了
黑光纤不存在方向问题，只存在是不是有用户需求。最后黑光纤都被用上了，还铺设新的，虽然晚了十几年
ai谁知道正确方向是什么，人脑算法谁知道，错误道路无数条，正确只一条
生成ai最后证明走不通，这些投资都变成垃圾，只肥了卖显卡的
黑光纤不存在方向问题，只存在是不是有用户需求。最后黑光纤都被用上了，还铺设新的，虽然晚了十几年
ai谁知道正确方向是什么，人脑算法谁知道，错误道路无数条，正确只一条
生成ai最后证明走不通，这些投资都变成垃圾，只肥了卖显卡的
#20 Re: 七巨头在上个季度AI基础设施资本支出高达1025亿，AI泡沫引发美金融危机？摩根大通CEO警告
AI也没了，自恋狂们蠢出天际的《GPU国别法》，
真的是你帝自己放弃的。
对标英伟达CUDA，华为宣布开源CANN
（文/观察者网 吕栋 编辑/张广凯）
8月5日，在昇腾计算产业发展峰会上，华为轮值董事长徐直军宣布，华为昇腾硬件使能CANN全面开源开放，Mind系列应用使能套件及工具链全面开源，支持用户自主的深度挖潜和自定义开发，加速广大开发者的创新步伐，让昇腾更好用、更易用。
“华为AI战略的核心是算力，并坚持昇腾硬件变现。”他说道。
CANN的全称是“神经网络异构计算架构”（Compute Architecture for Neural Networks），它的角色，是把上层AI训练框架（如PyTorch、TensorFlow、MindSpore等）和底层昇腾芯片连接起来的桥梁，让开发者不用关心芯片细节就能调用底层算力。
与CANN作用类似的，还有英伟达的CUDA和AMD的ROCm，以及中国摩尔线程的MUSA、壁仞科技的BIRENSUPA、寒武纪的Neuware和海光信息的DTK等等。但最知名和影响力最大的还是英伟达的CUDA，它与英伟达GPU和NVlink构成英伟达的核心护城河。
[点击查看大图]
AI全栈软硬件架构
CUDA并不是单点技术，而是由多种技能栈和算子加速库等组成的软件生态系统。
“CUDA生态系统埋藏着巨大的迁移成本，它充当PyTorch和英伟达GPU之间的桥梁。从CUDA迁移的开发者通常必须重写大量代码，被迫使用不太成熟的替代库。此外，开发者还会失去围绕CUDA发展起来的庞大故障排除社区的支持。”有行业人士对观察者网说道。
换言之，英伟达GPU之所以受欢迎，并不仅是因为硬件的性能高，同时也因为CUDA软件系统生态的完善，让开发者可以更高效的发挥GPU本身的性能，降低使用成本。
华为在制裁前后发展了自己的昇腾芯片，虽然昇腾是NPU架构，但也需要CANN来发挥“CUDA”的角色。与CANN配套的是华为自研深度学习框架MindSpore，其作用类似于PyTorch，这些工具共同构成了华为原生的AI软硬件方案，以对标以英伟达为中心的PyTorch+CUDA方案。
2024年财报披露，华为持续构建昇腾产品解决方案在性能、易用性、开放生态等方面的竞争力，CANN升级到8.0版本，新增200多个深度优化的基础算子、80多个融合算子、100多个Ascend C API，典型算子开发周期从2人月缩短至1.5人周......同时支持图模式能力扩展库，提升PyTorch在昇腾上的大模型推理性能。
为了扩大生态圈，CANN逐步兼容了更多AI框架。截至目前，CANN已支持包括PyTorch、MindSpore、TensorFlow、飞桨、ONNX、计图、OpenCV和OpenMMLab等深度学习框架与第三方库。
华为专家还对观察者网表示，“我们坚持CANN实现分层深度开放，从最底层的算子开发层，到模型开发层、推理层，进一步兼容三方开源框架，让运行在三方框架、推理引擎上的模型/应用迁移至昇腾无需修改。面向应用开发层，我们将面向应用开发提供更多SDK，让应用部署更便捷，模型训练和推理更高效。”
[点击查看大图]
CANN支持的深度学习框架与第三方库
但不可否认，与发展了18年的CUDA生态相比，刚起步六七年的CANN，易用性和生态丰富度仍存在差距，并且任重道远。去年9月外媒报道，为了让客户适应新生态，华为效仿英伟达最初推广CUDA的策略，向百度、科大讯飞和腾讯派遣了工程团队，帮助他们在CANN环境中重现和优化现有的基于CUDA的训练代码。
“开发者在社交媒体上表达不满并不是坏事，相反将有助于华为改进CANN。发展新的生态绝不是一日之功，要知道英伟达花了18年才打造出如今的CUDA生态，即便华为在压力之下，构建一个有竞争力的软件生态系统也需要数年时间。起初可能出于无奈之举，随着时间的推移，开发者可能会逐渐形成习惯，最终让CANN等软件形成能与英伟达软件栈相抗衡的基础设施。”有行业人士评论道。
相比CUDA闭源，此次CANN开源，无疑是华为希望尽快扩大CANN生态圈的最新举措。华为表示，来自AI领军企业、伙伴、高校与科研机构的代表共同探讨了如何更好地构建开源开放的昇腾生态，共同发起了《CANN开源开放生态共建倡议》，以凝聚产业力量，共探AI边界，共建昇腾生态。
之前，华为已在2020年开源了自研AI框架MindSpore，2024年已经以30.26%的新增份额位列中国AI框架市场第一，再加上华为历年相继开源的鸿蒙、欧拉、高斯、仓颉等基础软件，也算是用行动回应了某院士发表的“华为在技术发展上采取封闭式、垄断性模式”的观点。
真的是你帝自己放弃的。
对标英伟达CUDA，华为宣布开源CANN
（文/观察者网 吕栋 编辑/张广凯）
8月5日，在昇腾计算产业发展峰会上，华为轮值董事长徐直军宣布，华为昇腾硬件使能CANN全面开源开放，Mind系列应用使能套件及工具链全面开源，支持用户自主的深度挖潜和自定义开发，加速广大开发者的创新步伐，让昇腾更好用、更易用。
“华为AI战略的核心是算力，并坚持昇腾硬件变现。”他说道。
CANN的全称是“神经网络异构计算架构”（Compute Architecture for Neural Networks），它的角色，是把上层AI训练框架（如PyTorch、TensorFlow、MindSpore等）和底层昇腾芯片连接起来的桥梁，让开发者不用关心芯片细节就能调用底层算力。
与CANN作用类似的，还有英伟达的CUDA和AMD的ROCm，以及中国摩尔线程的MUSA、壁仞科技的BIRENSUPA、寒武纪的Neuware和海光信息的DTK等等。但最知名和影响力最大的还是英伟达的CUDA，它与英伟达GPU和NVlink构成英伟达的核心护城河。
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AI全栈软硬件架构
CUDA并不是单点技术，而是由多种技能栈和算子加速库等组成的软件生态系统。
“CUDA生态系统埋藏着巨大的迁移成本，它充当PyTorch和英伟达GPU之间的桥梁。从CUDA迁移的开发者通常必须重写大量代码，被迫使用不太成熟的替代库。此外，开发者还会失去围绕CUDA发展起来的庞大故障排除社区的支持。”有行业人士对观察者网说道。
换言之，英伟达GPU之所以受欢迎，并不仅是因为硬件的性能高，同时也因为CUDA软件系统生态的完善，让开发者可以更高效的发挥GPU本身的性能，降低使用成本。
华为在制裁前后发展了自己的昇腾芯片，虽然昇腾是NPU架构，但也需要CANN来发挥“CUDA”的角色。与CANN配套的是华为自研深度学习框架MindSpore，其作用类似于PyTorch，这些工具共同构成了华为原生的AI软硬件方案，以对标以英伟达为中心的PyTorch+CUDA方案。
2024年财报披露，华为持续构建昇腾产品解决方案在性能、易用性、开放生态等方面的竞争力，CANN升级到8.0版本，新增200多个深度优化的基础算子、80多个融合算子、100多个Ascend C API，典型算子开发周期从2人月缩短至1.5人周......同时支持图模式能力扩展库，提升PyTorch在昇腾上的大模型推理性能。
为了扩大生态圈，CANN逐步兼容了更多AI框架。截至目前，CANN已支持包括PyTorch、MindSpore、TensorFlow、飞桨、ONNX、计图、OpenCV和OpenMMLab等深度学习框架与第三方库。
华为专家还对观察者网表示，“我们坚持CANN实现分层深度开放，从最底层的算子开发层，到模型开发层、推理层，进一步兼容三方开源框架，让运行在三方框架、推理引擎上的模型/应用迁移至昇腾无需修改。面向应用开发层，我们将面向应用开发提供更多SDK，让应用部署更便捷，模型训练和推理更高效。”
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CANN支持的深度学习框架与第三方库
但不可否认，与发展了18年的CUDA生态相比，刚起步六七年的CANN，易用性和生态丰富度仍存在差距，并且任重道远。去年9月外媒报道，为了让客户适应新生态，华为效仿英伟达最初推广CUDA的策略，向百度、科大讯飞和腾讯派遣了工程团队，帮助他们在CANN环境中重现和优化现有的基于CUDA的训练代码。
“开发者在社交媒体上表达不满并不是坏事，相反将有助于华为改进CANN。发展新的生态绝不是一日之功，要知道英伟达花了18年才打造出如今的CUDA生态，即便华为在压力之下，构建一个有竞争力的软件生态系统也需要数年时间。起初可能出于无奈之举，随着时间的推移，开发者可能会逐渐形成习惯，最终让CANN等软件形成能与英伟达软件栈相抗衡的基础设施。”有行业人士评论道。
相比CUDA闭源，此次CANN开源，无疑是华为希望尽快扩大CANN生态圈的最新举措。华为表示，来自AI领军企业、伙伴、高校与科研机构的代表共同探讨了如何更好地构建开源开放的昇腾生态，共同发起了《CANN开源开放生态共建倡议》，以凝聚产业力量，共探AI边界，共建昇腾生态。
之前，华为已在2020年开源了自研AI框架MindSpore，2024年已经以30.26%的新增份额位列中国AI框架市场第一，再加上华为历年相继开源的鸿蒙、欧拉、高斯、仓颉等基础软件，也算是用行动回应了某院士发表的“华为在技术发展上采取封闭式、垄断性模式”的观点。