华为慌了！活该造不出光刻机！

[wanmeishijie]

特朗普的关税战和科技战手段，结果英伟达最害怕事情发生了：英伟达首席科学家透露，大量过去为英伟达从事计算机编程工作的AI 研究人员，如今大多都转而为华为编写程序。

老黄为什么急，因为如果不卖到中国，那么全球一半AI工程师的各种编程就围绕华为昇腾AI处理器进行工作了，再过几年，生态都长在华为这边，那么英伟达再好也卖不动了。

而且华为通过更强的光通信技术，让Matrix384超级计算机不仅仅算力比英伟达大，而且能效还更高。华为基本上可以解决美国人通过禁止英伟达销售卡脖子问题。
现在昇腾比英伟达差别最大不是芯片制造工艺，而是生态。所以英伟达发现一半工程师转过来针对华为芯片做生态，自然慌了。

美国科技战失败，他们总结最大根源就是因为华为带领产业链兄弟打破美国的技术垄断。

[piyandaomo]

华为就差一只耗子了

[datada]

总有一批软工喜欢复制自己的成果到另一个公司，因为这样花的精力少，而收效大。比在原岗位改进产品，升级产品花得力气少。

[Drshepherd]

华为崩了

华为崩了

[fanqie]

CloudMatrix 384能效并不高, 耗电量是英伟达的3倍. 但是华为在系统上的能力远远在英伟达之上. 用不了几年, 系统性能反超英伟达应该不难.

现在英伟达系统和华为系统的差价远大于系统生命周期的电费.

如果英伟达不降价, 必然最后是死路一条.

[wanmeishijie]

华为就差一只耗子了

华为把商标改为黑猫白猫就能抓住耗子了

[wildthing]

CloudMatrix 384能效并不高, 耗电量是英伟达的3倍. 但是华为在系统上的能力远远在英伟达之上. 用不了几年, 系统性能反超英伟达应该不难.

现在英伟达系统和华为系统的差价远大于系统生命周期的电费.

如果英伟达不降价, 必然最后是死路一条.

这种单位耗电只对inference有意义。

[Appleplum]

CloudMatrix 384能效并不高, 耗电量是英伟达的3倍. 但是华为在系统上的能力远远在英伟达之上. 用不了几年, 系统性能反超英伟达应该不难.

现在英伟达系统和华为系统的差价远大于系统生命周期的电费.

如果英伟达不降价, 必然最后是死路一条.

Cloudmatrix 384 的能效没有正式报道，性能倒有华为的人做的PPT 演讲为证。

Cloudmatrix 384 的耗电量是英伟达的4倍完全来自 semianlysis 的推测。
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知乎上 华为昇腾的的 主架构师 倒是转过一篇文章讲Cloudmatrix 384 的能效 （评论猜测是他自己写的）

“本文转自一位IP属地为日本，笔名金屌的网友。这位网友蛮屌的，他基于网上公开信息中的一些关键线索，对坊间留传的关于菊花司近期发布的CloudMatrix和UB-Mesh的重重流言，给出了一些感觉逼近真相的推断，非常具有侦探精神。也是，日本姓金的，搞不好是田一兄的表弟吧。如下，只负责转载，有问题找我没用。”



“SemiAnalysis的分析师无疑都非常专业，比中国那些为了炒HWJ或者光纤电缆的小作文可强多了。可文章中提到的关于CloudMatrix的两个弱点，却让人觉得他们又有点那么点菜菜子了。第一个，文章估算CloudMatrix的总功耗接近500KW，是NVL72 145KW的4倍，并以此认定其能效不如NVL72

。毫无疑问，简单看数字是如此。但这对中国真的那么严重吗？ 建设核电站似乎比突破EUV光刻机来的轻松很多，你是认真想要把AI赛道的竞争从芯片制造变成核电站+电网的竞争？那基建狂魔嘴角都憋不住笑好吧。

第二个，也是文章中更大的错误，即对光纤的认知，也许是受到黄仁勋在GTC2025上嘲讽光纤的影响，但也许是整个美国科技界普遍性的误解。光纤数量的计算看上去是足够专业的，从网上公开的信息可以查到，910B具有单向~200Gb的Scale-out能力，及单向~200GB的Scale-up能力（7个200G端口），那么如果910C是2x910B，用400G光模块来算的话，每颗芯片需要7x2x384=5376个400G光模块做Scale-Up，及2x2x384=1536个400G光模块做Scale-out。这与网上发布的5376个光模块的数量是相符的。

SemiAnalysis文中的观点与黄仁勋在GTC2025上的观点类似，这么多光纤带来了巨大的成本和功耗的代价，但这是真的吗？

冒昧猜测一下可能CloudMatrix的架构师并没那么在乎光纤的成本，毕竟和Nvidia公司不同，华为这个公司本身就制造光模块，所以光纤在CloudMatrix中是属于一个公司系统内垂直整合或持续联合优化的一部分，甚至还可以是公司的销售或外部合作策略的一部分。

首先让人觉得SemiAnalysis不够专业的事情是关于光纤的速率的描述，Semi默认一个400G光模块速率是8x50G，并以此推算910C的Scale-Up带宽是7x8x50 = 2800Gbps，但一个高质量的QSFP-DD光模块，是可以运行8x53G=424G or 8x56G = 448G速率的，而如果芯片及光纤甚至上面的协议都是华为自己的，那为什么不能是8x60G或8x64G甚至更高呢？影响光模块传输速率的屏障是什么？是dell还是富士康的标准？

其次令人不安的是，传言Nvidia在scale up的策略上在GH200系统中使用光纤联结256颗Hopper GPU的失败而坚决转向了NVL72的全电互联，但看上去CloudMatrix在384颗910C用光互联做Scale-Up却成功商用了。这是否表明有可能这个UB协议相比Nvlink协议解决了光路传播上的可靠性等问题更强，而获得了更远更灵活的互联能力，虽然光纤增加了系统整体的功耗和成本，但光纤拉远降低了集成复杂度，cloudmatrix ～50KW的Rack相比NVL72那145KW的Rack，对Data Center的部署无疑具有更高的友好度，甚至于50KW量级的Rack是可以做到风冷部署的。

但最大的阴霾，还是黄仁勋对光模块的成本和功耗的那种负面的态度（下图），历史上，上一个可类比的不相信光的是Elon Musk在tesla上对激光雷达的负面态度，确实，在musk造车的早期激光雷达昂贵无比，但musk绝对没有想到激光雷达能够被中国人卷成今天几百块钱的白菜价，今天再继续坚持纯视觉比激光雷达+camera更优不过是嘴巴硬罢了。同理，光模块这种东西，是最适合中国人把它卷到白菜价的，目标就是让国产光模块加上那关税也比老黄在美国买的便宜就好了呗，这个东西并不需要EUV光刻机，打开看优化空间也非常大。要记得，华为也卷过激光雷达，那么光模块……为什么不呢？”

[Sususu]

总有一批软工喜欢复制自己的成果到另一个公司，因为这样花的精力少，而收效大。比在原岗位改进产品，升级产品花得力气少。

那么英伟达砸不复制华为成果呢？

[datada]

那么英伟达砸不复制华为成果呢？

等华为的产品中国开始封锁不卖给美国再说。

[Appleplum]

（zt)

最近在参加了某网络芯片技术峰会，会上在休息期间播放了这个视频 ：） 华为靠什么突破美国芯片封锁？_哔哩哔哩_bilibili​www.bilibili.com/video/BV1nWJuz4E3A/?sp ... _video.12嗯，其实直到今天可能很多人都有巨大的疑问，菊花的CM384是用的光互联？ 是不是误读？


理解误读，很正常，因为Nvidia的GH200光互联搞砸了，而菊花的CM384能搞成？

为什么？ 其实在这个大会上我就一直想等人提问这个问题，然后回答一下。凸(艹皿艹 ) 就没人问，或者问起来也特别婉转，转弯抹角的，硬生生憋回去了。真想抢过话筒大呼：要相信光啊！对于光，我有一些我个人的所谓的First Principle的想法，呵呵，写下来，可能也不一定的对。求打醒。

我坚信的是一个很简单的点：） 也就是传输信号的物理横截面面积，光比电小。如果用粗鄙的语言来讲，就是传输相同bit/s的信息，光纤比电缆要细很多，而且这很可能是一个fundamental的差异。很多人没真解剖过同轴电缆，100G以上速率那种，哎呦那结构太复杂了。

什么趋肤、串扰各种麻烦，层层材料一层套一层，导致最后那多lane的线束，又粗又笨重，最终就是出框面积塞不下，卡死了一个上限。可能原理也不复杂吧，电通信是基带传输，而光通信是载波传输，即一个200G的电缆，其上的信号频谱是3KHz~300GHz的基带频谱，而200G的光纤，其上是一个100THz级别的高频载波，被一个开关反复开关开关叠加了200G的频谱上去 ：）

粗鄙一点感觉的话，电传输就像两个人隔着山拿着喇叭大喊，要尖声一点1KHz，对面就听不清了，多几个人还互相干扰。而光传输。。。。。。就是掏出手机，把尖叫附着到GHz的3G/5G信号里，想唱啥唱啥。带来的结果就是电缆越来越粗，而光纤可以一直很细，就是个信道的问题。 虽然调制解调，也就是手机，或者说光模块会比较贵，但是长期演进来看，这是必然之路。所以我相信光 ：） 相信相信的力量，就这么个简单的逻辑。

哈哈 ：） 不一定对至于为什么Optical Scale-Up在Nvidia的GB200没成而CM384成了........我发现会上并没有人知道，甚至有领导认为是optical fiber有关，什么去污啊、预警什么的 ：）并不是。做好Optical scale-up的基本就是做好丢包重传 ：） 听起来很低级啊，也很成熟啊 ：）并不是。答案也很简单，丢包重传，不是一个词，是两个词。 ps：Nvidia做成了一个词，在nvlink-network的某篇文章中，那错误示例画得清清楚楚（刚才找半天没找到）是的，哑谜，做到了就知道了。

[noid2]

特朗普的关税战和科技战手段，结果英伟达最害怕事情发生了：英伟达首席科学家透露，大量过去为英伟达从事计算机编程工作的AI 研究人员，如今大多都转而为华为编写程序。

老黄为什么急，因为如果不卖到中国，那么全球一半AI工程师的各种编程就围绕华为昇腾AI处理器进行工作了，再过几年，生态都长在华为这边，那么英伟达再好也卖不动了。

而且华为通过更强的光通信技术，让Matrix384超级计算机不仅仅算力比英伟达大，而且能效还更高。华为基本上可以解决美国人通过禁止英伟达销售卡脖子问题。
现在昇腾比英伟达差别最大不是芯片制造工艺，而是生态。所以英伟达发现一半工程师转过来针对华为芯片做生态，自然慌了。

美国科技战失败，他们总结最大根源就是因为华为带领产业链兄弟打破美国的技术垄断。

为啥“大量过去为英伟达从事计算机编程工作的AI 研究人员，如今大多都转而为华为编写程序。”？
工资高？
福利好？
工作轻松？

[yokel]

CloudMatrix 384能效并不高, 耗电量是英伟达的3倍. 但是华为在系统上的能力远远在英伟达之上. 用不了几年, 系统性能反超英伟达应该不难.

现在英伟达系统和华为系统的差价远大于系统生命周期的电费.

如果英伟达不降价, 必然最后是死路一条.

CloudMatrix 384是华为的开始
光通讯scale out就像搭积木
NV72是英伟达的尽头
铜缆的极限
英伟达只能scale up提升单个GPU性能推高价格
肉眼可见华为要后来居上遥遥领先
英伟达或者华为之外的搞不定通讯

[fanqie]

Cloudmatrix 384 的能效没有正式报道，性能倒有华为的人做的PPT 演讲为证。

Cloudmatrix 384 的耗电量是英伟达的4倍完全来自 semianlysis 的推测。
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知乎上 华为昇腾的的 主架构师 倒是转过一篇文章讲Cloudmatrix 384 的能效 （评论猜测是他自己写的）

“本文转自一位IP属地为日本，笔名金屌的网友。这位网友蛮屌的，他基于网上公开信息中的一些关键线索，对坊间留传的关于菊花司近期发布的CloudMatrix和UB-Mesh的重重流言，给出了一些感觉逼近真相的推断，非常具有侦探精神。也是，日本姓金的，搞不好是田一兄的表弟吧。如下，只负责转载，有问题找我没用。”



“SemiAnalysis的分析师无疑都非常专业，比中国那些为了炒HWJ或者光纤电缆的小作文可强多了。可文章中提到的关于CloudMatrix的两个弱点，却让人觉得他们又有点那么点菜菜子了。第一个，文章估算CloudMatrix的总功耗接近500KW，是NVL72 145KW的4倍，并以此认定其能效不如NVL72

。毫无疑问，简单看数字是如此。但这对中国真的那么严重吗？ 建设核电站似乎比突破EUV光刻机来的轻松很多，你是认真想要把AI赛道的竞争从芯片制造变成核电站+电网的竞争？那基建狂魔嘴角都憋不住笑好吧。

第二个，也是文章中更大的错误，即对光纤的认知，也许是受到黄仁勋在GTC2025上嘲讽光纤的影响，但也许是整个美国科技界普遍性的误解。光纤数量的计算看上去是足够专业的，从网上公开的信息可以查到，910B具有单向~200Gb的Scale-out能力，及单向~200GB的Scale-up能力（7个200G端口），那么如果910C是2x910B，用400G光模块来算的话，每颗芯片需要7x2x384=5376个400G光模块做Scale-Up，及2x2x384=1536个400G光模块做Scale-out。这与网上发布的5376个光模块的数量是相符的。

SemiAnalysis文中的观点与黄仁勋在GTC2025上的观点类似，这么多光纤带来了巨大的成本和功耗的代价，但这是真的吗？

冒昧猜测一下可能CloudMatrix的架构师并没那么在乎光纤的成本，毕竟和Nvidia公司不同，华为这个公司本身就制造光模块，所以光纤在CloudMatrix中是属于一个公司系统内垂直整合或持续联合优化的一部分，甚至还可以是公司的销售或外部合作策略的一部分。

首先让人觉得SemiAnalysis不够专业的事情是关于光纤的速率的描述，Semi默认一个400G光模块速率是8x50G，并以此推算910C的Scale-Up带宽是7x8x50 = 2800Gbps，但一个高质量的QSFP-DD光模块，是可以运行8x53G=424G or 8x56G = 448G速率的，而如果芯片及光纤甚至上面的协议都是华为自己的，那为什么不能是8x60G或8x64G甚至更高呢？影响光模块传输速率的屏障是什么？是dell还是富士康的标准？

其次令人不安的是，传言Nvidia在scale up的策略上在GH200系统中使用光纤联结256颗Hopper GPU的失败而坚决转向了NVL72的全电互联，但看上去CloudMatrix在384颗910C用光互联做Scale-Up却成功商用了。这是否表明有可能这个UB协议相比Nvlink协议解决了光路传播上的可靠性等问题更强，而获得了更远更灵活的互联能力，虽然光纤增加了系统整体的功耗和成本，但光纤拉远降低了集成复杂度，cloudmatrix ～50KW的Rack相比NVL72那145KW的Rack，对Data Center的部署无疑具有更高的友好度，甚至于50KW量级的Rack是可以做到风冷部署的。

但最大的阴霾，还是黄仁勋对光模块的成本和功耗的那种负面的态度（下图），历史上，上一个可类比的不相信光的是Elon Musk在tesla上对激光雷达的负面态度，确实，在musk造车的早期激光雷达昂贵无比，但musk绝对没有想到激光雷达能够被中国人卷成今天几百块钱的白菜价，今天再继续坚持纯视觉比激光雷达+camera更优不过是嘴巴硬罢了。同理，光模块这种东西，是最适合中国人把它卷到白菜价的，目标就是让国产光模块加上那关税也比老黄在美国买的便宜就好了呗，这个东西并不需要EUV光刻机，打开看优化空间也非常大。要记得，华为也卷过激光雷达，那么光模块……为什么不呢？”

夏晶这篇文章我也读了. 华为UB Mesh论文上也有他的名字. UB Mesh的论文读完, 就是华为自己造一套轮子. 从下边到上面通盘考虑. 比英伟达高了不是一点点. 英伟达毕竟是暴发户, 美国在光通信上落后了20年, 人才已经出现断档了.

[fanqie]

为啥“大量过去为英伟达从事计算机编程工作的AI 研究人员，如今大多都转而为华为编写程序。”？
工资高？
福利好？
工作轻松？

中国拿不到芯片. 代表是阿里巴巴, 原来华为天然的敌人.现在是华为的合作伙伴. 此外字节跳动, 腾讯属于同样的情况.

[sgisp2]

华为是光互联的祖宗！

英伟达只是运气好赌对了一次，但是华为很快就会追上来并灭之！