。 5月29日上旬，华为技术团队发布了Pangu Ultra Moe万亿尺度，这是GitCode平台上一项巨大的模型技术。它的结构约为7180亿个参数，并经过训练，可以首次攀登910，从而通过保持和减少延迟来大大提高趋势。此外，大型运营商和通信优化的集成有效地改善了NPU的使用，从而有效地提高了训练过程的稳定性。昨天，华为pangu还发布了由Hybrid Expert Model（Moge）建立在集团架构上的Pangu Pro Moe Big Model，其参数量表为720亿。基于300I二人组和800i A2，它可以更好地分配专家和计算专业知识（321个令牌/s和1528代币/s）。此前，技术团队表示，Huawei表示，阿斯顿部署到MOE模型的表现已经完全超过了NVIDIA HOPPER部署的部署和DE的表现。基于国内芯片的Epseek部署解决方案也超出了NVIDIA H100系列的性能。此外，就计算强度量表和识别性能而言，“华为384超级节点的CloudMatrix 384”也超过了NVL72。扩展全文 因此，面对“暴力”华为对人工智能计算能力轨道的攻击，售价为1,173亿美元的Huang Renxun似乎感觉到了AI全球市场的迅速变化，并开始减慢新产品的重复并转向网络建筑。 5月29日上旬，NVIDIA发布了其2026财政年度第一季度的绩效报告（Naturally Yeyear 2025年的第二季度），收入和收入仍在上升。 根据财务报告，NVIDIA的季度收入为441亿美元，每月增加12％，同比增长69％；净利润为1877.5亿美元，市场预计将达到2007.67亿美元； f每个部分的收入为0.96美元，市场预计为0.93美元。其中，数据中心的数据中心已增长了73％，达到391亿美元，略低于美国市场预期的393亿美元。 值得注意的是，财务报告显示，美国政府宣布禁止4月份在中国出售H20。由于对H20产品的需求拒绝，NVIDIA在2026财政年度第一季度的费用造成了45亿美元的费用。在出口许可中新要求之前，2026财年第一季度NVIDIA H20产品的销售额为46亿美元。 NVIDIA无法发送第一季度，导致了25亿美元的H20收入。此外，NVIDIA预计将遭受第二季度80亿美元的损失。 最近，有消息称，NVIDIA将于6月开始将B20“特殊版本”芯片发送到中国，以取代H20。 说到EnteriGartner Research副总裁Rogerkama最近说，鉴于中国的AI计算能力景观，B20鉴于AI芯片是合适的，如果可以流行的话，他们是否可以支持最新的AI型号和高效率，以便他们可以得到市场的认可。如果他们的竞争力不高，没有人可以使用它们。但是，即使是NVIDIA AI卡也具有更好的性能，而不是向中国市场投降，中国也必须发展国内AI计算能力，一旦美国破坏了供应，公司就很难信任。 “我们不能把所有东西都放在篮子里，我们需要改变（开发）。 在财务报告的影响下，NVDA的股价在市场关闭后上涨了4.89％，最新市场价值为3.29万亿美元。 数据中心的收入继续下沉，资本市场不再“惊讶” 实际上，自2025年初的DeepSeek繁荣以来，Nvidia吸引了最引人注目的。 WALL Street质疑“惊人的” Deptseek增加是否将是美国巨头超过3000亿美元的巨头电力支出的好处，这对促进美国AI行业的发展产生了振奋的期望。今年1月27日，NVIDIA的股价下跌了17％，收盘价为118.58美元，其市场价值已进化了近6000亿美元（约合4.3亿元人民币）。 CNBC表示，这是“历史上美国公司最大的崩溃”。 到5月，华为再次“帮助”。 5月中旬，华为发布了CloudMatrix 384超级节点技术，使用多个Broadband高速网络连接AI加速器卡，使用网络的“音量”来产生“质量”图形卡的性能，并使用此计算能力来训练更大的AI模型。 现在，Nvidia感到压力。 Huang Renxun最近表示，中国的AI竞赛确实很激烈，有许多初创企业，大约有50个相关的GPU计算电源公司正在增加，我华为无疑是世界上最强大的技术公司之一。他提到华为要攀登CloudMatrix 384超级节点和910c，其中一些超过了Nvidia的性能。 “这是我们必须非常重视和充分尊重的对手。我们还必须尽力而为，并继续改变以在这种竞争中保持领先地位。”黄·伦森（Huang Renxun）指出，华为的目标是深层包括5G和AI。这个战略方向非常高级，完全正确，NVIDIA也促进了相同的任务。 根据财务报告，NVIDIA的收入来自数据中心，游戏，专业纪念活动和车辆等业务方向。 具体来说，在数据中心业务中，本季度的NVIDIA收入为391亿美元，NG年度增长了73％，每月增加10％。 Microsoft和Google等大型云服务平台仍然是NVIDIA最大的客户群，这占数据中心收入的约50％。布莱克韦尔在本季度贡献了近70％的数据中心计算收入，而料斗运动的工作紧密完成。 其中，计算出的业务收入为342亿美元，同比增长76％；网络收入为50亿美元，同比增长56％。 英国VIDA CFO Colette Kress表示，AI的工作量有很强的推理，AI工厂的建设带来了巨大的收入，其对客户的承诺没有改变。 GB200 NVL的引入是旨在支持数据中心规模工作量并实现最小令牌NA推理的重大建筑变化。尽管这些系统的施工过程很复杂，但NVIDIA的制造产品和机架运输的显着增长也在不断增长。 在这个季度，游戏的收入为38亿美元，同比增长42％，一个月 - 每月增加48％，这主要是由于Blackwell Architecture GPU的出售；专业可视化业务收入为5.1亿美元，每年增长19％，每月减少2％。车辆业务收入为5.8亿美元，增长了72％，每月下降1％。 “我们的突破性Blackwell NVL72 AI超级计算机 - 一种为推理设计的'思维机器 - 现在已经完全制造到系统制造商和云服务提供商中。NVIDIAAI基础设施的全球数字是独一无二的。与电力和互联网一样重要，而Nvidia处于这种深刻的变化中。 NVIDIA表示，期待2026财政年度第二季度（2025年自然一年的第三季度）说，该公司的收入有望o是450亿美元，最高可达2％。这种希望反映了由于最近的控制限制，H20收入的损失约为80亿美元； GAAP和非GAAP的毛利率预计分别为71.8％和72.0％，波动的波动为50个基本点，并试图在今年下半年提高毛利率约70％； GAAP和非GAAP的运营成本预计分别为57亿美元和40亿美元。希望2026财年的每年营业成本增长率约为30％。 对于NVIDIA来说，中国市场无疑是目前最关注的活动。 Huang Renxun最近表示，美国对中国AI芯片出口的控制失败了。 “事实证明，最初概述AI扩散规则的基本假设存在重大缺陷。”黄·伦森（Huang Renxun）表示，中国的NVIDIA市场分享从95％下降到美国前总统拜登·拜登（Biden Biden）的早期。是的。 eMarketer的分析师雅各布·伯恩（Jacob Bourne）告诉一份记录，更广泛的担忧是贸易紧张局势，数据扩展关税的潜在影响可以抵抗对即将到来的季度对AI芯片的需求。 “这并不意味着Nvidia的主导地位将结束，而是指出NVIDIA必须应对其复兴的兴起，以保持这种统治地位和各种地缘政治，竞争和经济挑战。”伯恩写道。 在5月29日的一项财务报告上，黄伦森说，中国是世界上最大的AI市场之一，也是全球成功的跳板。世界上有一半的AI研究人员在中国，赢得中国市场的平台有望统治世界。但是，当今500亿美元的中国市场确实关闭了美国公司的大门。 “ H20出口禁令已经完成了我们在中国的Hopper数据中心运营。我们无法降低Hop能力以遵守控制法规。结果，我们将在无法出售或重新使用的库存中撰写数十亿美元。我们研究有限的竞争方式，但不再选择料斗。 无论是否有美国筹码，中国的人工智能都将继续发展。应该计算训练和部署高级模型。问题不是中国是否有AI，它有它。问题是，中国是否将在美国最大的AI市场之一上运行。保护中国芯片制造商免受美国竞争的影响只会提高其国外竞争力并削弱美国的地位。出口限制刺激了中国的变化和重大发展。 AI竞争不仅与芯片有关，还与世界上堆栈将基于哪种技术有关。随着技术的堆栈扩大了6G和数量技术，美国基础设施的全球领导层受到威胁。 美国政策是基于“中国不能生产AI芯片”的假设。这个假设已经很长时间了，现在显然是错误的。中国具有出色的制造能力。最终，只要赢得AI开发人员，您就可以赢得AI。出口控制应加强美国平台，而不是迫使世界上一半的AI人才与竞争对手一起流动。 “黄伦Xun说 “ H20出口禁令已经完成了我们在中国的Hopper数据中心的运营。我们无法切断霍珀的能力来遵守控制法规。结果，将是数十亿美元在无法出售或重新使用的库存中写作的数十亿美元。我们研究有限的竞争方式，但不再选择料斗。 无论是否有美国筹码，中国的人工智能都将继续发展。应该计算训练和部署高级模型。问题不是中国是否有AI，它有它。问题是中国是否会在美国PLA上运行Tform是世界上最大的AI市场之一。保护中国芯片制造商免受美国竞争的影响只会提高其国外竞争力并削弱美国的地位。出口限制刺激了中国的变化和重大发展。 AI竞争不仅与芯片有关，而且还关乎世界堆栈将以哪种技术运行的SA。随着技术的堆栈扩大了6G和数量技术，美国基础设施的全球领导层受到威胁。 美国政策基于“中国不能生产AI芯片”的假设。问这个假设，现在很明显它是错误的。中国具有出色的制造能力。最终，只要赢得AI开发人员，您就可以赢得AI。出口控制应加强美国平台，而不是迫使世界上一半的AI人才与竞争对手一起流动。 “黄伦Xun说 克雷斯说，虽然新加坡的价格约为20NVIDIA的第一季度收入中，由于许多主要客户将新加坡用于集中式发票，NVIDIA的产品几乎总是发送到其他地方。应该注意的是，H100收入，H200和Blackwell数据中心的99％以上来自美国客户的订单。 说到DeepSeek，黄伦Xun毫不犹豫地表示对DeepSeek和Thyi Qianwen表示赞赏，称其为“最好的开放资源AI模型之一”。 “像chatgpt一样，引入了推理AI，其思考时间越长，答案就越好。” “来自中国的DeepSeek和Qwen是AI模型的最佳开放源之一。它们是免费发布的，并受到广泛关注的关注美国，欧洲等等。与ChatGpt相似的DeepSeek-R1，与ChatGpt相似，识别AI的理解，更长的思考，越来越多的想法，它给出的答案越好，每个任务都需要数千个任务。儿子。 克雷斯说，NVIDIA显着提高了制造业的产量，并且速度很强。预计GB300也将产生质量并将其发送到本季度末。 “我们的目标是每年从芯片到超级计算机进行整个过程。每个GB200 NVLINK72机架都包含120万种成分，重约2吨。到目前为止，没有人对这种规模的超级计算机进行，我们的合作伙伴都在做出了非凡的贡献，” Huang Renxun说。 Huang Renxun强调：“美国将永远是最大的NVIDIA市场，也是我们基础设施最大的安装基地的位置。今天，每个国家都将AI守护为经济的主要部分。该国的第一国民基础设施。 华为完成了适应中国大型人工智能模型的适应的扩展，而H20角色大大降低了 与中国对中国AI Marke的渴望相比t放在桌子上。 “ DeepSeek以开放资源AI的战略价值为特色。当流行的模型在美国平台上进行了培训和优化时，它将推动应用程序，评论和持续改进，从而将美国领导力结合在一起，整个AI领域。基础架构，美国将获胜。”像nvidia这样的人工智能，而不是华为。 实际上，美国于2017年开始与中国发动贸易战，2018年中国在半导体和筹码等地区开始包围，并切断了Huawei 5G Chipsin 2019的供应。 在过去的六年中，华为一直在处理“低调”，并在消费者级别和云服务器级别上依次完成芯片部署。目前，根据国内生产率高达100％的Asteng芯片，华为Asteng AI系统解决了出色的培训和推理问题。因此，毫无疑问，这对黄·雷森（Huang Renxun）来说是巨大的打击。 正如5月29日的学术活动中所揭示的那样，华为模型很好地推理了上升。通过测量操作员模型的重量，现有工作大大减少，并且首次实现了单个华为8卡服务器中DeepDeek-R1的识别。同时，与VLLM Ascend版本相比，DeepSeek V2 Deptiek的性能平均增长了88％以上。 以上是一组优化的独立和受控的解决方案。 根据加特纳（Gartner）的最新报告，迄今为止，消费者业务的全球部分高达21％，国内芯片的自给自足率高达42％，与模拟芯片和无线沟通有关的芯片的自给自足率达到了27％。 Sheng Linghai告诉作者，在自我开发的筹码趋势下，自给自足率的一部分将逐渐增加。例如，希望由于对今年AI市场的投资不断增加，国内AI的自给自足率芯片会增加。中国芯片公司不仅应将其愿景限制在国内替代中，而且还应建立相关标准并在国际市场上创造新的竞争。 但是，国内AI芯片仍然存在许多缺点。 中国科学院的学者胡西敏（Hu Shimin），欣德华大学的计算机科学系教授说，家庭筹码的模式通常变得很清楚，而且高端芯片和美国之间仍然存在巨大的空间。模型算法和优化可以实现良好的性能改进，并发展国内计算能力不足，并且仍需要加强原始变化。 最近，华为通过全面的体系结构变化发布了CloudMatrix 384超节点，它在计算功能，互连带宽，内存带宽等方面获得了全面的领先优势。当前，Huawei的开发人员量表超过12百万，合作伙伴数量超过45,000，商店申请的数量超过12,000。 目前，黄伦Xun还获得了华为384超级节点并部署多个网络平台。他在一项财务报告上说，NVIDIA目前拥有四个网络扩展平台：NVLink，Infiniband，Spectrum-X和Bluefield。 Huang Renxun还宣布了该公司对全球AI基础设施构建的宏伟愿景：“我们可以预测在不久的将来需要十二GW NVIDIA AI基础设施的项目。” 他说AI是基础设施。正如电力和互联网已成为基础设施一样，AI将是每个国家和每个行业的重要基础设施。我们处于这种基础设施构建的第一阶段。 在最前沿，Nvidia仍然乐观。 “这是Paginglago强大新浪潮的开始。GraceBlackwell完全推出，我们都走了。我们有许多重要的成长Engines。 “ Huang Renxun说：“ AI季节来了。NVIDIA已经从AI基础设施，大规模推理，独立的AI，Corporate AI和Industrial AI做好了准备。” （本文最初发表在钛媒体应用中，带有-set | lin Zhijia）回到Sohu，看看更多