华为，问芯无愧

9月7日，我在深圳参加华为的新品发布会。现场有一个瞬间让我愣了一下，就是此后被许多主流媒体报道的“华为时隔六年重新详细展示麒麟芯片”。

麒麟芯片，曾经一度是移动终端产业的风向标。率先搭载5G模块，率先实现AI计算单元融入SoC的都是它。曾几何时媒体们会守候麒麟的最新详情，但在某天之后，这个习惯突然消失了。最新款三折叠手机Mate XT2搭载的华为麒麟9050 Pro芯片，它的CPU、GPU、NPU、通信模块等都有很多可聊的内容，但更让我感慨的是它能被大大方方展示出来这件事本身。

此前几年中，麒麟芯片一直是个超高敏感话题，即使它能正常更新迭代，但华为官方对其具体性能与细节一字不提，甚至媒体也无法进行与之相关的讨论。如今看来，似乎一切灰暗、无奈的事情都过去了。

这让我想起上个月我们团队走访了远在藏区的某家数据中心。这里全部配置了昇腾作为算力底座，一块英伟达都没有。这一幕在几年之前也是完全不可能出现的。

在2019年华为刚刚被列入实体清单时，舆论广泛认为芯片是无解的难题。众多媒体与分析机构认为华为只能消耗库存，然后在众多核心业务中黯然离场，退居通信设备商的定位。

但这种预测最终落空了，华为非但没有放弃核心业务，反而大幅度拓展了业务范畴。这几年处于上升状态的产品，往往还是与芯片能力高度正相关的。

所以我想，或许可以借着麒麟终于“重见天日”的机会，来聊聊这几年里我见到华为在一枚小小的芯片中做了什么。

是什么导致一些看似绝不可能改写的游戏规则被悄然打破，而新的规则在血肉模糊的痛觉中生长出来。

回顾这些往事，我可以毫不掩饰地说，华为已经问心无愧地把所有能做的事做到了极致。

几年前，在深圳做AI硬件创业的一位朋友跟我说，他已经快被买卡这件事折腾死了。当时还在流行买英伟达的H200。他能拿到的最快出货周期要18个月，并且价格每日飞涨，基本上是把N卡当作金融产品在炒。但没有算力一方面无法开工，另一方面投资人只看囤了多少卡来给企业估值，导致AI开发者只能千军万马去抢英伟达。

那时候广泛意义上的中国半导体产业并不美好。高端手机芯片除了麒麟之外都需要进口，即使麒麟也需要依赖台积电的制造加工能力。新兴起的AI芯片被英伟达垄断，AI行业流行的说法是“英伟达税”。国产芯片只能在少部分安可项目中应用，基本等同于低性能、高故障率、低兼容性的代名词。一位在体制内负责数字化系统的朋友跟我说，刚开始用国产芯片，简直是从计算机退回到了计算器。

这种尴尬的境况带来了几个直观的风险。

比如围绕半导体发展出的产业链非常脆弱。只要外部环境发生变化，中国获得高端半导体的途径随时可能被完全封锁。这意味着国内积累的半导体设计、封装、测试等能力成为泡影。并且中国是全球最大的芯片来料加工贸易国，一旦供应链断裂意味着手机、家电、汽车、互联网等行业有全盘崩溃的风险。

即使我们乐观认为全面断绝中国获取高端芯片的情况不易发生，但部分切断中国芯片获取渠道在几年里已经真实上演了。英伟达在中国AI加速卡市场中曾经占据超过95%的市场份额。在几次限制规格后，美国一度彻底切断了英伟达AI加速卡向中国的出口，并明确提出目的就是限制中国发展AI技术。

芯片依赖进口的另一个问题，是围绕国产芯片的软件生态始终无法建立。行业内对国产芯片的定位即非商用，进而缺乏对相关生态的投入热情。这种惯性导致绝大多数即使能够一度繁荣的半导体生态都很快走向湮灭。“硬件好做，芯片难成”似乎成了一个魔咒。

总而言之，那一年我们所有人似乎都相信，EUV光刻机－晶圆生产－先进制程，这是获得高端芯片的唯一通道。这条路我们做不出，追不上，绕不开。十分讽刺的是，中国是全球最大的芯片进口国，却在芯片这件事上人为刀俎，我为鱼肉。

在这个游戏规则下，华为在被纳入实体清单的一刻，就被从芯片意义上判处了某种“死刑”。但华为不想让故事结束在这里，至少要把各种极限自救的手段，都拿出来试上一试。

所谓芯片突围，不是靠某个奇思妙想变出先进制程，而是在承认现有劣势难以短期追赶的前提下，在所有方向上尝试提升最终的计算结果。用一个个小胜利，最终堆出一个大结果。

华为为了提升芯片能力，能把事情做到什么地步？这个问题的代表性答案，就是今年十分火爆的韬（τ）定律。它的发现与印证至少表明了一件事：为了解决芯片问题，华为甚至要把心思放在摩尔定律是否是唯一标准这件事上。

要知道，过去数十年间摩尔定律都作为唯一航标指引了半导体发展。全世界都没有想过它还有其他可能。但华为偏偏就想试试看。

2026年5月，华为发布了以时间微缩代替摩尔定律几何微缩的全新半导体演进路径。在这条路径中，芯片从设计到加工、封装的基础逻辑都有可能被改写。比如在电路层，华为已经实现在韬（τ）定律的指引下，使用逻辑折叠技术突破传统的平面布局，将基础电路单元垂直拆分分层排布，通过超细间距混合键合实现芯片的内部通讯，最终达成提升性能与能效的目标。

韬（τ）定律是一种包含了双重含义的发现。从广义上看，它指向着摩尔定律已经接近物理极限，这个全球半导体产业都必须面对的问题，是为整个行业找一条可持续发展的新路。而从更加现实的狭义关系上看，这是华为从半导体基础定律这个看似绝不可能有路的地方出发，给自己找了一条生存之路。

问题的关键在于，这条路不是遥远的望梅止渴。在产业界与大众舆论还争论不止的时候，麒麟9050 Pro已经通过韬（τ）定律完成了技术创新。

这是至关重要的一步。它标志着麒麟芯片告别了此前几年“供应链补位、性能追平”为主要目标的生存阶段，重新回到了可以定义先进、引导创新的突破阶段。这或许也解释了为什么麒麟能够重见天日。

韬（τ）定律这条绝路之外的路，已经开始帮麒麟走向下一站。

作为通信设备商，网络联接是华为的看家本事，是赖以生存的技术优势。所以我们能看到华为在芯片与计算中的突破，总是在将联接能力灵活化用到半导体当中来。这种思路听上去容易，其实是对半导体与联接能力的双重极限考验。

如果说韬（τ）定律是在芯片内部做联接，那么华为在此前几年还在不断尝试在芯片之间做联接，从而将芯片组成超节点与计算集群。这就是华为在承认单芯片制程难以追赶之后的另一种突破尝试，以多胜少。

在过去几年中，华为研发了Matrix-Link、灵衢总线等高速互联技术，以此支撑超大规模算力集群的线性扩展。在这些算力联接技术的加持下，昇腾、鲲鹏拥有了大规模集群式计算的新优势。

尤其在AI算力需求狂飙，同时英伟达反复对华禁售的关键阶段，拥有超节点与集群优势的昇腾成功顶住了压力，成为国内大量AI算力设施的核心底座。甚至昇腾在国内市场的崛起，多次引发黄仁勋对美国相关政策的不满与扼腕。

2025年，华为正式发布昇腾920，推出了昇腾384超节点。这标志着昇腾的持续进化重新开启，并将保持每年一代的迭代节奏。在单芯片性能持续发展的过程中，“以多胜少”的算力方案就将从一种补救措施变成鲜明的优势。最终在AI算力的全球化竞赛里变成一张底牌。

在被列入实体清单之前，华为在半导体领域的布局更多集中在芯片设计上，而在这道芯片铁闸关闭之后，华为被逼无奈必须不断向上游出发，到更多不熟悉且成本巨大的领域，带领并团结整个半导体产业链，找到芯片铁闸的缺口就将在那里。

这种寻找如今已经有了很多结果。最广为人知的一项是DUV多重曝光制造工艺。在无法获取EUV光刻机的背景下，华为联合国内产业链开始锚定DUV技术。DUV在光源与工作波长上与传统的EUV技术具有根本上的不同，由此带来了光学原理、制程能力、设备形态上的全方位差异。劣势在于DUV产业链并不成熟，需要投入巨大资源进行研发、试错，并且难以保证成果产出。而优势在于这项技术没有形成技术壁垒，西方国家无法阻止中国企业由此获得高端芯片制造能力。

最终，依靠对DUV技术的大规模投入，华为与国内产业伙伴实现了等效7nm到接近5nm的制程能力，支撑了麒麟系列芯片在绝境中重新完成量产与迭代。更关键的是，这种产业协同化探索，开辟出了一条非EUV的高端芯片制造路径，从而为国内晶圆制造、半导体设备制造等产业标明了发展方向，同步带动了国产光刻胶、掩模版、特种气体、精密测控等产业板块的成熟。

DUV多重曝光+先进封装+逻辑折叠，这条绕开传统路线的第二条路，至此可以说基本已经被华为走通了。

向更远处看，这条路线意味着那些被瓦森纳体系排除在外的国家，都有可能获得高端芯片带来的发展机会，而开放总归会比封闭更有力。

说老实话，数十年来国内很多优秀的芯片创新，最终都死在生态不成熟、兼容性太差，最终导致缺乏可用性上。

说句残酷的话，如何把围绕半导体的软件生态做起来，是一个只有西方标准，没有中国答案的问题。在这个问题上，华为也没有答案可抄，同时也没有退路可走。生态必须做成，否则所有技术上的半导体投入都将失去意义。

我采访过杭州的一家AI解决方案企业，他们告诉我了一段有趣的故事。本来企业的项目都是跑在英伟达生态上的。但在一次政府组织的推荐会上，企业接触到了杭州本地的智算中心。使用昇腾的智算中心，本身提供的AI算力就比大部分云厂商的GPU云便宜。同时还可以申领到AI算力补贴与创业补贴，综合算下来能够节省不小的成本。于是企业决定将一个模型迁移到昇腾试试。万万没想到的是，为了配合企业做好迁移，华为与智算中心轮流派人前来驻场，随时帮助解决问题。根据受访者回忆，最多一次来了几十人，比公司的总人数都多。公司没有那么多椅子，双方就坐在地上做调试，开讨论会，吃着披萨聊了一整天。

对于生态伙伴而言，华为这样的举动能带来很多技术之外的东西，那可以说是面子，可以说是重视，也可以说是在企业与生态之间建立起了一种无形的信任。那家企业跟我说，那天之后他们就决定将单一模型跑在昇腾上，转变为所有模型上昇腾。没有理由，就决定这么干了。

目前，CANN已经构成了昇腾的核心软件栈，并且全面开源开放。操作系统 openEuler、数据库openGauss、AI框架昇思 MindSpore都完成了开源，并且构建了相对成熟的开发者生态。

生态这件事，在大会上可能不过是一个数字。但在平日里，是必须用尽全力才能争取来的一颗颗人心。

如今放眼望去，曾经紧紧缠绕住华为的芯片围堵，应该可以宣告彻底失败了。至少在目之所及处的关键隘口，华为都找到了芯片问题的解法。

在移动SoC上，麒麟的回归打破了苹果、高通垄断全球高端手机芯片市场的格局。在中国市场上，麒麟的市场份额已经反超骁龙的旗舰机型，同时也让华为重新回归国内手机市场份额第一。

在众多行业里，昇腾都成为AI与生产力结合的第一站。比如在湖南湘钢落地的首个钢铁行业大模型，在山东能源落地的首个矿山行业大模型，都是基于昇腾来实现的。

在大模型方面，根据之前的消息，DeepSeek向华为采购16万颗昇腾950DT芯片，将其应用于内蒙古大型AI数据中心。智谱、科大讯飞等大模型厂商都已经完成了昇腾适配。

由于华为的业务体系庞大，在华为的芯片突围之路上，我们往往也只会看到一侧的景观。比如作为数码爱好者的大众用户，会关心麒麟的回归与产品表现。AI开发者与新崛起的AI公司会关注用昇腾训练模型，获取AI算力的可行性。更加重视自主可控的行业会关注鲲鹏为代表的国产化通算方向。但我们把这些景观连起来才能看到一场整体性变局，才能看到华为已经从基础理论、芯片架构、封装、材料、软硬件协同、多计算单元协同等方向步步突破，最终构筑完成了一场单点封锁无法堵截的系统性突破。

当千里大坝上处处决堤，那么这里将注定是一片汪洋。

在一场场引而不发的发布会，一次次拉抽屉般的产业替换，一家家企业与开发者心甘情愿地加入中，芯片世界的残酷法则，已经被温柔而坚定地彻底改写。

时隔六年，麒麟芯片的信息又一次能够被详细披露。同样是这六年，与芯片相关的很多事情都发生了剧烈的变化。

六年前，中国是全球最大的芯片市场，是标准的产业链下游，每年花费着比石油进口更多的成本来进口芯片，但在芯片制造、材料、设备等领域属于彻底的“边缘人”。作为核心市场，购买高端AI算力卡还要看别人的脸色，把AI开发者逼成了期货小能手。

六年后，虽然我们依旧在芯片上面对诸多问题。比如先进制程、全球高端市场覆盖度等领域依旧不足。中国芯片的海外市场拓展面临大量限制。韬（τ）定律的理论体系还有待产业验证与形成共识。但不可否认的是，我们已经能在中国大陆设计并生产出全世界最先进的AI算力芯片与高端移动SoC芯片，并且全部能够大规模商用。华为的芯片突破，已经不可逆地改写了全球科技竞争版图，挑战了全球半导体贸易的基础秩序与产业分工。

基于此，中国已经成为芯片游戏中的核心博弈者。也就是说，那个主桌我们终于坐进去了，并且再也不会离开。

1996年在维也纳签署的《瓦森纳安排》，全球40多个国家共同限制中国获取先进半导体设备、光刻技术，导致在信息革命浪潮中，中国半导体产业从起步阶段就存在代差。2022年开始，芯片四方联盟 CHIP4的成形让这种阻力全面升级，中国获取先进芯片设计、制造、设备、EDA、存储的困难程度史无前例。

在这场疯狂围堵中，以华为为代表的中国企业与产学各界，最终选择了“向内求”的策略。只有从头开始自主构建完整半导体产业链，甚至是构筑更加先进，具备差异化的产业链，我们才有能力活下去，才有资格让这场疯狂的游戏冷静下来。

时至如今，全球芯片贸易正加速向“双中心”的新格局完成重构。以美国为核心，依托EUV的先进制程体系之外，以中国为中心，依靠DUV、韬（τ）定律、集群化计算的新体系正在崛起。两个体系既有功能与能力上的互补，同时也构成市场竞争，很有可能大幅度提升芯片市场活力，同时降低供应链单一的风险，让芯片游戏更加公平和开放。

一局游戏开始变成两个游戏了。你玩你的，我玩我的。

我想，应该很多人不认同这个观点。很多人总觉得美国处处都有突破，但中国企业在芯片这件事上实现突破是不可能的，就像《飞驰人生3》里说的“输给国外选手没问题，输给中国选手可不行”。也有人会觉得“我没感觉芯片上有什么变化啊”，殊不知风平浪静，很可能就是一场艰难斗争的最后结果。

但不管怎么样，至此我们应该可以问心无愧地说，原来芯片这件难于登天的事，也是有办法的。

很难很难，但总有办法。