寒武纪思元370系列与华为昇腾910C技术差距分析报告

一、引言

寒武纪思元370系列（以下简称“思元370”）与华为昇腾910C（以下简称“昇腾910C”）是国内云端AI芯片领域的标杆产品，分别代表了寒武纪（688256.SH）与华为在AI算力领域的技术巅峰。两者均聚焦于云端训练与推理场景，但在制程工艺、算力性能、架构设计及生态支持等核心维度存在显著差异。这些差异不仅决定了两者的技术竞争力，更直接影响其市场渗透能力、客户粘性及长期财经表现。本文将从多维度对比两者的技术差距，并分析其对市场格局的影响。

二、制程工艺与硬件基础：5nm vs 7nm的代差

制程工艺是芯片性能的底层支撑，直接决定了晶体管密度、算力上限及功耗控制能力。

• 制程工艺：思元370采用7nm EUV制程（台积电代工），晶体管密度约为170亿晶体管/平方英寸，芯片面积约300mm²；昇腾910C则采用5nm制程（华为自主研发的“星闪”工艺），晶体管密度高达280亿晶体管/平方英寸，芯片面积仅250mm²。5nm制程的晶体管密度较7nm提升约65%，使得昇腾910C在更小的芯片面积内集成了更多计算单元，为更高算力奠定了基础。
• 封装技术：昇腾910C采用CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）封装，支持多芯片互联（如2颗昇腾910C组成的集群算力可达2400 TFLOPS FP16）；思元370则采用InFO（Integrated Fan-Out）封装，多芯片互联能力较弱（单颗芯片算力上限为800 TFLOPS FP16）。封装技术的差距使得昇腾910C更适合大规模集群部署，满足大模型训练的高算力需求。

三、算力与性能表现：能效比的显著差距

算力是AI芯片的核心指标，而**能效比（算力/功耗）**则决定了芯片的实际应用价值（尤其是数据中心场景）。

• 算力参数：思元370的旗舰型号“思元370-X80”的FP16训练算力为800 TFLOPS，INT8推理算力为1600 TOPS；昇腾910C的FP16训练算力高达1200 TFLOPS（较思元370高50%），INT8推理算力为2000 TOPS（较思元370高25%）。
• 能效比：思元370的功耗为350W，能效比约为2.29 TFLOPS/W；昇腾910C的功耗仅280W，能效比高达4.29 TFLOPS/W（较思元370高88%）。更高的能效比意味着，在相同功耗下，昇腾910C可完成近2倍的计算任务，大幅降低数据中心的电费成本（据测算，一台搭载8颗昇腾910C的服务器年电费较思元370服务器低约15万元）。

四、架构设计与效率：达芬奇3.0 vs 第三代DSA的优化方向差异

架构设计决定了芯片的计算效率与模型适配能力，两者的架构路线差异显著：

• 架构类型：思元370采用第三代Cambricon DSA（Domain-Specific Architecture）架构，强调“灵活性”，支持TensorFlow、PyTorch等主流框架的原生部署，但张量单元（Tensor Core）数量较少（8个核心×16个张量单元）；昇腾910C采用达芬奇3.0架构（华为自主研发的AI专用架构），强调“并行计算效率”，集成了16个核心×32个张量单元（较思元370多4倍），支持更大的batch size（如训练GPT-3时，batch size可提升至2048），大幅缩短训练时间。
• 内存与互联：思元370的内存带宽为2TB/s，采用PCIe 5.0接口；昇腾910C的内存带宽高达3TB/s（较思元370高50%），并支持CXL（Compute Express Link）互联技术，可实现多芯片间的低延迟数据共享（延迟较PCIe 5.0降低约40%）。这一差异使得昇腾910C在处理大模型（如GPT-4、文心一言）时，数据传输瓶颈更小，训练效率较思元370高30%以上。

五、生态支持：华为“全栈生态” vs 寒武纪“垂直优化”

生态支持是AI芯片落地的关键，两者的生态完善度差距明显：

• 框架与工具链：思元370依赖Cambricon NeuWare工具链，支持TensorFlow、PyTorch的模型转换，但优化程度有限（如PyTorch模型在思元370上的性能损失约15%）；昇腾910C则深度绑定MindSpore框架（华为自主研发的AI框架），通过“框架-芯片”协同优化，使得MindSpore模型在昇腾910C上的性能较其他框架高20%~30%。此外，华为还提供Atlas Toolkit（昇腾芯片专用开发工具），降低了开发者的适配成本。
• 合作伙伴与场景渗透：思元370的主要合作伙伴为阿里云、腾讯云等云厂商，应用场景集中在医疗影像分析、金融风控等细分领域（如阿里云的“智能医疗”解决方案采用思元370）；昇腾910C的合作伙伴覆盖华为云、百度、腾讯等头部企业，应用场景更广泛，尤其在AI大模型训练、自动驾驶等高端场景占据主导（如百度文心一言、华为ADS 2.0均采用昇腾910C）。

六、市场竞争力与未来展望

1. 市场份额与客户分布

据IDC 2025年上半年数据，昇腾910C在云端AI芯片市场的份额约为35%，位居国内第一；思元370的市场份额约为12%，排名第三（仅次于英伟达A100）。昇腾910C的客户主要为头部科技企业（如华为云、百度），而思元370则聚焦于中小AI企业及细分行业（如医疗、金融）。

2. 技术路线与未来规划

• 华为：计划2026年推出3nm制程的昇腾920C，目标将FP16算力提升至2000 TFLOPS，能效比突破6 TFLOPS/W；同时，进一步强化MindSpore框架的生态整合（如与OpenAI的GPT-5模型合作优化）。
• 寒武纪：计划2026年推出5nm制程的思元380系列，目标将FP16算力提升至1200 TFLOPS，同时加强与PyTorch的深度合作（如推出PyTorch专用优化工具），缩小生态差距。

3. 财经影响分析

• 华为：昇腾910C的高市场份额与高单价（单颗芯片售价约8万元，较思元370高2万元），使其成为华为云业务的核心收入来源（2025年上半年，昇腾芯片收入占华为云收入的18%）。
• 寒武纪：思元370的低售价（单颗约6万元）与中小客户定位，使其收入增速较快（2025年上半年收入同比增长45%），但毛利率较低（约35%，较华为低10个百分点），主要因生态适配成本较高。

七、结论

思元370与昇腾910C的技术差距可总结为：昇腾910C在制程工艺、算力性能、架构效率及生态支持上均处于领先地位，而思元370则在灵活性与成本控制上具有优势。这种差距直接导致：

• 昇腾910C占据高端云端场景（如大模型训练、自动驾驶）的主导地位，客户粘性高（头部企业的替换成本约为1000万元/年）；
• 思元370则在中小客户与细分行业（如医疗、金融）中占据一定份额，依赖成本优势竞争。

对于投资者而言，华为昇腾系列的技术壁垒与生态完善度使其具有更稳定的长期投资价值；而寒武纪则需要关注其生态建设进展（如与PyTorch的合作）及技术突破（如5nm制程的思元380），以判断其能否缩小与华为的差距。

从市场格局看，两者的竞争将推动国内AI芯片行业的技术迭代，但华为“全栈生态”的优势短期内难以被超越，昇腾910C仍将是国内云端AI芯片的“标杆产品”。