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6月12日消息，據多方報道，美國商務部長盧特尼克（Howard Lutnick）近日重申，美方不會把自家最好的芯片直接給中國，而是希望以飛機零件、乙烷作為談判籌碼，希望中國移除稀土出口管制。

而就在2天前，《人民日報》刊登了與華為創始人任正非的一段對話，背后意義不言而喻。

在采訪中，任正非談到，芯片問題其實沒必要擔心，用疊加和集群等方法，計算結果上與最先進水平是相當的。

他表示，我們單芯片還是落后美國一代，我們用數學補物理、非摩爾補摩爾，用群計算補單芯片，在結果上也能達到實用狀況。

“硅基芯片，我們用數學補物理、非摩爾補摩爾，利用集群計算的原理，可以達到滿足我們現在的需求。”他說。

眾所周知，目前先進芯片主要有兩個應用方向，一是智能手機、電腦等尖端科技設備，二是AI訓練需求最大的高端GPU。

先說手機、電腦芯片。手機就不用多說了，華為自家的麒麟9020等芯片已經自給自足，包括華為鴻蒙電腦也使用了新一代麒麟芯片。華為MateBook Fold折疊電腦拆解顯示，CPU、電源、Wi-Fi芯片全是海思自研。

高端GPU此前一直依賴NVIDIA，雖然現在受到了出口限制，但同樣有替代品。

今年4月，國際知名半導體研究和咨詢機構SemiAnalysis發布專題報道稱，華為云最新推出的AI算力集群解決方案CloudMatrix 384憑借其顛覆性的系統架構設計與全棧技術創新，在多項關鍵指標上實現對NVIDIA旗艦產品GB200 NVL72的超越，標志著中國在人工智能基礎設施領域實現里程碑式突破。

CloudMatrix 384基于384顆昇騰芯片構建，通過全互連拓撲架構實現芯片間高效協同，可提供高達300 PFLOPs的密集BF16算力，接近達到NVIDIA GB200 NVL72系統的兩倍。

此外，CloudMatrix 384在內存容量和帶寬方面同樣占據優勢，總內存容量超出NVIDIA方案3.6倍，內存帶寬也達到2.1倍，為大規模AI訓練和推理提供了更高效的硬件支持。

報道分析稱，盡管單顆昇騰芯片性能約為NVIDIA Blackwell架構GPU的三分之一，但華為通過規模化系統設計，成功實現整體算力躍升，并在超大規模模型訓練、實時推理等場景中展現更強競爭力。

SemiAnalysis也指出，華為的工程優勢不僅體現在芯片層面，更在于系統級的創新，包括網絡架構、光學互聯和軟件優化，使得CloudMatrix 384能夠充分發揮集群算力，滿足超大規模AI計算需求。

而軟件是卡不住脖子的，借用任正非的話說——那是數學的圖形符號、代碼，一些尖端的算子、算法壘起來的，沒有阻攔索。

當然，任正非也特別強調基礎理論研究的重要性。他說，當我國擁有一定經濟實力的時候，要重視理論特別是基礎理論的研究。基礎研究不止5至10年，一般要10年、20年或更長的時間。如果不搞基礎研究，就沒根。 即使葉茂，欣欣向榮，風一吹就會倒的。

他提到，華為一年投入人民幣1800億元在研發，其中約600億元從事基礎理論研究，不考核。 其余1,200億元左右投入在產品研發，是要考核的。

“沒有理論就沒有突破，我們就趕不上美國。”任正非說。