AI 新聞速報｜華為宣佈三年內挑戰 Nvidia中國 AI 晶片自主戰略揭開新序幕

Ascend 系列晶片與超級運算平台佈局，加劇全球 AI 晶片競賽格局

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華為（Huawei）在「Huawei Connect」大會上高調宣佈，未來三年將全力推進 Ascend 系列 AI 晶片與超大規模運算平台，直接將全球龍頭 Nvidia 作為對標目標。這項策略不僅象徵中國科技業在 AI 晶片自主化上再度加碼，也對台灣供應鏈與全球 AI 生態系統帶來轉折。

華為三年計畫全力衝刺:直攻 Nvidia 市場霸主地位

華為於 2025 年度盛會上宣佈，將於 2026 至 2028 年間分別推出 Ascend 950、960、970 等三代 AI 晶片，搭配新一代 Atlas 超級節點系統（Atlas 950、960），持續擴大集群規模與運算效能。官方公開的路線圖顯示，Ascend 950 系列將分為 PR、DT 兩個版本，並導入自研高頻寬記憶體（HBM）技術，大幅提升記憶體容量與頻寬。同時，Atlas 950 單一叢集將支援 8,192 顆 AI 晶片，Atlas 960 更上看 15,488 顆。這代表華為已正式將 AI 晶片競賽推向大規模集群、記憶體創新與國產化自主的新階段。

技術自主與政策推動:中國半導體自立目標升級

這個計畫反映中國對於科技自主權的高度重視。近年來，美國對中國高階半導體設備與設計技術持續祭出出口管制，迫使華為積極加強自研晶片、記憶體與封裝工藝能力。華為此次公開完整路線圖，凸顯其欲打破西方科技壁壘、降低對海外技術依賴的決心。中國官方亦明確表示，未來三年將透過政策引導、產學合作、產能投資，全面推動 AI 晶片、記憶體、先進封裝的國產化，加速建構屬於中國本土的 AI 運算產業鏈。

Ascend 晶片技術進展:自研 HBM 記憶體成亮點

在硬體研發上，華為 Ascend 910C 晶片已於 2025 年初登場，後續 Ascend 950 預計 2026 年上市，進一步搭載自研 HBM 記憶體，標榜頻寬大幅超越前代。根據國際媒體報導，Ascend 950PR 版本記憶體容量上看 128GB，頻寬約 1.6 TB/s，950DT 甚至更高。不只如此，華為同步推出 Atlas 950／960 超級節點平台，主打單一系統內可整合逾萬顆 AI 晶片，專為大型語言模型訓練、雲端運算、智慧城市等高強度場景設計，展現中國自有 AI 運算能力快速成長的企圖。

超級節點系統驅動大規模 AI 發展: 產業鏈面臨重構

華為新一代 Atlas 系列超級節點系統，已經成為推動大規模 AI 模型訓練與推論的核心工具。以 Atlas 950 為例，能將數千顆 Ascend 晶片整合為單一運算叢集，大幅提升 AI 算力密度，強化政府、國企、學研機構的自主模型訓練能力。未來 Atlas 960 平台推出後，將支援近 1.5 萬顆晶片協同運作，形成全球少見的超大 AI 運算平台，對中國本土雲端產業與智慧基礎建設發展具有關鍵戰略意義。

技術挑戰與風險評估: 製程、記憶體、軟體生態仍存差距

雖然華為強調規模與自主化優勢，外界普遍認為其技術落差與多項挑戰仍需克服。首先，在美國管制下，中國取得極紫外光（EUV）設備受限，先進製程節點與良率、功耗效率恐難與國際頂尖水準同步。再者，自研 HBM 記憶體雖有高頻寬與容量規格，但製造工藝、封裝技術與量產穩定性仍待市場檢驗。此外，華為雖積極打造自家開發工具鏈，但 Nvidia 憑藉 CUDA 平台與全球開發者社群，在 AI 軟體生態、優化效率與模型遷移成本方面，仍明顯領先。最後，國際政策風險與供應鏈不確定性，亦為華為追趕全球龍頭的潛在瓶頸。

產業鏈重組下的台灣機會與挑戰

華為挑戰 Nvidia 的舉動，對台灣半導體產業既是壓力也是轉機。若華為未來能突破技術與產能障礙，台灣的晶圓代工、IC 設計、記憶體與測試廠商將有機會參與新一輪 AI 晶片產業鏈合作。不過，美國出口管制與國際政經情勢不明，台灣廠商須審慎評估業務布局與供應鏈風險，維持在高附加價值、創新技術與國際服務的競爭優勢，才能穩健應對市場新局。

編輯觀點｜善用創新與整合能力迎接 AI 晶片新時代

這場以華為與 Nvidia 為主角的 AI 晶片賽局，不僅僅是硬體性能比拚，更攸關全球科技主權、供應鏈重組與軟體生態整合的全方位較量。台灣若要在此波競賽中立於不敗，不能只仰賴硬體製造，更應聚焦晶片設計創新、AI 軟體加值、國際系統整合與人才培育。積極拓展全球布局、掌握高附加價值應用，並緊密追蹤中國、國際政策與產業動態，才能為台灣科技產業開創更寬廣的成長路徑。

參考資料：

FAQ｜關鍵問答

Q1: 華為三年計畫的主要目標與戰略意義是什麼？
華為三年內挑戰 Nvidia，目標在於突破美國技術封鎖、加速中國 AI 晶片自主化，並鞏固本土市場話語權。此舉結合政策、產能、產學研協作，展現中國科技業強化自主供應鏈、搶佔全球 AI 計算力高地的企圖心。對中國 AI 產業與國際科技格局都具備戰略意義。

Q2: Ascend 晶片與 Atlas 系統具備哪些創新亮點？
Ascend 950／960／970 晶片不僅升級計算性能，更導入自研高頻寬記憶體（HBM）、大容量設計。Atlas 950／960 超級節點平台可整合數千至逾萬顆晶片，支援大規模 AI 訓練與推論，對政府、企業、大型數據中心的自主算力提升有關鍵助力。

Q3: 技術層面上，華為目前面臨哪些主要挑戰？
華為最大挑戰在於先進製程受限、記憶體／封裝技術量產穩定度、軟體生態系統建設、開發者支持與國際供應鏈風險。即便硬體規格持續突破，仍需克服國際領先廠商的生態優勢與政策障礙，才能真正與 Nvidia 等全球龍頭抗衡。

Q4: 華為自研高頻寬記憶體（HBM）與國際大廠差距如何？
雖然華為已公開自研 HBM 頻寬目標，但相關技術成熟度、良率、量產規模尚未完全公開。國際大廠如三星、SK 海力士在 HBM 技術與產能上仍具領先地位，華為未來需持續投入研發與封裝創新，縮短與國際水準的差距。

Q5: 這場競賽對台灣半導體產業有何啟示與影響？
台灣半導體產業在晶圓代工、IC 設計、記憶體等領域具國際競爭力。華為推進 AI 晶片本土化，既是潛在合作機會，也是挑戰現有供應鏈結構。台灣企業應積極佈局高附加價值技術、加強國際合作，並靈活調整策略以降低地緣風險。

Q6: 華為有無可能在國際市場全面超越 Nvidia？
短期內，華為尚難全面超越 Nvidia，特別是在先進製程、國際市場生態與軟體工具鏈等方面。但憑藉中國政策與本土需求紅利，華為有機會在特定領域（如政府專案、國內企業市場）取得領先，並逐步縮小與國際龍頭的技術差距。

Q7: 台灣科技產業該如何因應未來 AI 晶片競爭？
台灣企業應聚焦晶片設計創新、AI 軟體加值與國際系統整合，積極掌握全球產業動態與技術走勢，同時提升自有品牌價值與全球服務能力。透過持續創新與多元市場佈局，台灣產業能在全球 AI 戰局中穩健成長並保持競爭優勢。

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