美國 vs 中國 AI 晶片：架構、性能同生態系全面對比

架構與算力：美國仍然領先

從公開數據睇，美國 AI 加速器喺原始算力方面仍然領先。

例如：

• AMD MI325X 約有 1.3 PFLOPS FP16 計算能力。
• Google TPU v6e 每粒晶片提供 918 TFLOPs bf16。

中國方面，華為最新 Ascend 910C 透過雙晶粒設計提升性能，估計達到 約 800 TFLOPS FP16。

另外，壁仞 BR100 亦嘗試打入高端市場：

• 256 TFLOPS FP32
• 約 2048 TOPS INT8。

寒武紀 MLU370‑X8 則偏向訓練與推理混合用途，提供：

• 96 TFLOPS FP16
• 256 TOPS INT8。

記憶體容量同頻寬

AI 模型愈大，越依賴高頻寬記憶體（HBM）。

• AMD MI325X：256GB HBM3E、約 6 TB/s 頻寬，係現時最大容量之一。
• TPU v6e：32GB HBM、約 1.6 TB/s。
• Ascend 910C：約 3.2 TB/s 記憶體頻寬。
• Biren BR100：64GB HBM2E、約 2.3 TB/s。

高頻寬記憶體可以加快矩陣運算同 tensor 傳輸，而呢啲正正係大型 AI 模型訓練嘅核心工作。

互連與大規模集群

現代 AI 訓練通常唔會只用一粒晶片，而係數百甚至數千粒加速器組成叢集。

幾個代表例子：

• Google TPU v6e 使用專用 ICI（Inter‑Chip Interconnect），一個 TPU Pod 可連接 最多 256 粒晶片。
• 寒武紀 MLU370‑X8 透過 MLU‑Link，提供 200GB/s 卡間通訊頻寬。
• Biren GPU 亦支援高速 GPU‑to‑GPU 互連。

因此，現時 AI 硬件競爭其實已經由「單粒晶片性能」轉為「整個 AI 超級集群系統」。

製造工藝與供應鏈

晶片製造能力對性能同能耗影響非常大。

部分中國 AI 晶片仍然依賴外部晶圓代工：

• Biren BR100 使用 TSMC 7nm + CoWoS 封裝。
• Ascend 910C 結合 SMIC 7nm 級工藝，並使用早期庫存晶圓。

相對而言，美國公司通常可以透過全球供應鏈取得更先進製程同封裝技術。

軟件生態系：真正決定勝負

AI 硬件唔只係晶片性能。

軟件生態同樣關鍵：

• 美國：CUDA（Nvidia）、ROCm（AMD）、TPU 軟件堆疊
• 中國：華為 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）。

開發工具、框架兼容性同雲端平台整合，往往會影響企業最終選擇邊款硬件。

從比較可以見到幾個趨勢

目前 AI 晶片競賽呈現幾個明顯方向：

• 性能領先：美國晶片整體算力同記憶體配置仍然較高。
• 本土替代：中國積極建立 Ascend、Biren、Cambricon 等多條產品線。
• 系統級競爭：AI 基礎設施愈來愈依賴大型集群，而唔只係單粒 GPU。

換句話講，AI 晶片競賽唔再只係「晶體管數量」或者「TFLOPs」嘅比較，而係一場涉及 硬件、製造、軟件同超級計算基建嘅全面競爭。

隨住生成式 AI 模型持續變大，呢啲差異將會愈來愈影響未來 AI 計算平台嘅主導權。