快科技 6 月 6 日消息，NVIDIA CEO 黄仁勋多次公开表示，华为的 AI 实力与日俱增，是其最强大的竞争对手。

不过，The Information 调查指出，中国科技公司长期使用 CUDA 平台开发技术，想要转换十分困难，华为要赶上 NVIDIA 并取而代之，比想象中代价更高。

报道称，华为在说服中国科技巨头如字节跳动、阿里巴巴、腾讯使用其 AI 芯片上面临诸多困难，尽管美国日益收紧出口管制，这些大型企业仍偏好使用 NVIDIA 的芯片，至今仍未大规模采购华为 AI 芯片。

研究机构伯恩斯坦（Bernstein）一名分析师指出，如果任何一家开发商像是中国 AI 新创公司 DeepSeek 愿意大规模采用华为芯片和软件进行 AI 训练，华为才较有可能打入生态系。不过，目前这样的情况还没发生。

报道指出，黄仁勋强调的重点确实存在，即美国的出口限制激发了中国的创新，但尽管中国在 AI 竞赛中紧追美国，最后一里路可能比想象中要耗费更多成本和时间。

华为最近推出与 NVIDIA 竞争的 AI 运算系统 CloudMatrix 384，将多达 384 颗华为芯片串联，弥补单一芯片效能不足的问题，概念类似 NVIDIA 的 NVLink 系统，后者可串联 72 颗英伟达 Blackwell 芯片。CloudMatrix 384 自 4 月推出后，几家中国科技公司已展开测试。

近日，NVIDIA 首席科学家 Bill Dally 指出，华为正从 NVIDIA 在中国的业务中挖掘人才，这代表了中国竞争对手正在迎头赶上，并对 NVIDIA 构成日益严峻的挑战。

Bill Dally 对媒体表示，美国针对 H20 AI 芯片的禁令，为中国企业提供了成长空间，并帮助他们抢夺高端 AI 人才，这对 NVIDIA 而言并非好消息。

他透露，华为已成功秘密组建了一支由 NVIDIA 前工程师组成的庞大 AI 研究团队。

NVIDIA 之前在中国市场之所以强大，除了硬件算力上的优势外，很大程度上归功于其 CUDA 软件生态系统——基本上无可取代，而且一直是中国大型科技公司的 AI 运算架构基础。

虽然，华为也开发了自家的替代方案 CANN，但据称其性能与 CUDA 相比仍有差距。

但华为正在通过各种方法来强化其软件开发能力，特别是在其 CANN 平台上的努力，以打造一个能够与 CUDA 生态系统抗衡的替代方案。