J希克斯L

华为为什么不用寒武纪芯片了？一方面是华为与寒武纪的合作应该本来就是短期行为，那时华为的NPU还没有完全成熟。另一方面华为是要按照自己生态打造，不只是手机还有其它终端，与另一方合作反而限制了自己，不如干脆自己干。

华为在推出麒麟970和麒麟980两代芯片中都使用了寒武纪的NPU，不过在华为方几乎很少提及寒武纪。研发这两款芯片之时正好手机芯片AI的概念正火热，应该说华为并没有准备好自研的NPU，所以不得不寻求外部的资源。其中中科系的寒武纪具有相当的实力，双方合作应该是很正常的事。

华为自研NPU一旦成功长大成人，能够满足自家需要，自然中断寒武纪的合作。当然这里面也蕴含了华为并不愿意把核心的东西交给别人手里来做的心思。在早前发布嵌入寒武纪NPU的麒麟芯片中，华为几乎从来没有提及寒武纪，实际应该是自己已经正在研发NPU，只是未成熟而已。另一方面，自研NPU可以根据自家生态产品做定制，满足自家各种产品的需要，比如昇腾芯片也需要AI。

这里有希望完全拥有自己产品话语权不愿被别人左右的心理，也说明了华为一种自傲的心理。能够设计芯片，却没有自己的NPU，始终会被人怀疑是否具有研发能力，那就自己把他搞出来。

当然商业上的合作长短期都是自然的现象，就像人与人的交往一样，有聚也有散，双方好好谈即可。即使现在不用了，但也并不表示今后就一定更没有合作的机会，况且寒武纪也通过和华为合作打响了名声，也获得了利益。

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东风高扬

这个问题非常好。

提到华为为什么弃用寒武纪AI芯片，这要从华为为什么在麒麟970芯片中采用寒武纪AI IP说起。

寒武纪科技作为全球第一大AI芯片独角兽公司，依托中科院计算所的强大科研实力，早在2016年就开发出了AI处理器Cambricon-1A，也是第一款商用深度学习处理器；于此同时，在由阿里巴巴、联想等资本联合投资下，完成了1亿美元A轮融资，寒武纪一时风头无两。

携手寒武纪明修栈道

而此时的华为还在全力优化的麒麟960手机芯片，主攻另一个对麒麟处理器更加重要的高地---GPU，完全无暇把研发重点放到AI处理器上面。2016年10月，在解决了最后一个短板GPU后，华为推出的了集成强大GPU（Mali G71 MP8）的麒麟960芯片，大大提升华为手机游戏性能，这也是当年Mate 9和荣耀V9的最大卖点。

也是在同样的2016年，寒武纪推出首款AI处理器Cambricon-1A，确立中国第一AI独角兽公司的地位，彼时AI概念正风靡全球。

而此时华为也正在预研下一代手机处理器---麒麟970，AI作为下一个手机营销噱头，华为自然不会错过。无奈自家海思在AI领域的技术积累还不成熟，因此华为决定在麒麟970芯片中集成寒武纪的AI处理器IP，以抢占“全球首款集成AI处理器的手机芯片”名号。

AI作为麒麟970的“大脑”，可以对海量数据进行处理。其集成了55亿个晶体管，比高通骁龙的31亿个、苹果A10的33亿个，多了将近20亿个晶体管的情况下，功耗却少了20%，此款芯片的发布也确立了华为顶级手机芯片厂商的地位。接着2018年9月华为推出了同样集成寒武纪双核NPU的麒麟980芯片，让之后发布的华为Mate 20大放异彩。

华为却一直淡化其AI处理器的出处，同时有迹象表明，华为采用寒武纪AI技术开发麒麟970的2017年， 华为海思一直与ARM合作研发基于ARM Trillinum框架的AI技术。

由此可以推断华为采用寒武纪AI处理器，只是权宜之计，只不过是在为自家AI处理器的研发争取时间。

自研AI显露真身

作为本土研发实力最为强大的科技公司，华为在5G通信，企业网，云计算，安防芯片，以及智能手机领域，都是全球前三名的领导者。这也意味着，华为对AI技术的应用场景和处理能力，是非常苛刻的，以便通过AI确保自家产品竞争优势。

而寒武纪作为单纯进行AI开发的技术公司，显然没有华为对多应用场景的深刻理解，更无法满足华为多领域的AI技术需求。从成本的角度考虑，华为也不会容忍---在自身拥有强大算法和芯片研发实力的情况下，再去外购AI芯片。从系统集成的角度看，外购寒武纪的AI处理器，显然没有华为自己研发而获得更大的系统性能优化、提高。

终于在2018年10月华为连接大会上，华为向外公布了其“达芬奇计划”：消费终端 (Consumer Device)、公有云 (Public Cloud) 、私有云 (Private Cloud)、边缘计算 (Edge Computing)、IoT行业终端 (Industrial IoT Device) ，布局这5 大类AI应用场景。

被业界盛传已久的华为AI芯片，也终于露出真身，华为一口气发布两款AI芯片：高端的昇腾910和应用于边缘计算的昇腾310。

昇腾910性能极其出色，半精度为(FP 16)：256 Tera FLOPS，是Nvidia V100 AI芯片的100倍，主要应用于高端服务器和云计算。 昇腾310是一款高算力低功耗的AI SOC，主要用于智能手机、智能附件、智能手表等消费电子领域。

在2019年，华为终于在其高端麒麟9系列智能手机芯片中，首次集成了自研“达芬奇架构”的AI处理器（NPU）的麒麟990，结束了使用两代的寒武纪AI处理器。

半导体国际资讯

    因为寒武纪的脚步跟不上华为，无法满足华为的需求，无法支持华为的“全场景”AI解决方案。因此，华为推出了自研的“达芬奇架构”的AI芯片。

    寒武纪对华为的贡献？

    寒武纪是中科院下属的企业，第一家做出原始创新的集成电路芯片设计公司，华为也是第一家敢吃螃蟹的巨头，将从未商业化过的技术用到最核心的手机芯片上。

    众所周知，华为2017年推出的麒麟970处理器，AI性能有了突飞猛进的提高，很大程度上是因为集成了寒武纪的AI芯片，麒麟980仍然采用了寒武纪的AI芯片，因此华为的麒麟处理器在AI性能方面保持领先水平。

    华为推出自研AI芯片

    华为推出了两款自研的“达芬奇架构”AI芯片，分别是昇腾910和昇腾310，在麒麟810、麒麟990芯片得到了应用，从跑分来看，位于榜首。

    昇腾芯片背后是华为的全栈全场景AI解决方案，包括了公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等，也就是说手机处理器的消费者终端只是华为AI战略很小的一部分。

    寒武纪如何应对？

    华为自研的AI芯片，不对外销售，不会与寒武纪形成竞争关系。因此，在国内可选的AI芯片供应商不是很多，寒武纪即便失去了华为的订单，也不却资源和客户。虽然在硬件层面不如英伟达，但是在软件层面优化做的很好，在国内除了寒武纪，没有更好的选择了。至少在国内市场，寒武纪还是很有竞争力的。

    此外，寒武纪和华为并非“彻底切割”，仍然在麒麟终端产品、软硬件方面，持续为华为提供服务。此外，寒武纪也不亏啊，麒麟970、980给寒武纪带来了千万级的销量，帮助寒武纪从一个初创企业，一举成为AI巨头。

    总之，华为不用寒武纪AI芯片，选择自研芯片，完全是为了打造“全场景”AI解决方案，并不是华为看到寒武纪的AI芯片不错，自己也搞一搞，或者是两家闹矛盾。所以只是各取所需，正常的商业合作与竞争罢了。

Geek视界

原因很简单，华为现在有了自己的AI芯片！

使用寒武纪时华为无AI芯片

2017年华为推出自研的麒麟970时首次内嵌了NPU，也就是所谓的AI智能芯片，该芯片的提供方就是寒武纪，2018年的麒麟980采用双NPU，其中一枚其实仍旧是寒武纪。

之所以出现这种情况，原因其实也很清楚，就是当时华为并没有自己的AI芯片，但可以肯定的是此时的华为至少启动了对NPU的研发。因为，到了2018年华为全联接大会上华为就正式发布了自研的两款云端AI芯片，中文名昇腾。

可见华为使用寒武纪的芯片就是临时过渡的，当年推出首嵌NPU的麒麟970时可能由于自家AI芯片进度跟不上，不得不找寒武纪合作。而且华为发布麒麟970时对和寒武纪的合作也没有大书特书，可见华为并非想和寒武纪长期合作。

2019年华为有了自研达芬奇架构

2018年华为AI芯片之后，那时候业内就已经声音认为后续华为可能就会使用自己的NPU了，和寒武纪的合作估计得结束。

果不其然，当2019年麒麟810发布时，我们看到了华为完全自研的达芬奇架构的NPU，至此算是正式抛弃了寒武纪。

达芬奇架构的NPU非常有特点，其采用了高性能3D Cube计算引擎，可进行矩阵运算加速，单位面积下的AI算力可以得到大幅的提升，激发端侧AI算例，远强于之前NPU采用的二维运算。

从跑分我们也可以看出这款NPU性能强劲，从当时的AI Benchmark跑分来看，麒麟810的AI跑分达到了32280，这个分数不仅超过了自家的麒麟980，也包括高通的骁龙855和730。

既然我自研的达芬奇架构都这么强了，我还何必继续使用你寒武纪的芯片呢？

Lscssh科技官观点：

因此，华为现在不使用寒武纪NPU的原因就很简单，我有能力自研出性能更好的芯片，同时也能更好的和CPU相互配合工作，能进行充分的优化发挥出更大性能。这时候，外来的寒武纪显然就不是上上选了。而早前选择寒武纪只能说是华为的权宜之计，自研芯片还无着落，又想让麒麟970用上AI智能，那就只能选国内这块较强的寒武纪进行合作了。

Lscssh科技官

谢谢您的问题。华为不用寒武纪NPU，是因为自己志向更大。

华为不服气。华为麒麟970、麒麟980用的是寒武纪的芯片IP方案（NPU）。当时就有一种说法，华为麒麟处理器有强大的人工智能，主要是寒武纪的功劳。评论麒麟处理器的时候，会经常提到“寒武纪”，寒武纪对此也无疑义，寒武纪巨大的存在感对华为是喧宾夺主。华为担心有误导，即离开寒武纪，华为就做不了人工智能处理器。其实NPU研发对于华为并不是难事，华为从设计达芬奇架构NPU到流片也就用了一年时间。

华为有志向。华为需要一个崭新的架构支持人工智能芯片，人工智能只是工具，必须服务于华为的端、管、云的需求。华为需要将人工智能与自身的产品、解决方案彻底融合起来，形成全栈、全场景解决方案，麒麟芯片是重要组成。华为让这个体系万无一失、具有广泛的通用性，就得处处自我量身打造、统筹设计研发。寒武纪无法支持华为的全场景。

两家思路不同。华为要自主研发芯片，形成核心竞争力，建立以我为主的生态系统，将人工智能视为通用技术。寒武纪是输出IP授权，为合作伙伴提供人工智能特定解决方案。华为是“面”上用人工智能，寒武纪是“点”上用人工智能，华为不想受到“点”的制约。

追科技的风筝

华为现在确实不需要寒武纪，因为华为已经有自己的达芬奇架构的NPU。那么华为的NPU性能如何？依靠这款NPU可以摆脱寒武纪芯片吗？

寒武纪芯片是什么？

寒武纪是由中科院计算技术研究所发布的一款AI人工智能芯片，它可以实现神经网络的深度学习功能。在前些年手机AI人工智能火热的时候，华为选择跟寒武纪合作，分别在麒麟970和麒麟980芯片上搭载了寒武纪芯片NPU。

但是华为在宣传自家产品时几乎不会提及寒武纪，而中科院经常用自己的寒武纪芯片做文章。其实不仅是华为，任何一家科技公司在发布产品时都尽量放大自己的IP，更何况华为作为国内的科技龙头代表之一，剥离寒武纪芯片是早晚的事。

华为自研NPU怎么样？

真正跟寒武纪说拜拜的是华为自主研发的达芬奇架构NPU，在华为麒麟810芯片上就已经正式使用，它的架构也可以实现AI神经网络人工智能，比寒武纪更适用于华为的全场景解决方案。华为的这个人工智能芯片架构应用在它的人机互动，拍照等方面具有更好的表现。

华为自主研发NPU也是趋势所致。大的手机厂商如果一直用别家的架构，就受制于人，要想问鼎手机界必须拥有自己的芯片。华为这几年在自研芯片上下了功夫，自主程度越来越高，寒武纪已经是过去式了。

我依然看好华为达芬奇架构的芯片，相信在未来华为会有更多的作为。而寒武纪虽然已经不在华为麒麟芯片上应用了，但还是有更多的手机厂商可以合作，希望寒武纪也能找到新的商业途径。

科技一杆枪

华为用了寒武纪结果只口不提它的名字，寒武纪本身也想借此来提高知名度带来更多的投资。没成想的是华为只想自己成为国内AI第一人，怎么可能让寒武纪出名？寒武纪看出华为意图，大肆宣扬华为使用他们的芯片致使华为AI第一人的声誉有些名不副实，后来的合作可想而知。

默默你我

我觉得华为想要的很简单，就是最核心的技术永远掌握在自己的手里。技术学到了，自己有了更合适的全栈的方案，还合作干嘛？

970、980一般都是在秋天配合mate旗舰机发布，最底层ip的合作，大佬们会提前一年敲定，寒武纪将要交付的硬件方案也是前一年春天就出第一版，硬件回来公司内部测试，软件联调，甚至还要修改。后980时代双方不再合作，在寒武纪内部就已经是共识，因为没有关于华为下一代产品的工作任务，但MTK、MStar、头条、滴滴等等，订单依然有很多。

华为发布昇腾处理器，让敏感的行业内人士预感华为准备另起炉灶，接着就是行业舆论压力。

我的理解是：AI芯片市场这么大几个华为都吃不下，群雄并起是很正常的现象，寒武纪订单依然很多，活得依然很好。

关键词科普（明白可略过）

• SOC（System on a Chip），即把系统都做在一个芯片上，SOC上集成了很多手机上最关键的部件，比如：CPU、GPU、内存、NPU等。如果在PC时代我们说一个电脑的核心是CPU，那么在智能终端时代，手机的核心就是SOC。

• NPU（AI芯片），即嵌入式神经网络处理器（NPU）采用“数据驱动并行计算的架构”，特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据。

华为SOC配置上了自家npu，让业务爱好人士不从技术角度而从资本的角度“深度解读”，确实有点累。

双方在一段时间合作后，各取所需。前期寒武纪深度学习处理器的领先，华为掏钱买合作，寒武纪卖合作赚市场，这是双赢的。两家合作一开始的时候，双方想什么其实早就心知肚明了，华为要技术，寒武纪要知名度，一拍即合，从目前的结果来看，是很好的合作。如果寒武纪又出了大招，华为还会过来再谈购买合作，何必跟资本联系在一起。合作终止只有一个原因，你的宝贝我也有了，整个过程和资本没啥直接的关系。

总结

现在，华为继续做神仙SOC，寒武纪继续做商业落地，各有各的长处，各有各的活法。骁龙和麒麟都很成功说明SOC领域市场巨大，允许多个巨头存在。更何况深度学习处理器市场不仅巨大，寒武纪刚刚起步，终端、云端、定制ip，定制解决方案，合作种类繁多，市场巨大，10个寒武纪都吃不下。华为、寒武纪两家通过合作补齐各自的短板，目前都发展不错，在这一领域攻城拔寨。

以上是我个人的一些经验和总结，希望能够帮助到大家，如果有不同意见欢迎大家评论区留言一起讨论。

汇聚魔杖

华为为何不再使用寒武纪的芯片，其实对于华为的麒麟处理器使用寒武纪的芯片来说，本质上属于一种权宜之计，也是属于过度期的一个方法，那么下面和大家一起来说一说华为使用寒武纪芯片的来龙去脉。

其实这件事情就是需要从华为的麒麟970芯片开始说起的，而且当时使用国内自主的Al芯片，可以说当时是强强联手的组合。

而且还有进一步发布的麒麟980芯片，也是同样使用寒武纪的AI芯片的，那么为何在合作这么好的前提下，华为放弃了使用寒武纪的AI芯片。其实这里面的说法是非常的多的，有的说是联想投资寒武纪，所以导致华为和寒武纪分道扬镳了。

华为的芯片一直以来都是坚持自主研发的过程的，而且在当年一战成名的麒麟960的芯片之下，还有一个非常重要的方面就是智能GPU，还有就是这里里面加入一个人工智能AI的亮点，可以说和寒武纪合作之后的麒麟960处理器，在补齐GPU方面的短板后，其综合实力还是非常不错。

那么我们再来说一说这家寒武纪的企业，作为全球第一家大型的AI独角兽公司，可以说一时之间风头极盛，而且还有背后依托中科院作为与强大的科技研发的技术，所以说对于寒武纪公司来说，不仅有中科院等，还有一大批互联网企业的融资支持。

但是回归主题的一件事情就是，华为一直都是坚持自己自主研发的事情的，不论是麒麟处理器，还是鸿蒙操作系统等，都是华为自己坚持研发的一个结果，而且使用寒武纪的AI芯片也是出于无奈的一种情况下，才使用的办法。

虽然说华为麒麟处理加上寒武纪的AI芯片让华为的处理器能够真正的立足于高端芯片市场，但是华为确实有自己的思路需要进行，那就是华为需要自己来研发AI智能芯片。可以说这样的一个操作也不过是缓兵之计。

华为作为一家在5G，通讯，手机，云计算等多方面都是非常具有实力的一个企业，所以华为自身对于AI的要求也是非常的高的，华为希望自己能够快速安全稳定的处理未来AI技术，所以华为在明面上使用寒武纪的AI芯片，但是却一直自己研发和ARM合作研发的ARM Trillinum框架的AI技术。

从使用的成本上来说，华为作为这么有实力的一家企业，也是无法容忍在自身条件非常强大之下，还去外购AI芯片，这无疑会增加其使用的成本。

还有就是从系统适用性方面来说，也是无法同华为自己研发的具有高集成度的AI芯片相比较，这些都是华为坚持自己研发的重要原因。

那么随着时间的推移，进入2018年的生活，华为终于向外宣布了“达芬奇计划”，也就是业内传说很久的华为AI芯片。命名为高端-昇腾

最后，对于说为何华为和寒武纪的芯片没有一直合作走下去，其实这里面还是有诸多的因素所在的，一方面是华为自己具有非常强大的科技研发实力，想要将技术的核心掌握在自己手中，以此来减轻成本，提高用户的使用体验。、

还有一个方面因素就是因为，华为想要在处理器和AI处理器方面都具备非常深厚的实力，那么大家还有什么不同的看法，可以在下发留言，咱们一起探讨！

帆辰科技

华为麒麟970当初使用了寒武纪的AI芯片，带来了不错的AI性能，但是随着华为自研AI技术的进步，后来就全面改用自家达芬奇架构了，而当年寒武纪的AI芯片不过是一时的权宜之计。

对于一颗芯片来说，自己研发总比用别人的好，何况AI芯片技术难度并不是很大，国内很多公司都在做，对于如今的华为来说，研发自有AI芯片也耗费不了多大的成本。

另外很重要的一点就是营销需要。因为寒武纪芯片是人家的，不管是名称还是版权都不好变动，所以华为自己也不好随便做营销，而华为自己搞出的AI芯片就可以冠以“达芬奇架构”这样高大上的名字，在中兴被制裁后全民国产替代热潮和今年6月份更高的国产替代热潮时大肆宣传，这就是个让人热泪盈眶的卖点，很好的营销策略，痛快地卖一波货，当然，达芬奇架构的实际性能确实比寒武纪强了很多。

高通三星在AI芯片方面成了跟随者，近几个处理器都加了NPU，但却没有华为聪明，搞一个“达芬奇架构”之类的营销策略，不过无论如何，AI芯片应该是未来的发展趋势，华为这一步策略算是走对了。

關鍵字: 科技 寒武纪 芯片