甩掉美国芯片 中国大模型靠华为昇腾“从零到一”

在中美科技角力愈演愈烈的当下，中国AI企业正悄然走出一条“去美化”的技术路径。

近日，刚完成港股IPO的智谱AI宣布，其新发布的图像生成模型GLM-Image完全基于华为自研技术栈训练而成——从芯片到框架，全程未使用任何美国硬件或主流开源工具。

这不仅是国产算力首次支撑起一个性能领先的开源多模态模型，也被视为中国AI产业在外部封锁下寻求自主突围的一次关键验证。

据智谱介绍，GLM-Image的整个训练流程——包括数据预处理、模型训练到最终部署——全部运行在华为昇腾Atlas 800T A2服务器上，搭载昇腾AI处理器，并采用华为自研的MindSpore机器学习框架。

公司表示，希望这一实践能为行业提供一个可行的参考：“证明我们确实可以在没有美国芯片的情况下，训练出有竞争力的大模型。”

多模态能力被普遍看作下一代人工智能的核心。GLM-Image采用了一种融合自回归与扩散机制的混合架构，这种设计思路最早由谷歌DeepMind在其Nano Banana Pro模型中验证，能够同时高精度生成图像与文本。

智谱称，该模型在开源阵营中，尤其在中文字符渲染方面表现突出，达到了行业领先水平。不过，它也坦承，与字节跳动尚未披露训练芯片信息的专有模型Seedream 4.5相比，仍有差距。

耐人寻味的是，就在智谱发布成果前不久，美国刚刚松口，允许英伟达向中国出售其H200芯片——仅次于最强H100的型号。

但路透社随即披露，北京已指示海关拦截该芯片进口，并明确告知国内科技公司：除非特殊情况，否则不会批准采购。政策信号清晰而坚定：即便“放行”，也不等于“欢迎”。

现实挑战并未因此消失。一位知情人士透露，华为昇腾芯片在训练GLM-Image这类中等规模模型时表现尚可，但能否支撑智谱下一代旗舰大模型GLM-5，仍是未知数。

目前，中国绝大多数顶尖AI模型仍依赖英伟达芯片。真正公开使用国产芯片训练的案例，多来自科大讯飞等二线玩家——而这些企业，恰恰是早年就被美国列入黑名单的对象。智谱自身也在去年1月被加入同一出口管制清单。

与此同时，官方正大力推动开发者从TensorFlow、PyTorch等美系框架转向MindSpore等国产替代。但多个开源平台数据显示，MindSpore的社区活跃度和生态成熟度，与国际主流仍有不小差距。技术可以追赶，生态却需要时间沉淀。

智谱的这次尝试，或许还不能彻底改写格局，但它至少证明了一件事：在封锁之下，中国AI并非无路可走。只是这条路，注定更陡、更长，也更需要耐心。