华为在2026年于芯片与算力领域动作频频，从5月提出的“韬定律”到7月发布的Atlas 950超节点，显示出其在AI基础设施上的持续加码。“韬定律”是华为对2020年至2026年间381款芯片设计与量产方法论的系统总结，已量产的昇腾950和即将上市的麒麟2026芯片均被视为该定律的落地成果。

回顾华为AI芯片的起点，可追溯至2017年。当时，被称为“华为芯片女王”的何庭波与华为Fellow、2012实验室及海思首席科学家廖恒等人，向时任华为轮值董事长徐直军提议为AI专门研发一颗芯片。内部曾有两派激烈交锋，最终AI芯片项目正式立项。此后，华为经历了2019年“5·16”禁令和2020年“8·17”全面封锁，美国对华为的打压不断升级，包括台积电断供、EDA工具受限以及国际标准组织关闭华为成员权限等。面对外界“华为还能不能活”的追问，何庭波曾平静回应：“对，而且我们都做出来了呀。”

2025年春节，DeepSeek的爆发让任正非“第一次真切感受到，中国企业有望真正实现软硬协同”。华为云贵安数据中心在除夕夜紧急开通1024张昇腾910B芯片，三天内完成3000多张芯片部署。DeepSeek V4技术报告上印着两行字：英伟达GPU，华为昇腾NPU。曾背着双肩包默默坐到会议室边上的梁文锋，最终决定将昇腾作为算力底座之一。

这些细节均记录于《昇腾崛起》一书，该书由方兴东撰写，湛庐文化/浙江科学技术出版社于2026年8月出版。书中详细梳理了华为AI芯片从战略觉醒到技术突破、再到断供中“重新发明”一切的历程。

在战略觉醒阶段，华为早在2002年就因思科的知识产权指控体会到“科技有国界”。2016年CES大会上，何庭波曾向黄仁勋提出将英伟达手机相关技术授权给华为，但被当场拒绝，黄仁勋表示“我只擅长做GPU，也只会专注做好GPU”。这促使华为下定决心自主研发。同年，AlphaGo战胜李世石，英伟达发现几乎所有深度学习计算都可分解为矩阵乘加运算，但华为内部对AI认知有限，最大阻力来自“AI会减少网络设备售后服务收入”的担忧。

2017年，华为启动AI芯片内部预研，代号NPU，后正式命名为“达芬奇”（代号D项目）。廖恒创新性地提出3D Cube达芬奇架构，计算单元做成三维立体结构直接完成矩阵运算。在架构方案之争中，廖恒主张不追求最小面积、不追求功耗极致，聚焦单位功耗下AI算力最大化，最终获得何庭波支持。华为还选择建立自己的指令集，而非沿用英伟达CUDA路线或ARM/RISC-V。廖恒提出广谱化架构设计，一套架构覆盖从不到5美元到5亿美元的产品，跨度1000万倍。

编译器是达芬奇架构研发中的“圣杯级”目标，华为最终汇聚两三百名专家，建立自主指令集体系。昇腾品牌命名由何庭波提议，取自“日升月腾”，寓意积极向上、不断突破。MindSpore自主研发曾引发巨大争议，但徐直军判断：“TensorFlow、PyTorch的起步也仅比我们早了五六年，只要我们十年之内行动都不算晚。”

2018年8月至12月，图灵实验室负责人吴昱贤带队在上海进行封闭式系统设计，华为各研究所骨干齐聚上海。2019年8月，徐直军在深圳总部发布昇腾910 AI处理器，廖恒感慨“这是一个破纪录的速度”。1000个昇腾910组建成集群，系统性能线性比达90%左右，高出市场同期产品近15个百分点。达芬奇架构最终成为全球部署量最多的NPU架构，在视频监控领域，全球九成以上设备源于中国，海康、大华等头部企业均离不开华为NPU技术支持。

制裁之下，华为被迫“重新发明”一切。昇腾910A采用台积电7纳米EUV工艺制造，禁令后生产直接受阻。2020年8月17日，美国将38家华为子公司列入“实体清单”，并升级“外国直接产品规则”（FDPR），对华为实施100%封锁。鲲鹏920和麒麟9000被“永远定格”，无法继续迭代。面对高端测试仪器断供，何庭波拍板“不等不靠，自己造”。EDA工具被外界称为“芯片之母”，何庭波回应“这不是一件难事！”华为不仅活了下来，还造出了美国根本没有的新型EDA工具。

灵衢协议（UnifiedBus）的核心研发始于2019年“5·16”禁令后，直接动因是PCI、SIG等国际标准组织关闭华为成员权限。灵衢是华为完全自主设计的大规模集群互联技术，对标并超越英伟达NVLink。制裁意外催生全球首个同类集群系统：原本用于4个昇腾910互联的芯片因无法从美国采购，团队改用全新自研技术实现芯片互联。

何庭波在制裁最严酷的2021—2022年，将近一半精力投入国内供应链协同，推动晶圆代工工艺突破、良率提升与封装测试国产化落地。她发现不少合作方在制裁背景下顾虑自身风险、态度多变甚至反复，协调难度远超预期。廖恒在北美生活多年，了解当地法律体系，他认为如果华为真的存在违规，美方最专业的做法应是向法庭提起诉讼，但美方自始至终未走正规法律程序，而是直接以行政手段实施限制。

禁令也反噬英伟达：实施1年多华为没被打垮，英伟达营收反而减少4亿美元。英伟达约80%出货量流向中美两国，各占一半。何庭波说出了那句日后广为流传的话：“我们正处在自己的1946年，如果我们争气的话，我们就会迎来自己的1947年、1948年，开启另外一个时代。”

2019年5月21日，任正非在“5·16”禁令后首次公开回应：“我们早晚要跟美国在‘珠穆朗玛峰顶’相遇。华为公司不可能永远在山下种水稻。我们和美国在峰顶相遇时，要以技术实力与全球伙伴共赢，而不是陷入对抗。”

2023年8月29日12:08，恰逢美国商务部长雷蒙多访华期间，华为Mate 60 Pro悄然开卖，搭载麒麟9000S芯片，引发全球关注。

不止是一颗芯片，华为构建了完整的昇腾生态。CANN被称为“芯片真正的核心”“昇腾的灵魂”，吴昱贤被何庭波邀请牵头CANN设计，入职形式在华为历史上仅此一例。2018年12月，MindSpore团队仅用两个月时间便完成后端技术骨架搭建。昇腾首代产品适配极为艰难，英伟达与PyTorch、TensorFlow深度捆绑，形成类似当年英特尔与Windows的“Wintel联盟”。2019年初，昇腾计算产品团队负责人张迪煊勒令团队停下来，在CANN之上增加昇腾计算语言（ACL），实现上层应用与底层硬件的感知隔离。

2018年华为重金聘请一位印度籍CTO担任咨询顾问，耗时近2个月完成AI产业发展报告，费用300万美元（约2000万元人民币）。报告明确：硬件之上会搭建框架层、应用软件层等多层架构，应用软件层可能起到决定性作用。受此报告影响，华为云将InfoSight提升至战略高度，改为全新产品ModelArts。

闫川团队2019年开发基于Python的Tik工具，但外部程序员无法理解华为的算子编程逻辑，2022年最终用C++类库方式命名为Ascend C。闫川团队研发的“全下沉调度技术”领先于英伟达——Ascend C可将100个计算任务一次性加载至芯片中逐个执行，调度效率更高。

罗沐辰团队发现昇腾首代芯片仅支持计算机视觉（CV），自然语言和语音等层面完全不支持。团队锁定三大场景——部署模式（优先级最高）、生产模式、开发模式，选择市场体量最大的部署模式作为突破口。华为最早落地的AI场景之一是基站验收，非洲一个站点检查需要从欧洲派人，单次成本高达1000欧元。引入AI后，工人装完拍照回传，系统自动完成合规检查，当场闭环。华为AI内部落地典型还包括排班调度与发票处理：华为每年需人工审核约500万张发票，罗沐辰团队引入OCR识别技术，在孟晚舟推动下实现自动化报销。

2018年10月10日华为全联接大会正式发布“全栈全场景”AI战略，涵盖昇腾310和910芯片、CANN、MindSpore框架、ModelArts等全套技术栈。当被问“昇腾相比GPU有哪些优势”时，徐直军的回答：“优势都是做出来的，不是生来就有的。”

2025年8月5日昇腾计算产业发展峰会上，徐直军宣布CANN全面开源开放。他脱掉西装足足演讲一个多小时，对专家们半开玩笑说：“你们怎么写，我就怎么读，但我当着产业界的面说出来之后，你们要给我在一定期限内落地，搞不定就自己‘提头来见’。”

制裁之后，华为改变了赛跑方式。雷景宸（华为图灵业务部负责人）明确提出：“我们要用系统，而不是单颗芯片去打。”这标志着华为从单点芯片竞争转向系统级生态竞争，以昇腾为核心的AI算力体系正在逐步成型。