Ascend 910C
PulseAugur coverage of Ascend 910C — every cluster mentioning Ascend 910C across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
- 2026-06-08 research_milestone A 1.6 trillion parameter AI model has completed full-parameter post-training using Huawei's Ascend 910C chips. 来源
1 天有情绪数据
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中国AI公司购买100万块英伟达GPU，国内芯片短缺问题依然存在 · 追踪2个来源
据报道，中国人工智能公司在一年内购买了超过一百万块英伟达（Nvidia）图形处理器（GPU），以满足人工智能工作负载日益增长的需求。尽管国内芯片生产取得了进展，但仍然存在显著的短缺，这促使这些公司将游戏和工作站图形卡用于人工智能任务。这些英伟达（Nvidia）显卡虽然在处理复杂人工智能任务方面不如一些国内替代品强大，但被用于较简单的任务和预填充任务，这凸显了对美国硬件的持续依赖。
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华为加速AI芯片发布以在2027年挑战英伟达 · 追踪8个来源
华为已将其Ascend 960DT AI芯片的发布时间提前至2027年第一季度，目标是直接挑战英伟达在AI硬件市场的统治地位。该公司还在开发其Peerium Computing Architecture，旨在将大量加速器连接成一个强大的计算系统。尽管美国对先进半导体技术实施了限制，华为仍在推进其芯片雄心，分析人士认为中国在该领域实现自给自足的追求是不可避免的。
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马来西亚的华为人工智能交易可能与美国贸易协定发生冲突
据报道，马来西亚正在考虑为其一项价值约4.94亿美元的重要主权人工智能项目使用华为的Ascend 910C芯片。这项潜在交易可能会与美国产生紧张关系，因为它可能违反马来西亚对华盛顿做出的出口管制承诺。此情况凸显了马来西亚在平衡与美国和中国技术供应商关系方面的挑战，尤其是在美国在该地区推广其自身人工智能系统之际。
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马来西亚不顾美国警告，考虑使用华为AI芯片
据报道，马来西亚正在考虑为一个价值4.94亿美元的重要AI项目使用华为的Ascend 910C芯片。这一潜在决定是在美国发出相关出口警告的背景下做出的。此举可能表明马来西亚在技术采购方面寻求多元化战略。
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DeepSeek 计划在内蒙古部署大规模华为芯片集群用于 AI 推理 · 已追踪 5 个来源
据报道，DeepSeek 计划在内蒙古建设一个大型数据中心，配备 16 万颗华为昇腾 950DT AI 芯片。该集群将是已知规模最大的华为芯片部署之一，用于模型推理。然而，昇腾 950DT 芯片的生产和供应链限制意味着 DeepSeek 可能需要一年多的时间才能实现其目标数量。
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Moonshot发布2.8T参数Kimi K3，引发美国对中国AI模型的辩论
中国AI初创公司Moonshot发布了其Kimi K3模型，拥有2.8万亿参数，使其成为迄今为止最大的开放权重模型。此次发布引发了硅谷关于可能禁止中国开源AI模型的辩论。Kimi K3的权重和基础设施的可用性允许全球开发者利用和修改该技术，这引起了华盛顿对中国在AI领域快速发展的担忧。
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中国在美禁令下推动国内AI芯片采用 · 追踪5个来源
中国正在加速其国内AI芯片的研发，目标是实现自给自足，以克服美国的进口限制。据报道，副总理丁薛祥已敦促企业采用中国AI芯片，甚至将拒绝行为定性为背叛。尽管面临GPU短缺等挑战，影响了Moonshot AI的Kimi K3等热门型号，但华为（凭借其Ascend芯片）和DeepSeek等中国公司正在取得进展。华为的Ascend 910C已成功训练了DeepSeek-V4-Pro，标志着其在构建独立AI生态系统方面取得了进步。
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美团在中国AI芯片上训练1.6T参数LongCat-2.0，绕过英伟达
美团发布了LongCat-2.0，一个拥有1.6万亿参数的模型，完全在中国AI-ASIC上训练，未使用任何英伟达芯片。这是首次有记录显示，一个前沿模型的全部预训练是在国内硬件上完成的，挑战了顶级AI开发完全依赖英伟达加速器的观点。该模型拥有100万token的上下文窗口，据报道在SWE-Bench Pro基准测试中得分59.5，超过了GPT-5.5。
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Meta 探索 AI 代理以获取新收入；中国利用华为芯片推进 AI
Meta 正在通过开发 AI 代理来探索广告以外的新收入来源。这些代理旨在成为新的“印钞机”，有可能实现公司收入来源的多样化。与此同时，中国的 AI 发展正在利用华为的 Ascend 910C 芯片成功训练 DeepSeek-V4-Pro，这标志着该国在追求 AI 自主权方面取得了进展。
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中国使用国产昇腾910C芯片训练1.6万亿参数AI模型
包括深圳和合书院和华为在内的联合体已成功完成了一个1.6万亿参数AI模型的全参数后训练。这一成就标志着国产AI算力能力的重大里程碑。训练是使用华为的昇腾910C AI芯片进行的，展示了中国AI基础设施的进步。
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华为芯片助力DeepSeek-V4-Pro模型在中国训练
研究人员利用华为的Ascend 910C芯片完成了DeepSeek-V4-Pro人工智能模型的训练后工作。这一进展是中国半导体行业的一项重大进步，旨在从基础人工智能推理支持转向更复杂的模型训练能力。鉴于持续的美国制裁对该行业产生影响，这项努力尤为值得注意。
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华为芯片训练1.6T参数DeepSeek模型，助力中国AI发展
一个由华为及深圳等地机构组成的研究团队声称，已成功完成了DeepSeek的1.6万亿参数V4-Pro模型的全参数后训练。该训练使用了至少1000颗华为昇腾910C AI芯片组成的集群。这一进展被视为中国AI自主化道路上的重要一步，尤其是在克服使用国内硬件训练复杂模型方面的挑战，尽管目前尚无具体的性能基准。
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中国AI基础设施训练1.6T DeepSeek-V4-Pro模型
深圳大学城、哈尔滨工业大学（深圳）与华为的合作项目成功在国产算力集群上完成了DeepSeek-V4-Pro模型的全参数训练。这标志着一项重大进展，表明中国的AI基础设施现在不仅能够进行推理和微调，还能处理超大模型的训练。该项目在昇腾910C集群上实现了超过1500步的稳定训练，模型计算利用率（MFU）超过30%，展示了在分布式训练、稀疏模型优化和长期训练稳定性方面的突破。这一成就不仅验证了国产AI硬件的能力，也为培养具备大规模模型开发…