近日，华为算力GPU供不应求上了热搜。据华为内部及采购方渠道称，截至目前，华为下单需求已经高达上百万片，然而，2024年华为算力GPU出产能预计只增加至几十万片。由于国内算力GPU供不应求，使得华为算力GPU的价格也在持续上涨，已经攀升至12万左右。
从表面上，这对华为来说是一个天大的好事。由于英伟达和AMD的GPU供应受限，华为的算力GPU成为了国内大厂们的首选，这泼天的“富贵”就从天而降了。
但是，各位有没有想过，华为为何吃不下区区百万片AI芯片需求？这背后究竟出现了什么问题？
当然，表面上看是人工智能、大数据等领域快速发展，促进了市场对算力需求也越来越大。这只能说明市场上的变化，而说明不了技术内核的变化，更多的还是产能问题。意味着，华为提升产能的能力不到百万级，而直接反映出的是国内芯片制造领域的能力还有待提高。
笔者大概整理一下，会有这些个方面还是有点问题：
一、技术和制造工艺方面还有不足。众所周知，芯片制造是一个复杂的过程，需要先进的技术和制造工艺。而目前来说，华为必须要完全避开美系技术，才可以生产自己研发的芯片。说明，避开美系技术后，我们还存在技术挑战或制造工艺上的限制，导致产能提升受到制约。
二、供应链受限。芯片制造涉及到多个环节和供应链，包括原材料供应、设备供应、生产能力等。任何一个环节的限制都可能影响到整体产能。而想要避开美系技术，完全建立独立自主的国产化生产链，或许还需要时间去解决和不断完善。
三、行业竞争和资源分配，也是华为需要面对的一大挑战。在芯片制造领域，竞争激烈，资源分配也可能会影响产能的提升。重要的是要看芯片代工厂的产能能力，意味着，国内的代工厂产能方面还有待提高，才能及时应对突发的市场需求暴涨情况。
四、意味着目前能在算力GPU上撑场面的企业太少。如果能再出一两个像华为这样公司，可以研发出可替代的算力GPU，那么，市场需求完全可以分担给他人。这也说明，我们在芯片设计、制造等领域里，还是缺少更多能够站出来深入研究的企业。
当然，有问题就是有进步空间，包括华为在内，还有好多企业都有事可干。不过，芯片产业是一个全球性的领域，受到多种因素的综合影响，解决产能提升的问题需要各方的努力和合作。希望不久的未来，国内在AI、芯片等重要领域，都能有更多更大的突破，成为全球市场的主力。
