看到海光战略重组曙光的新闻，第一反应是什么？很像AMD收购ZT system。当时很多人就在问，ZT以后还能做NV业务吗？今晚也出现了类似问题，那曙光还能做其他国产卡业务吗...
半导体史上每一次大的跃迁都伴随着并购，中国更不会例外。但AI背景板之下，给中国玩家们增加了一个新要求：从单纯的国产替代，走向系统级定义。从瞄着国外的靶子打，到因地制宜，定义适合中国自己的技术堆栈。
之前我们提过一嘴DeepSeek的新论文，文末的核心思想就是在表达，AI这个新“下游”，对上游芯片需求的最大不同，可能是芯片的“独立功能性”被大幅削弱，尤其是目前阶段，芯片可能要跟着软件、算法一起，同时被重新定义和优化。
英伟达GB200、华为Matrix 384，证明了一个逻辑：单纯的算力（Flops）本身，早已不是AI硬件infra的唯一约束条件。无论是之前的预训练阶段，还是现在的后训练和推理scaling，对网络、延迟、计算、功耗等等之间的平衡要求更高，也就是所谓“系统定义能力”。尤其对国产AI来说，算力、存力、运力解耦，也许才是正确方向。
英伟达推出NVLink Fusion，背后体现的也是同一产业趋势。实质是希望将NVLink定义为硬件系统中的“CUDA”，成为行业标准。CUDA+NVLink，继续锁定系统生态的定义权。
我们上周提到过，这周末路透开始报道，新的阉割卡可能连HBM都没有只剩GDDR7。可能对于中国市场来说，NV的想法是，假如GPU进不来，那就将存、算、运拆开，算和存降低规格，运单独定义为一款产品，换个马甲进来（目前NVLink Fusion能否进中国尚且未知）
回到这次海光的重组，抛开上层意志，从产业逻辑看，不算太迟，但肯定也不算领先。今天在pyq看到一张图：连昆仑芯都在搞超节点...
之前是有些江湖传闻，XX的单卡性能的确很强，CUDA适配也很顺滑，但一到集群组网，似乎还有进步空间。这不，解决方案来了。
而另一方面，国内半导体由于种种国情，低效和冗余过去肯定是存在的。反观海外科技巨头通过市场化竞争建立的“垄断”，如果站在整个科技生态的角度，可能效率反而最高。单纯只看AI，可能也过了从0到1的“群雄逐鹿”替代阶段，以更高效率去面向新的需求定义，可能对于现阶段的中国半导体和科技产业更加重要。
最后希望中国半导体在即将开启的并购整合潮中，找到属于我们生态自己的“系统级答案”。
