发布时间：2026-04-14 阅读量：2873 来源: 爱集微 发布人: bebop
我爱方案网4月14日消息，据信息通信技术（ICT）行业报道，华为去年研发投入总额达1923亿元人民币，约合42.4万亿韩元。这一金额比三星电子同期377万亿韩元的研发支出高出约5万亿韩元，折合日均投入约1136亿韩元。尽管三星电子在2024年通过积极扩大HBM等AI半导体投资一度略微领先华为，但随着华为去年再次加大投资力度，双方的研发投入差距进一步拉大。
华为的研发人员规模同样引人注目。截至去年年底，其专职研发人员达到11.4万人，几乎相当于三星电子约12万人的员工总数。换言之，华为仅研发人员规模就已接近竞争对手的整体员工规模。
华为轮值董事长孟晚舟在2026年3月的业绩发布会上明确表示，将继续推进大规模研发投入。她表示：“即便需要付出牺牲，我们也必须与这个时代的开拓者共同成长”，进一步强调了扩大技术投资的方向。她还补充称：“我们将成为帮助各行业迈向AI的‘硅基沃土’。”
在大规模投入的基础上，华为也正在加速进军韩国市场，计划在由英伟达主导的AI基础设施市场中，为当地企业提供新的选择。
华为韩国公司CEO Balian Wang在去年12月的一场发布会上表示：“我们将提供的是由存储与网络相结合的集群解决方案，而不仅仅是单一芯片产品。”他补充称：“与竞争对手以单台服务器销售为主的方式相比，这种方案在性能优化方面更具优势。”
从1923亿元的研发投入，到11.4万研发大军的集结，再到“硅基沃土”的战略定位，华为正在用行动证明：在通往智能化的道路上，没有捷径，只有厚积薄发。这场关于未来的豪赌，才刚刚拉开序幕。
在英伟达GPU与CUDA生态长期主导AI训练与科学仿真的背景下，国产LineShine（灵晟）纯CPU超算以2.198 EFlops持续双精度性能登顶TOP500，印证了“矩阵增强型CPU”正在重构HPC底层硬件标准。 近日，Jack Dongarra、Satoshi Matsuoka、Torsten Hoefler三位HPC权威联合发表《Do We Still Need GPUs? Rethinking AI and Scientific Computing on Matrix-Enhanced CPUs》，系统拆解了无GPU同构超算的四层技术体系：处理器指令集硬件加速、统一HBM高带宽内存架构、全精度混合运算单元、原生高速互联网络。
回顾AI今年的发展轨迹，我们能察觉到一种质的变化：AI不再只是被展示、被调用的“展品”，而是拥有了更明确的“行动感”。从代码编写到机器人奔跑，从算力基建到未来接口，行业正集体从“回答问题”走向“完成任务”。 我们试图透过五个数字，捕捉这一轮产业变革中的关键切片。
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