“周鸿祎选择最难的路，也是唯一的路。”这句话在7月23日的北京互联网大会现场被他本人用更直白的方式重复了三遍——“国产芯片跟英伟达肯定有差距，但必须要用，你都不用，这个差距永远都存在。”说完他指了指身上的红色T恤，“就像这衣服，脏了也得穿，不穿怎么知道哪里要补？”台下有人笑，更多人沉默，因为谁都知道这背后不是玩笑，而是一场押上全部身家的赌局。把英伟达比作自动挡重卡，把华为比作手动挡卡车，并不是修辞，而是2025年第一季度的真实算力账单。英伟达H100单卡FP16算力1979TFLOPS，华为昇腾910B只有380TFLOPS，相差五倍；千卡集群效率，英伟达用NVLink能做到90%，华为目前只能做到30%。换算成钱和时间更直观：用英伟达训练一次1750亿参数的大模型需3天、电费4.8万元；用华为需要11天、电费13万元，还要额外投入27名工程师重写通信库、调优算子，才能把训练时间压到9天。这就是周鸿祎口中“咬咬牙”的真正含义——每跑一次任务，都要在预算表上多写一行“国产适配费”，而且失败率比英伟达高出一倍。可他还是把订单全给了华为。原因藏在另一组数据里：过去一年，英伟达对华高端芯片的交付准时率从92%跌到58%，而美国政府一纸新规就能让H20再次阉割30%带宽。对360这种每天处理20亿次安全查询、需要7×24小时稳定算力的公司来说，性能损失可以用加班补，供应链断裂却会直接要命。更何况，华为昇腾的CANN8.0在4月更新后，已经把ResNet50推理延迟从12毫秒压到7.8毫秒，虽然仍比TensorRT慢1毫秒，但周鸿祎算过账：在360的云端安防场景里，这1毫秒只影响0.3%的调用，却能换来100%的供应链安全。更大的赌注在生态。CUDA有3000万开发者、4.5万个开源模型仓库，华为MindSpore只有180万开发者、2800个仓库。周鸿祎干脆把360的AI安全实验室搬到华为总部旁边，让两边工程师共用食堂，每天中午排队打饭的时候顺手对齐一次接口。三个月里，他们把360智脑在昇腾上的推理性能从每秒120句提升到每秒310句，用的办法就是“人肉迭代”——今天发现一个算子不兼容，连夜改；明天发现内存对齐浪费20%，再连夜改。一位华为工程师在朋友圈吐槽：“老周的人把昇腾910B当自家显卡超，风扇都快飞出来了。”这种“小米加步枪”式的打法，在5月拿到了第一次实战检验。国外某APT组织利用AI生成钓鱼邮件攻击国内车企，360用基于昇腾的AI检测模型在87秒内完成特征提取并全网下发规则，比过去用英伟达时慢了9秒，却赶在攻击扩散前拦截了98.7%的恶意邮件。事后复盘，周鸿祎在内部群只发了一句话：“9秒换100%自主，值。”故事到这里还没完。7月24日央视《新闻联播》用15秒报道了360与华为联合发布的安全大模型，画面中周鸿祎穿着那件红色T恤，背后的服务器不再是熟悉的英伟达logo，而是“Kunpeng&Ascend”。同一天，英伟达CEO黄仁勋在北京的晚宴上被问到“怎么看中国客户转向国产”，他沉默两秒后回答：“竞争会让所有人跑得更快。”没人知道这场赛跑终点在哪，但周鸿祎已经给出自己的答案：当供应链成为武器，性能差距只是数学题；当别人随时可以关掉你的发动机，手动挡就是唯一的挡位。选择最难的路，是因为那条路尽头写着“自己的主人”。信息来源：央视新闻2025-07-24《360与华为联合发布安全大模型》第一财经2025-07-23《“国产芯片必须咬牙坚持用！”周鸿祎：360近期采购全是华为产品》21世纪经济报道2025-07-24《周鸿祎：360芯片采购转向华为等国产芯片》
