华为披露了推进半导体设计的新途径，规避美国对尖端AI加速器的出口管制。

随着全球芯片公司接近物理极限，华为技术有限公司正在追求一条替代路线：改进系统组件之间的传输速度，而非继续缩小晶体管。业界专家将这种方法视为一种系统化、可复制的创新战略，正在中国的半导体、存储、人工智能和系统集成等多个产业部门形成。

华为首席半导体科学家廖恒在最近的采访中指出，数十年来的晶体管缩小已接近物理极限，晶体管现已接近原子尺度。虽然西方公司依赖ASML的先进光刻设备（由多年路线图支撑），但由于美国出口制裁禁止获得此类设备，华为采取了更具创新性的方案。

华为的解决方案是其5月提出的"Tau Scaling Law"（陶标度律），将重点从芯片尺寸缩小转向改进系统组件之间的传输速度。该公司计划在9月推出首款按此框架设计的智能手机芯片，采用LogicFolding技术。廖恒表示，行业研究公司将在今年晚些时候对这款芯片进行拆解分析，明确说明华为的替代方案如何缩小与竞争对手的差距。

廖恒提出了一个"18层宝塔"框架来说明人工智能价值链，将其定位为比英伟达首席执行官黄仁勋的五层蛋糕模型更加全面。黄仁勋的模型将人工智能产业分为五层——能源、芯片、计算基础设施、云/人工智能模型和应用——作为自上而下的商业框架，阐明价值流最终汇聚到应用层的回报。

廖恒的18层宝塔作为自下而上的工程框架，涵盖整个半导体价值链：从理论、能源和原材料等基础要素，到硅和晶体管设计；晶圆制造、光刻和设备；先进封装；芯片架构和运行时环境；量化；以及最终的人工智能训练方法、基础模型、智能体、产品和商业应用。

关键是，廖恒强调产业性能上限由这条链中最薄弱的环节决定，而最薄弱的环节因地理位置而异。上海交通大学集成电路学院教授周建军指出了其战略意义：华为通过系统级优化而非进一步晶体管微缩来寻求性能改进。

信息消费联盟主任向联平对比了这些框架：黄仁勋的模型将人工智能视为逐层捕获的市场机遇，而廖恒的宝塔则将其视为一项综合工程挑战，其中任何单一层都无法独立优化。对华为而言，这种整体性观点切实可行，跨层协作的突破——利用系统集群优势来弥补单个芯片硬件的不足——成为现实。

根据国际数据公司（IDC）的最新报告，由于美国出口管制，中国人工智能加速器市场在2025年发生了剧烈变化。以华为为首的国内中国供应商获得了41%的联合市场份额，而英伟达的市场份额从其接近垄断的水平下降至55%。