隨著全球 AI 基礎設施需求呈現爆發式成長，NVIDIA GPU 供貨緊縮與高昂成本，正促使各國企業積極尋找替代方案。在這樣的背景下，中國科技巨頭華為（Huawei）正蓄勢待發，計畫在 2026 年第四季首次將其 AI 加速晶片與系統引進南韓市場，正面挑戰 NVIDIA 在韓國市場的霸主地位。然而，面對南韓市場的高度敏感性與地緣政治考量，華為能否成功讓當地企業買單，仍面臨多重考驗。
華為進軍南韓 AI 晶片市場，Ascend 雙晶片與 Atlas SuperPod 成進攻主軸
《ETNews》與《Tom’s Hardware》報導，華為南韓分公司（Huawei Korea）已與南韓在地大廠 Hansol PNS，以及長期合作夥伴 SK Shieldus 簽署總代理協議。目前，華為已在南韓全面展開商業化工作，包括技術培訓、價格制定、行銷推廣以及南韓在地化的品牌策略編寫。
華為主打 AI 推論工作負載的 Ascend 950PR 晶片已進入量產。 作為首波進軍南韓的 NPU 晶片之一，Ascend 950PR 專注於推論任務，配備華為自研的 HBM「HiBL 1.0」記憶體，該記憶體之晶粒（dies）是由國外取得並於內部自建封裝而成，已於今年 4 月正式進入量產階段。
專攻 AI 訓練需求的 Ascend 950DT 晶片則計畫在第四季正式推出。 這款專為 AI 訓練工作負載設計的處理器，搭載「HiZQ 2.0」規格的華為自研 HBM，預計於今年第四季發布，與推論晶片形成完整的雙晶片產品陣容。
至於超大規模叢集系統 Atlas 950 SuperPod 則提供硬體一體化包裝。 華為在南韓並非單獨銷售單晶片，而是推動硬體一體化解決方案。在 Atlas 950 SuperPod 單一架構內部，最多可搭載 8,192 顆 Ascend 加速器，形成一套極為龐大的一站式 AI 運算基礎設施。
由於 NVIDIA 的頂級加速晶片不僅面臨嚴重的供貨緊縮，單顆售價更動輒數萬美元，因此華為的目標是透過成熟的硬體叢集供應規模，向可望降低對美國晶片商依賴的南韓買家招手。
華為南韓「去輝達化」策略曝光：價格、叢集與軟體相容性成三大武器
目前，華為在南韓市場展開被稱為「去輝達化」的行銷戰略，其中最核心的就是「高 CP 值」，並稱推論晶片 Ascend 950PR 在 AI 推論領域的運算效能約為 NVIDIA H20 的 2.87 倍，設備建置成本卻僅需 H20 的四分之一。
儘管華為坦言，若以單晶片原始效能來看，Ascend 950 仍落後 NVIDIA H200，但華為主張，客戶可透過 Atlas 950 運算平台，藉由網路技術串接數千顆 Ascend 處理器，以此大幅縮小與 NVIDIA 之間的效能落差。
由於軟體生態向來是 NVIDIA 的絕對護城河，開發者極度依賴 CUDA 生態系。為了解決遷移障礙，華為正極力提升自家 CANN（昇騰異構計算架構）軟體堆疊與 NVIDIA CUDA 生態系的相容性。華為指出，透過其網路與軟體技術優化，已能大幅降低南韓開發者的系統遷移門檻，為切換硬體降低障礙。
現在華為這套軟硬體組合在中國已取得成功，在中國本土 AI 伺服器晶片市場中，由華為這一類本土廠商所佔據的份額已逼近 80%，這也讓華為進攻海外市場注入了強大信心。
韓國企業會買單嗎？華為必須跨過的三大門檻
然而，南韓市場與輿論對引進中國技術一向抱持極高度敏感的情緒。目前，南韓企業與政府機構在面臨主權 AI 建設與敏感資料處理時，對資安問題及潛在的地緣政治合規風險，存在極高的警戒心。雖然華為在 2013 年曾成功打入南韓高度競爭的 LTE 電信設備市場，但在當前美中科技戰的背景下，南韓企業對於涉及核心機密運算的底層硬體，審查標準只會比當年更加嚴苛。
另一方面，即便企業願意承擔地緣政治風險，華為叢集在物理底層面臨的「高發熱與散熱瓶頸」，仍是資料中心無法迴避的硬傷。 AI 運算硬體帶來的能耗問題向來是營運商的夢魘，南韓產業分析指出，華為晶片在進行超大規模叢集運行時，其高發熱所帶來的電力消耗與冷卻系統負擔可能極其沉重。SBS Biz 也分析，隨著 AI 資料中心規模呈指數型擴大，全球 AI 投資的瓶頸正從「晶片本身的採購」迅速轉移到「電力供應與冷卻基礎設施」的承載力上。倘若南韓企業因採用華為叢集省下初期硬體採購成本，但在後續營運中全數被高昂的電費與空調冷卻系統建置成本所抵消，這套高 CP 值方案將徹底失去長期商用投資價值。
至於在軟體與產業生態層面，華為專有軟體堆疊帶來的系統鎖定風險，以及對南韓本土新創的競爭排擠，更激起當地產業的警覺。 對企業用戶而言，採用華為 CANN 軟體環境雖然初步相容 CUDA，但長期來看仍存在被單一硬體商技術綁定的「系統鎖定」隱憂，未來一旦想切換回主流生態或其他架構，將面臨極高昂的系統改寫成本。
與此同時，南韓政府近年正積極推動超級專案（Mega Projects）以擴大本土 AI 資料中心建設，並大力扶持國內多個活躍的 AI 加速器新創品牌，藉此奪回 AI 推論市場的主權。在產業保護的脈絡下，華為帶著龐大的供應鏈規模空降，勢必對急需生存空間的南韓本土 NPU 新創帶來威脅，進而引發南韓產官學界集體防禦的情緒。
在 NVIDIA 晶片供不應求、成本居高不下的「晶片通膨」時代，華為試圖為急需擴張推論基礎設施的南韓買家，提供一個「去輝達化」備用方案。然而，這場海外角力的關鍵在於南韓企業是否願意承擔引進中國技術的政治與資安疑慮，以及承受軟體相容性轉置的隱形成本。當前全球科技巨頭皆在尋求降低對單一廠商的依賴，華為的低價策略能否在南韓突破市場缺口，將考驗南韓企業在「成本效益」與「地緣風險」兩端的平衡。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Tom’s Hardware》、《Electronic Times》、《SBS Biz》，首圖來源：Unsplash
