周鸿祎在互联网大会上调侃“黄仁勋这刀割得太高明”，让现场笑声不断，也让英伟达H20芯片的“减法逻辑”浮出水面。
一、“只做一半”的H20 和“全面投入”的国产芯
英伟达H20芯片最近引发广泛讨论，它做出了一项重要取舍——砍掉训练所需的一些复杂连接能力，只保留模型运行所需的部分功能。可以理解为它专注做“执行”，而不再承担“学习”。
周鸿祎在采访中提到，现在360在芯片选择上更倾向国产，尤其是华为产品。虽然目前国产芯片还不如进口芯片“全能”，但“坚持使用，才能推动进步”。
二、为什么360会选国产芯？
1. 使用更安心：AI工具也需要保护机制
周鸿祎指出，AI技术门槛变低后，哪怕没有编程基础，也可能通过一条指令，让AI系统暴露公司信息。更严重的是，黑客已经在训练属于他们的AI攻击工具。
面对这种情况，芯片作为底层硬件，是否具备防护能力，就成了重要考量。国产芯片虽然不是功能最多的，但在硬件安全结构上更容易做调整和管控，让企业在使用时更踏实。
2. 降低门槛：用得起才能普及得快
AI设备比如眼镜、音箱、边缘盒子已经成为新一代科技产品的方向，但这些设备的“算力核心”——芯片，价格并不便宜。
比如英伟达H20芯片的单价在高位运行，部分场景不适合广泛使用。而国产芯片的价格相对更友好，更容易推广到更多消费级产品中。
3. 更匹配：软硬结合才能跑得稳
国产AI模型这些年发展迅速，从DeepSeek到360智脑，很多都已经在和国产芯片磨合。这种软硬适配带来的好处是——运行起来更平顺，不需要绕弯子、不容易卡顿。
相比之下，一些国外芯片虽然参数亮眼，但并不一定能完全对接国内模型，反而可能增加使用难度。
三、一颗看不见的小零件，决定AI设备稳不稳
芯片是AI设备的运算核心，晶振则在其中起到协调节奏的作用。
这种体积较小的器件，在AI服务器和AI眼镜等设备中提供时钟信号，用于协调各部分的工作节奏，确保信息传输和计算过程中的同步性。
在AI眼镜中，若晶振信号波动，可能会导致拍照出现偏差、语音翻译反应延迟、电池消耗加快。
当使用时钟稳定性更高的晶振后，这些现象得到缓解，设备运行更加顺畅。
在AI服务器中，时钟漂移会引发模型推理误差，或使整体计算效率下降。
虽然晶振并不显眼，但在AI硬件系统中承担着节奏控制的任务。
四、AI设备背后的基础工程
国产AI芯片这场追赶，远不止一颗芯片的故事。
它贯穿整条硬件链路，从安全、成本到体验，每一个环节都决定着我们未来使用AI的方式。
下次你戴上AI眼镜，看路、拍照、翻译、交互时，那些流畅、稳妥、实用的体验，或许正源自中国硬件的沉默耕耘。
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