华为这次开源的开源盘古2.0-Flash（92B/6B激活）和Pro（505B/18B激活），放弃了万亿参数的竞赛，转而追求推理效率。余承东坦言，昇腾算力需优先支持其他企业，华为自留资源有限。社区文章披露，盘古2.0在昇腾芯片上单卡推理吞吐率是业界主流开源模型的2倍——这是资源约束下倒逼出的务实策略，核心目标是给昇腾生态喂一个“好用”的模型，而非秀肌肉。

华为盘古开源的同时，全球开源生态已发生结构性变化。Hugging Face《2026春季报告》显示，过去一年中国模型贡献了平台上41%的下载量，首次超越美国的36.5%。阿里Qwen系列占全球开源模型下载量50%以上，累计接近10亿次。在这一格局中，盘古面临两头挤压：上方是Qwen/DeepSeek等已经形成的巨大开发者生态，下方是Llama在海外的高粘性社区。盘古想突围，光靠开源不够，必须让昇腾的软硬件协同优势在实战中被开发者认可。

CUDA真正的护城河不是硬件，而是数百万开发者积累的经验库、工具链和社区信任。华为2025年8月开源了CANN（类CUDA架构），但开发者从PyTorch+GPU迁移到MindSpore+昇腾，意味着重写代码、重学调试、丢掉海量现成方案。这事的真正瓶颈不在技术性能（昇腾910B已能跑通万亿参数模型），而在经济账：迁移成本有多高？华为的算力补贴和开源CANN能换来多少开发者愿意跨出第一步？没有100个可复用的实战案例前，飞轮很难转起来。