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英伟达回归遇阻，H20谁替代？国产芯片竞逐机遇挑战。

九月。入秋了。气温骤降。英伟达重回中国市场的步伐。有些凝滞。两个月前。黄仁勋穿着皮衣落地北京。带来H20“解禁”的消息。但风声很快变了。H20停产？深陷“后门”疑云。不安全。不先进。市场需求疲软。

英伟达不愿放弃。计划推出B30A。用技术优势重建信心。但空窗期已现。国产厂商补位良机到来。华为。寒武纪。大力推广自家芯片。政务云等领域市占率飙升。科技大厂开始批量采购。

黄仁勋说中国AI芯片只落后“几纳秒”。真的吗？话里话外透着迫切。希望美国放开管制。让英伟达回来。但眼下。回归遇阻。市场空白谁填？谁能替代H20？

谁在竞逐这片空白？

过去。选算力芯片。首选英伟达。生成式AI爆发至今。英伟达GPU凭借性能。稳定驱动。完善CUDA生态。筑起高墙。全球智算中心GPU出货量385万颗。英伟达市场份额近98%。垄断。压在所有科技大厂心头。

国外。微软谷歌亚马逊一边买英伟达一边自研。国内。政策禁令下。AI公司随时面临断供。只能找国产替代。好消息是。空间足够大。能容多家竞逐。

二季度。英伟达中国区营收27.69亿美元。同比下降24.49%。黄仁勋预测中国市场年增50%。今年或有500亿美元商机。数百亿市场。英伟达干着急。三季度业绩指引未假设H20出口。中国公司的机会。

竞逐者中。华为昇腾910B/C算力已超H20。寒武纪思元590FP16算力达300TFLOPS以上。壁仞BR100算力1024TFLOPS。但受制裁无法量产。百度昆仑芯。阿里平头哥。摩尔线程。产品接近H20水平。

目标不是阉割版H20。最先进国产GPU仍落后英伟达两代。算力差约3倍。但替代H20已可行。政策扶持不断。互联网巨头运营商加码算力资本开支。市场空间打开。

业绩飞涨。寒武纪上半年收入28.81亿元。暴增4348%。首次盈利10亿。华为昇腾910B计划出货40万颗。910C计划30万颗。CloudMatrix 384超节点部署300多套。

阿里平头哥。百度昆仑芯。有内部需求。反哺云计算AI业务。摩尔线程上半年营收7.02亿元。洽谈合同超17亿元。沐曦股份中标大单14.88亿元。订单意味良性循环开始。

摩根士丹利预测。中国AI芯片自给率从去年34% 飙升至2027年82%。沉睡巨人觉醒。

模仿英伟达？还是另走一路？

追赶。曾遥不可及。几座大山：制程。供应链。软件生态。

最先进国产AI芯片。落后英伟达两代。昇腾910C单卡BF16算力仅英伟达GB200的31%。根本原因：制程。华为用中芯国际7nm工艺。良率仅30%多。英伟达用台积电3nm。良率80%。

供应链不稳定。地缘摩擦风险。壁仞BR100因台积电中止代工无法量产。

但软件生态才是真正高墙。英伟达CUDA像Windows操作系统。全球400多万开发者构筑生态。迁移成本高达数千万元。H20算力仅H100的15%。但保留HBM3显存和NVLink。用低性能加强生态稳住市场。

国产厂商选择不同路线。

华为全栈自研。芯片。软件。协议。服务器。交换机。存储。全部自己做。制程被卡？两颗910B封装一起使算力翻倍。HBM被卡？自研HBM。卡间互联慢？研发灵衢UB对标NVLink。

质量不够。数量来凑。超节点技术+集群战略。CloudMatrix 384超节点集群BF16算力总合超英伟达NVL72系统。华为培育生态。CANN架构兼容80% CUDA API。支持85% CUDA算子自动转换。性能损耗15%-20%。兼容PyTorch TensorFlow。自研开源MindSpore。

华为大而全。多数国产厂商小而美。NV兼容。通过中间件映射CUDA代码。降低迁移门槛。昆仑芯在中国移动采购中中标十亿级订单。

寒武纪做定制芯片。ASIC专用集成电路。在延迟功耗成本敏感场景展现性价比。

兼容模仿。全栈自研。都用优势能力在夹缝中找突破口。路注定坎坷。

追赶英伟达。漫漫长路

硬件软件差距缩小。但让市场相信产品可用。极艰难。尤其对已用英伟达的开发者。

大模型迁移。两道坎。算子对齐。海量CUDA算子库需逐句翻译。成千上万代码。大量人力时间。分布式重构。H20 NVLink带宽是昇腾910B的2.25倍。训练万亿参数模型。多卡协同效率高10%-15%。差好几周时间。

芯片研发者张振尧说：迁移顺利。性能发挥70%-80%。勉强适配。只有30%-40%。参数表性能齐平。跑起来常不如预期。

机器人公司CTO王枫经验印证。长期用英伟达GPU。尝试华为昇腾云端算力。焦虑的不是硬件。是新平台不确定性。英伟达CUDA绑定硬件。PyTorch无缝衔接。用起来快稳。

华为芯片只适配160多种模型。英伟达可直接跑几万种。没有明显优势。难撬市场。像设计师依赖Photoshop。习惯固化。机会成本高。

中小开发者考虑易用性。大公司迁移成本天价。IDC供电系统网络拓扑等底层架构改造。成本达硬件采购价2-3倍。英伟达集群运维成本低。华为集群因制程体积大。需额外散热电力空间成本。

国产芯片采购成本更高。供不应求。但H20安全问题断供风险下。to G需求大。to B需求增长。迁移不得已。厂商客户共度时艰。

相比技术生态差距。国产厂商发力点：服务。价格。

张振尧回忆。用英伟达时。问题只能找论坛文档。难获官方支持。英伟达支持分层。不对小客户开放。国产芯片供应商不同。直接联系原厂工程师。派两三人调试。拉会测试。解决问题。这在英伟达不可能。

芯片研发唐诗说：国内芯片卖出。基本需工程师驻场维护。协同客户上线业务。

华为联合讯飞发布星火一体机。调配几百名工程师帮讯飞调校参数。不惜人力投入。弥补生态性能欠缺。撕开一道口子。

短期。推理场景边缘计算。国产芯片有成本优势。训练领域。尤其千亿参数以上大模型。H20还有生态技术优势。暂无法替代。

国产芯片还需两三年技术迭代。下游封装制造环节同步突围。产业链整体进步。DeepSeek-R1发布。中国模型硬件有了同时可用方案。DeepSeek-V3.1优化国产芯片。腾讯适配主流国产芯片。异构计算平台整合多类芯片。

客户加入国产阵营。替代速度加快。

从服务到迁移。从生态到工艺。一场艰苦追赶战。没有捷径。靠人力投入弥补生态差距。长期技术迭代对冲硬件短板。忍受工艺成熟前高昂成本。

过程不轻松。软硬件生态市场再造。距离真正替代H20。还有很长路要走。但脚步已迈出。不可逆转。