文 | 镜相工作室，作者 | 黄依婷，编辑 | 卢枕 😆文 | 镜相工作室，作者 | 黄依婷，编辑 | 卢枕 🚀9月，国内入秋，气温骤降，英伟达重回中国市场的步伐也有些凝滞🌟。 两个月前，仲夏之时，英伟达创始人黄仁勋穿着皮衣落地❤️北京，带来H20芯片在中国市场“解禁”的消息。但没过多久，又⭐传来H20停产的风声。 作为中国市场定制的“特供芯片”😂，H20深陷“后门”疑云，被质疑“既不安全也不先进”，市场需🤗求疲软。不愿意放弃中国市场的英伟达，计划推出性能更强的B30😎A芯片，以技术优势重建市场信心。 H20禁售加上“后门❤️”疑云，英伟达的空窗期成了国产厂商补位的良机。这半年来，华为🤩、寒武纪等大力推广自家芯片，在政务云等领域市占率飙升，一些科⭐技大厂也开始批量采购国产芯片。 在黄仁勋的最新访谈里，😢他提及中国在AI芯片上落后两三年的说法，驳斥说：“得了吧，他🌟们只落后我们几纳秒。”话里话外流露出一种迫切，希望美国放开管🤩制，让英伟达重回中国。 眼下，英伟达回归遇阻，腾出来的😡市场空白，都有哪些国产AI芯片厂商竞逐？谁有机会率先取代H2😊0？国产AI芯片厂商追赶英伟达的路上还有哪些阻碍？ 谁👍在竞逐英伟达的遗留市场？ 过去，大多数公司采购算力芯片😊时，首选必定是英伟达。从生成式AI爆发至今，英伟达GPU凭借😀卓越的性能、稳定的驱动和完善的CUDA生态，筑起强大的护城河🤗。 据TechInsights数据，在GPU市场，20🔥23年全球应用于智算中心的GPU总出货量达到了385万颗，其😜中，英伟达的市场份额接近98%。 垄断性的市场地位，使🙄英伟达成为压在国内外科技大厂心头的大山。在国外，微软、谷歌、🔥亚马逊都在一边狂买英伟达芯片，一边自己造芯；而在国内，受限于🥳政策禁令，AI公司无法获得先进的英伟达芯片，随时面临断供风险😁，只能寻找国产替代方案。 好消息是，英伟达留给国产厂商🙄的空间足够大，能容纳多家公司同场竞逐。 今年二季度，受🤔禁售H20影响，英伟达中国区营收只有27.69亿美元，比去年🌟同期的37亿美元下降24.49%。去年全年，英伟达中国区营收🤩171.08亿美元。业绩会上，黄仁勋也预测中国市场年增长率大🙌约50%，光今年就可能有500亿美元的商机。 这数百亿🌟美元的市场，英伟达目前只能干着急。在三季度的业绩指引上，英伟🤯达没有假设任何对华出口H20的情形，而这也是中国公司的好机会🤯。 在竞逐H20遗留市场的公司里，最被看好的公司是华为🙄和寒武纪。 从单卡性能来看，华为昇腾910B/C，算力❤️已超过英伟达H20。除华为外，据行业自媒体“半导体综研”整理😍，FP16算力能达到300TFLOPS（每秒万亿次浮点运算）😍以上的国产芯片，只有寒武纪的思元590；壁仞科技在2022年🎉推出的BR100，其FP16算力能达到1024TFLOPS，😡但因受到制裁无法量产。其他如百度昆仑芯、阿里平头哥、摩尔线程😅等自研主流产品都已经接近H20水平。 展开全文 😁当然，国产芯片的目标不是阉割过的H20，最先进的国产GPU依😎旧落后英伟达最新产品两代，算力差距约落后3倍。但至少，逐渐替😂代昂贵但不先进的H20已经具备可行性。 除了技术追赶上🙌来，外部环境也在变好，发展国产算力的政策扶持不断，互联网巨头😍和运营商们纷纷加码算力资本开支，为国产AI芯片打开了市场空间🤩。 今年以来，国内AI芯片厂商业绩突飞猛涨。短暂成为A😆股“股王”的寒武纪，今年上半年收入28.81亿元，同比暴涨了🤗4348%，首次扭亏为盈，净利润10个亿。 华为的大单🤗也源源不断。据行业调研报告，今年昇腾910B全年计划出货约4❤️0万颗，客户主要是运营商和地方算力中心；910C计划出货30😢万颗，以互联网大厂为主。不久前的华为全联接大会上披露，华为新😍推出的CloudMatrix 384超节点累计部署300多套😆。 阿里平头哥、百度昆仑芯这两家互联网巨头旗下的芯片公🙌司，也有着稳定的内部需求和丰富的应用场景，在充沛的资金下能够❤️快速迭代产品，再反哺互联网大厂的云计算和AI业务；摩尔线程、🔥沐曦股份、壁仞科技等新锐也在参与市场竞逐，这些创业公司在技术😢创新、兼容性设计、市场定位上以灵活见长。 摩尔线程在其🚀IPO报表中披露，2025年上半年营收7.02亿元，正在洽谈💯的AI智算领域合同超过17亿元，其还与中国移动签署过万卡级合❤️作项目，封装订单规模超10亿元。 沐曦股份也曾连续中标🤯两份AI训推一体机大单，金额达14.88亿元；截至2025年⭐8月，其在手订单（不含税）为11.4亿元，客户涵盖新华三、算🎉丰、汇天网络等。 拿下订单意味着国产AI芯片进入到技术😍迭代和商业变现的良性循环中。摩根士丹利在其最新报告《中国人工👏智能：沉睡的巨人觉醒》中预测，在外部压力下，中国已全力迈向完🔥全独立，并正在以比预期更快的速度构建自给自足的生态系统，中国🙄人工智能芯片自给率将从去年的34%飙升至2027年的82%。🤔 模仿英伟达，还是另走一条路？ 追赶英伟达，在一😴两年以前还是遥不可及的事情。 摆在国产厂商面前的有几座😎难以逾越的大山：制程优势、供应链稳定性、软件生态。 即😊便是最先进的国产AI芯片，与英伟达的最新产品都有两代的差距，🚀昇腾910C单卡BF16算力只相当于英伟达GB200单卡的3🔥1%。根本原因在于制程落后——华为只能用中芯国际的7nm多重❤️曝光工艺（近似7nm但良率很低），但英伟达可以用台积电的3n😆m工艺。 国产厂商也面临着供应链不稳定的问题，台积电的🚀良率高达80%，产量稳定，成本可以随着产能爬坡不断降低，而中😂芯国际7nm工艺良率只有30%多。另外一个风险是，地缘摩擦对🙌芯片行业的影响不确定，比如壁仞科技的高端芯片BR100由于台⭐积电中止代工，迟迟无法量产。 制程问题还可以找到替代方💯案，但软件生态没有英伟达十几年的积累，很难在短时间内追赶。国😂内某机器人公司CTO王枫告诉我们，使用GPU产品最重要的是考😴虑工具链的完整性，比如GPU之间的互联技术、框架的兼容性、并❤️行计算的编程模型平台。这恰恰是英伟达耗时十多年筑起的高墙。 🤯 英伟达生态核心是CUDA，它就像底层的Windows操🤯作系统，全球有400多万开发者为它构筑加速库、主流框架和大模🙌型，但CUDA只能在英伟达芯片上使用，迁移到其他芯片上就要重😜写代码，光人力和测试成本就高达数千万元。 因此，生态是🙌英伟达最大的底气。以被阉割的H20为例，英伟达降低了H20的🌟算力，只有H100的15%，但是保留了HBM3显存和NVLi😡nk技术，就是想用“低性能+强生态”稳住市场地位，让中国公司😜买更多卡来满足需求。 在硬件性能、软件生态和供应链都落🙄后的情况下，国产厂商根据自身能力和市场需求，走上了不同的追赶😴路线。 华为是受限最多的一家，但自身有着非常好的产业基😅础和技术能力，因此选择了“全栈自研”，从芯片、软件、协议到服⭐务器、交换机、存储等，全部自己做。 制程被卡脖子，华为🤔就把两颗910B芯片封装在一起使算力翻倍；HBM存储技术被卡🙄脖子，华为就自研HBM；卡间互联速率慢，华为就研发对标NVL😁ink的灵衢UB。这些系统级的优化创新避开了制程限制，解决了🎉单卡算力差的问题。 质量不够，数量来凑。沿着这个思路，😘把很多芯片、内存、网卡像“拼乐高”一样堆叠在一起，用高速线缆😉传输数据，就是华为推出的“超节点技术+集群战略”，代表性产品😜CloudMatrix 384超节点集群，BF16算力总和超😎过了英伟达NVL72系统。 华为也在培育生态。想让人用😜自家的芯片，就得让黏性超高的CUDA开发者和应用厂商迁移过来😀，这需要分两步，第一步是让自家芯片可以兼容CUDA，第二步是😍向他们提供基于自家生态的工具和框架。 华为推出的异构计🤯算架构CANN对标CUDA，已经能兼容80%的CUDA AP😍I，支持85%的CUDA算子自动转换，但转换后性能会损耗15😂%-20%；CANN还能兼容PyTorch、TensorFl❤️ow这些主流框架，华为也自研并开源了MindSpore全场景😜人工智能计算框架，开放灵衢互联2.0协议规范，试图吸引更多开🤗发者共同完善生态。 华为做“大而全”，一边模仿一边自研🚀，多数国内厂商则只能做“小而美”，从垂直、细分市场切入，要么😎兼容英伟达，用性价比撬动客户，要么针对特定需求做定制芯片。 🔥 国产厂商最常见的一种做法是“NV兼容”，通过中间件把现⭐有CUDA代码映射到国产芯片指令集，让硬件“听懂”开发者的意😀图。芯片使用者可以在不大幅重写代码的前提下，把工作任务迁移到🤩国产芯片上运行，降低了使用和切换的门槛。这种做法是市场导向，😅先靠模仿打开市场，站稳脚跟，让自己活下去，后面才有机会发展自😂己的生态。 昆仑芯和华为都在验证类似方案，且在一定程度💯上获得了市场认可。2025年8月下旬，中国移动2025年至2😴026年人工智能通用计算设备（推理型）集中采购项目中，百度昆😊仑芯在“类CUDA生态”标包中几乎包揽前三个分项的头名，总中😂标订单规模达到十亿级。 做定制芯片的佼佼者是寒武纪。与😎英伟达所做的通用GPU不同，寒武纪的AI芯片属于ASIC（专🥳用集成电路），可以应用于云服务器、边缘计算设备、终端设备上，🥳在对延迟、功耗和成本敏感的场景中，展现出更高的性价比。 🤔 不管是兼容模仿，还是全栈自研，都是在用自己最优势的能力，在😉英伟达的夹缝里寻找突破口，这条路注定坎坷。 追赶英伟达🙌，是漫漫长路 硬件和软件都在缩小差距，但要让市场相信国🌟产厂商的产品可用，是一个极其艰难的过程，尤其对那些已经使用英😍伟达芯片的开发者。 一个已经在英伟达GPU上训练好的大😆模型，要搬到国产AI芯片上运行，中间有两道坎。 第一道😎坎叫算子对齐。过去十几年，英伟达和全球开发者用CUDA写下了😎海量的算子库。要迁到国产芯片上，就得把一个个算子翻译成国产芯❤️片能听懂的语言。这不是简单的复制粘贴，而是成千上万条代码的“😎逐句翻译”，需要大量人力和时间。 第二道坎是分布式重构😉。大模型训练常常需要几百上千张卡一起算，英伟达有自己成熟的沟😡通协议，H20的NVLink带宽是昇腾910B的2.25倍，🎉训练万亿参数大模型时，多卡协同效率能高10%-15%。这在千🤯亿级模型训练里，可能差好几周时间。 有机器人开发经历、😅目前正从事芯片研发工作的张振尧表示：“在迁移顺利的情况下，芯😀片硬件性能能发挥到70%到80%；如果算子勉强适配，可能只有🚀30%到40%。”这也是为什么即便国产芯片在参数表上标注的性😅能比肩英伟达，真正跑起来却常常不如预期。 王枫的经验印😊证了这一点。他所在的机器人公司曾经长期使用英伟达GPU，从4🌟090、5090到H100、H20都有涉猎。两年来，随着英伟🔥达芯片价格高企、获取困难，他们开始尝试华为昇腾的云端算力。 😉 真正让他焦虑的，并非单纯的硬件，而是新平台、新架构带来🤔的不确定性。英伟达CUDA深度绑定在硬件里，几乎所有主流的机🤔器学习框架都得跟它打交道。比如开发者们常用的PyTorch，😅对CUDA的支持是最全面的，两者无缝衔接，用起来又快又稳定。🤩 王枫曾尝试用华为芯片跑Llama等比较流行的几个模型😊，几乎每个模型都需要华为单独适配后才有可能在它的芯片上运行，🙌这直接导致模型更新滞后。华为芯片目前只适配了160多种模型，🌟而在英伟达的芯片上可以直接跑几万种模型。 华为分别推出😘了对标产品，但在王枫看来，如果没有明显的优势和终端市场需求，😁这些产品很难撬动市场。这就像平面设计师对Photoshop、🤗会计师对金蝶软件的依赖，几十年如一日，已经固化成行业习惯，不😊是所有人都会学习新技术，能学习的也会考虑到机会成本。 👍中小开发者考虑易用性，对于大公司，整体迁移的成本更是天价。互⭐联网大厂现有的算力基础设施大部分是基于英伟达架构，要是全换成😜国产，IDC的供电系统、网络拓扑等底层架构都得改造，改造成本😎能达到硬件采购价的2-3倍。 由于CUDA生态更成熟，😉英伟达集群的运维人力成本也要低很多，而华为集群由于芯片制程问🥳题，体积更大，规模化部署还要额外投入数倍的散热、电力和机房空😜间成本。 制程问题也造成国产芯片采购成本更高，且供不应🌟求。但由于H20的安全问题和断供风险，国产芯片to G需求很❤️大，to B的需求也在增长，迁移是不得已的事情，厂商和客户需🤩要共度时艰。 相比技术和生态上短时间难以弥补的巨大差距🎉，国产厂商更容易发力的地方，是周到的服务和更有吸引力的价格。🔥 张振尧回忆，使用英伟达芯片时，遇到问题只能从开发者论⭐坛、社区的公开文档找答案，很难获得官方工程师的支持，“英伟达🤯的支持体系是很成熟的，但同时也是分层的，不对我们这样的小客户😂开放”。 相比之下，和国产芯片供应商接触时，他能直接和😁原厂工程师反馈问题，对方会派两三个工程师和他们一起去调试，有👏时候还会拉会，出新的版本给他们做测试，愿意为客户解决一些问题😉。他说，这在英伟达是不可能发生的。 算力芯片研发人员唐🎉诗（化名）也有类似感受：“国内芯片卖出去，基本都得有工程师驻🔥场维护，协同客户上线业务，进行开发。”这样的故事也曾发生在华😆为。据36氪报道，华为联合讯飞发布“星火一体机”的背后，是不😎惜人力成本，调配了几百名工程师下场帮讯飞调校参数。 在😜不惜成本的人力投入下，一定程度上弥补了生态和性能的欠缺，让国👏产厂商撕开了一道口子。短期内，在推理场景和边缘计算方面，国产🎉芯片已经展现出一定的成本优势，但在训练领域，尤其是训练千亿参😂数以上的大模型，H20还有比较强的生态和技术优势，暂时还没法😍被替代。国产芯片还需要两到三年的技术迭代，也需要下游的封装、🤗制造环节同步突围。 产业链上下游整体进步，今年Deep🔥Seek-R1模型的发布就是一个很好的例子。在这之前，大多数🔥可被使用的开源模型来自美国，从底层适配开始就很难与中国硬件做😅好兼容。DeepSeek-R1发布后，中国在模型和硬件上有了🙌同时可用的方案。 8月下旬发布的DeepSeek-V3🙄.1，也针对国产芯片做了优化。不久前，腾讯也宣布已全面适配主😍流的国产芯片，并希望通过异构计算平台整合多类芯片，提供高性价😎比的AI算力解决方案。越来越多客户加入到国产芯片阵营，替代的🚀速度也会越来越快。 从服务到迁移，从生态到工艺，国产A🎉I芯片厂商正经历着一场艰苦的追赶战。他们没有捷径，只能靠人力🚀投入去弥补生态差距，用长期的技术迭代去对冲硬件短板，再忍受工🙌艺成熟之前的高昂成本。这是一个注定不会轻松的过程，是一次软硬🥳件、生态和市场的再造。距离真正替代H20，国产厂商们还有很长👍的路要走。 参考资料 36氪：《围剿英伟达丨深氪🔥》 新浪财经：《英伟达最新特供芯片RTX 6000D需😁求疲软，国内厂商投入自研AI芯片》 人民日报：《H20🙌芯片解禁，怎么看？》 21世纪经济报道：《从超节点到集🤗群 华为亮出AI算力全家桶》 信达证券：《DeepSe🥳ek-V3.1 发布，国产 AI 芯片迎接战略性机遇》 🙄 东吴证券：《半导体设备行业深度：AI芯片快速发展，看好国产😀算力带动后道测试&先进封装设备需求》 华创证券：《计算😂机行业深度研究报告：国产智算芯片，需求强劲，性能生态再进阶》🙄 半导体综研：《全球主流算力芯片参数汇总、整理、对比（🤔修正版）》 chosun：《China aims fo⭐r 80% AI chip self-sufficiency😁 and 30% share in humanoid rob👏ots》 wccftech：《Morgan Stanl🌟ey Guts SMIC’s Huawei AI GPU R🥳evenue By More Than 50% Due To🙄 Abysmal Yields》返回搜狐，查看更多

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光明网评论员：又是一个硕果累累的秋天！ 南国海面上，科⭐考船“梦想号”向着海洋深处慢溯；新疆喀纳斯，秋风染醉的层林间😀游人如梭；丽江花卉产业园，姹紫嫣红争奇斗艳；黑龙江建三江垦区🙌，万顷灼金稻浪翻卷…… 十月，把最丰富的表情、最饱和的⭐色调、最华丽的和声，毫无保留地献给我们，献给这个伟大的节日—😀—我们共和国76岁华诞！ 这个节日里，故事很多很多： 🚀 民以食为天。但以前的史册里，写满了饥馑、荒年。刚刚过去👍的第八个“中国农民丰收节”，捷报一个挨着一个——夏粮创下历史😜第二高产纪录、早稻亩产首次突破400公斤。 这是大西南😘，地无三尺平，处处行路难。可现在，天堑变通途。这不，通车不久😀的贵州花江峡谷大桥，桥梁高度、主桥跨径居山区桥梁跨径世界第一😊。 忘不了当年，西方侵略者在海岸线上架起几尊大炮就逼着⭐我们割地赔款。再瞧，九三阅兵，铁甲滚滚，战车隆隆，猎鹰翱翔，💯赫赫大国重器让那些觊觎者心惊胆寒…… 这个节日里，欢乐🌟连着欢乐： 大众参与、大众共创、大众传播、大众热爱的“🤩新大众文艺”把普通人变成文艺作品的主角；热爱就能上场、随时都💯能锻炼的“新大众体育”，让体育重回快乐的本质。 为看一🚀场演出奔赴一座城，为看满天星斗说走就走，舞台拓展了，赛场开阔🌟了，旅途畅通了，一句话：咱的生活更好了。 更好了意味着😢什么？奋斗增强了国力，拼搏带来了突破，国富民强才有了万民和乐🤯！ 这个节日里，收获连着收获： 扎陵湖畔那方石刻🔥，出自何人之手？昆仑地望，究竟如何界定？廿六、卅七，到底谁更🤗准确？发轫于光明日报的“昆仑石刻”学术争鸣，让我们再一次惊叹😴华夏文明的瑰丽宏远。这是全民文化素养提高的明证，这是当代中国😂文化自信的彰显！ 而中国社科院刚刚公布的12项重要考古😉成果，哪一项不让人欣羡？哪一项不令人思索？哪一项不推动传统文😍化传承发展？ 国泰民安，国富民强！这个节日里，让我们在🚀城市乡村的变化中，在历史演进的长河里，在身边小事的折射中，更🚀真切地感知社会进步的节律，更自豪地品味劳动收获的快乐。 🌟 如果把眼光放得更长远一点，这种感觉就会更加真切、更加夺目。😆76年积累，76年奋斗，山河巨变，家国共兴。我们用几十年时间🥳走完了其他发达国家几百年走过的路，我们在众多领域攀升到领跑的🙄位置，但我们，仍需继续努力，仍需奋力跋涉！ 因为我们明🥳白，人到半山坡更陡，船到中流浪更急。前进道路上，还有丛丛荆棘💯，还有道道坎坷。且不说国内外环境变化带来的复杂影响，也不说与🚀某些自然灾害的不期而遇…… 有困难，但我们不怕困难！ 🎉 “寒露接霜降，秋收秋种忙。”这个丰盈的节日，只是我们新😡的奋斗的起点。我们收获了沉甸甸的稻穗，那无垠的田野，又召唤着😁我们去耕耘，又期待着我们把冬小麦撒播。 是啊，秋天就是😉这样，它慷慨地把收获的快乐全部献给你，同时也毫不客气地督促你😍：出发吧，为了下一季的收获！ 编辑：邬嘉宏返回搜狐，查🙄看更多