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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根据《深圳市员工工资支付条例》第五十五条第一款第（二）项、《🚀深圳市人力资源和社会保障行政处罚裁量基准》附表序号59（裁量😡阶次：从重），对和合信诺拖欠员工工资的违法行为，给予罚款人民🚀币41000元整的行政处罚。 近日，深圳市和合信诺大数😆据科技有限公司（以下简称和合信诺）因拖欠员工工资被处罚。 🤯 深圳市南山区人力资源局深（南）劳监罚（2025）049号😴显示，和合信诺未按照劳动合同的约定或者国家规定及时足额支付2🙄025年1月份至3月份工资，涉及员工39人，累计112人次，🔥合计191.48万元。经劳动保障部门责令限期改正，逾期未改正😂。 根据《深圳市员工工资支付条例》第五十五条第一款第（🚀二）项、《深圳市人力资源和社会保障行政处罚裁量基准》附表序号😂59（裁量阶次：从重），对和合信诺拖欠员工工资的违法行为，给❤️予罚款人民币41000元整的行政处罚。 官网显示，和合👏信诺作为中国首家专注监管合规领域的人工智能公司，为金融机构提🎉供基于新一代人工智能技术的监管合规体系战略规划设计及实施、合😍规数据资产构建及管理、合规系统及监测平台建设等解决方案产品和😢专业服务。和合信诺核心创始团队来自花旗银行等全球领先的金融机😴构资深业务和技术专家，招商银行旗下全资子公司招银国际是和合信😡诺公司主要股东之一。 工商信息显示，和合信诺大股东为杨😴寿姗，其同时担任董事长、总经理的角色。杨寿姗出生于1983年😂，安格利亚鲁斯金大学硕士，2017年4月至今，在和合信诺任董🔥事长；2019年3月至今，在深圳市和阖智能科技合伙企业（有限😢合伙）任执行事务合伙人；2019 年7月至今在深圳中哲信息技😁术咨询合伙企业（有限合伙）任执行事务合伙人。 近日杨寿😉姗刚获提名成为上市公司青云科技的独立董事，青云科技是企业级云😜服务商与数字化方案提供商，创立于2012年。 和合信诺😅其他股东还包括B轮融资加入的招银国际和早期投资方启赋资本、歌👍斐资产。工商信息显示，机构股东中占股比例最大的为招银国际旗下😜深圳市招银通明成长股权投资基金合伙企业（有限合伙），占股比例🤩9%左右，招银国际为招商银行全资附属机构。 公开信息显🤔示，和合信诺客户包括天津银行、上海农商银行、乌鲁木齐银行、福🙌建省农信社等。其中天津银行的AI合规官项目、上海农商银行的智😁能合规管理系统均为今年合作。返回搜狐，查看更多