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      英偉達H200被美國查驗事件警示:中國需要支持國產AI芯片發展

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      當地時間12月8日,美國總統特朗普發文宣布,將批準向中國出售英偉達“特供版”H200 AI芯片,而特朗普政府將以此收取25%銷售分成。

      但隨后,12月10日有媒體報道稱,英偉達H200完成生產后,會從臺積電運抵美國,在那里接受一項“特殊的檢查”,只有通過查驗后,才會被允許繼續出口到中國“經批準的客戶”。同時,英偉達GPU也將利用“機密計算”技術增加定位設備,以阻止AI芯片走私。

      英偉達在一份聲明中表示:“我們正在實施一項新的軟件服務,使數據中心運營商能夠監控其整個AI GPU集群的健康狀態和庫存情況。這款由客戶自行安裝的軟件代理將利用GPU遙測數據來監測集群健康狀況、完整性和庫存信息。”

      上述報道指出,這條全新迂回的供應鏈路徑尚屬首次、前所未見。這意味著,美國試圖在芯片出口過程中增加一層“管制”,而英偉達對華銷售的H200芯片也將面臨更多的不確定性。

      那么,對于阿里、騰訊、字節跳動等中國AI企業來說,盡管短期內,英偉達H200性價比高、軟件更好用。但長期來看,英偉達生態長期被美國政府掌控,或讓中國面臨算力“卡脖子”,對于AI企業發展來說“百害而無一利”。

      因此,更多分析人士認為,華為、中興警示在前,所以中國更應該支持國產AI芯片發展,以解決國內長期依賴英偉達算力生態的挑戰。

      長期以來,英偉達憑借GPU芯片及其CUDA生態,在AI算力市場占據絕對主導地位。公開數據顯示,英偉達在中國AI訓練算力芯片市場占比高達95%

      然而,近期一場圍繞“非GPU”架構變革正在全球悄然興起,中國亦身處這場產業變局的前沿。

      據報道,Meta計劃從2027年起在數據中心部署谷歌TPU,英特爾前CEO基辛格也公開表示,TPU等非GPU產品與英偉達GPU的競爭對所有人都有益。這些動向使得“非GPU”芯片再次成為行業焦點。

      與國際趨勢相呼應,中國正在積極構建自主可控非GPU的AI芯片生態,從而能在全球AI算力領域搶占技術制高點與產業話語權。

      新華社近日在《北京何以成為“人工智能第一城”》一文中,點名了昆侖芯、寒武紀、摩爾線程、清微智能四家企業,將其譽為構建北京自主可控“芯片矩陣”的AI芯片明星企業。



      值得注意的是,在這四家企業中,除摩爾線程主打全功能GPU外,其余三家均為非GPU架構芯片公司。

      對中國而言,發展非GPU芯片具有更深遠的戰略意義。面對AI芯片出口限制以及過度依賴“GPU+CUDA”生態的風險,發展自主架構刻不容緩。


      據IDC數據統計,2025年上半年,中國非GPU加速卡市場占比已約30%,預計到2028年將接近50%。

      基于國產自研的可重構計算架構則是“非GPU”賽道典型代表,兼具GPU通用芯片靈活性與TPU的高效性,能夠根據不同算法和應用需求,動態、靈活地配置硬件資源。而清微智能正是可重構計算領域領軍者,發布的TX81高算力可重構芯片并非單純依靠先進制程就實現了性能突破。數據顯示,清微智能可重構芯片累計出貨量已超3000萬顆,今年上半年,其AI加速卡出貨量位列國產商用企業“第一梯隊”。


      另外,中國亟待發力對標英偉達CUDA的AI算力生態。近期在珠海舉行的2025 RISC-V大會暨RDSA國際論壇的并行計算分論壇上,RISC-V工委會重磅宣布,中國科學院軟件研究所、清華大學集成電路學院、北京開源芯片研究院、阿里達摩院、知合計算、清微智能共同成立“RISC-V并行計算領航創新聯盟”,旨在打造基于開源RISC-V架構的并行計算生態,加速AI算力芯片研發、算法優化及行業應用落地。

      隨著12月5日“國產GPU第一股”摩爾線程(688795.SH)成功登陸科創板,12月10日,摩爾線程盤中股價創歷史新高,總市值超過3500億元。預計“第二股”沐曦股份也將在12月中下旬IPO掛牌。因此,資本市場可能難以在短期內持續承接多家同質化GPU公司的巨額融資與增長預期,這對于非GPU領域代表企業來說是新機會。

      對于投資者而言,處于爆發前夜、競爭格局尚未固化的非GPU賽道當中,尋找像清微智能這樣兼具核心技術壁壘、商業化驗證與高成長潛力的企業,或許是“上車”算力的黃金窗口期。

      市場正密切關注,誰將能成為引領國產非GPU芯片發展的“第一股”,12月2日,清微智能正式宣布完成超20億元人民幣C輪融資,估值躋身“獨角獸”行列,并同步啟動上市籌備工作。

      正如英偉達創始人、CEO黃仁勛所說,當前市場并非處于AI泡沫中,而是正在經歷從通用計算到加速計算轉型、從經典機器學習到生成式AI轉型、以及全球Agentic AI和物理AI的興起,未來,全球將加速推進規模達 5000 億美元的 AI 算力產業布局。

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