H200的“放”與“限”：中國AI算力代差中何以破局？

文 | 孫永杰

近日，美國政府宣布放寬對英偉達H200 AI芯片的對華出口管制，這一決定本應為中美科技合作注入新活力。然而，中國商務部及網信管理部門隨后明確，將繼續對進口高端芯片實施更為嚴格的安全與合規審查，并在新建數據中心審批中強調優先采用國產算力方案，如華為Ascend系列AI芯片。這一被外界概括為“原則上限用、慎用”的回應，引發了產業界的廣泛討論。表面上看，這種態度似乎體現了中國對國產AI芯片能力的信心，實則是中美在AI算力領域的復雜博弈。

H200的性能真相，不可忽視的系統級代差壓制

在當前國內的輿論語境中，常有一種“國產芯片已能平替英偉達”的樂觀情緒，依據則是“參數對照式”的對比，例如看制程、TFLOPS、顯存容量，然后得出“差距正在縮小”的判斷。這種分析在早期硬件競賽中尚有意義，但在當下的大模型時代，已經越來越難以解釋真實差距。

究其原因，大模型訓練早已不是“單卡性能競賽”，而是一場關于規模、穩定性與系統協同能力的長期工程，而隨著模型參數從百億級邁向萬億級，任何局部短板都會在系統層面被迅速放大。

正是在這樣的背景下，近年來，國際研究機構和云服務商越來越多地引入類似TPP（Total Processing Performance）總處理性能的綜合指標，用以衡量在真實訓練場景中，單位時間、單位資源所能進行的有效計算量。這類指標往往會“懲罰”通信效率不足、內存瓶頸突出或軟件調度不成熟的AI算力系統。而若以此為標準，H200對國產AI芯片形成的其實是系統級的代際壓制。

根據美國對外關系委員會（CFR）的題為《China’s AI Chip Deficit: Why Huawei Can’t Catch Nvidia and U.S. Export Controls Should Remain》的分析報告顯示，英偉達的領先地位不僅源于其計算核心，更在于其構建的“全棧式”硬件集成。具體到H200，作為Hopper架構的巔峰之作，其TPP指標高達15,832。相比之下，作為國產算力標桿的華為昇騰910C，雖然在設計上極力追趕，但受限于國內制程工藝的物理上限，其TPP指標約為12,032，而這種差距在處理萬億參數級的大模型時還會被呈指數級放大。

此外，H200配備了高達141GB的HBM3e內存，帶寬達到驚人的4.8TB/s，這比國產芯片普遍采用的HBM2e高出一個代際，使得在實際的混合精度訓練中，H200的有效算力釋放效率往往是國產芯片的5-6倍。這意味著，同樣的模型訓練任務，使用英偉達集群可能只需要3個月，而國產集群可能需要18個月甚至更久，且面臨更高的硬件故障率。

最后是在互連效率與軟件生態上，英偉達NVLink與CUDA構成的護城河更是難以逾越的鴻溝。正基于此，H200的系統級互連能力使得8卡、72卡乃至整個機架能夠像一個單一處理器一樣協同工作，通信損耗極低。相較之下，中國所謂的“萬卡集群”目前仍處于“物理數量達標、邏輯調度低效”的階段（據稱國產芯片在跨節點通信時性能損耗高達30%以上），導致其集群算力優勢大打折扣。

除上述外，如CFR報告所言，華為及其國內同行還面臨美國對先進封裝（CoWoS）和HBM3e供應鏈的嚴密封鎖，使得到2027年，隨著Blackwell系列的全面普及，英偉達頂配芯片的性能預計將達到華為同期昇騰芯片的17倍，集群算力差距更可能拉大到21—49倍。而正是這種“領先一個身位”的策略，實質上是將中國鎖死在“邏輯上能運行、工程上難超越”的次級算力圈層中。

從這一意義上說，H200 的優勢并非體現在“是否遙遙領先”的情緒化判斷，而在于其是否具備支撐下一代基礎模型長期、穩定訓練的系統能力。在這一維度上，中國整體仍處于追趕區間。

中國“謹慎對待”背后，現實局限與策略選擇的博弈

既然H200在系統層面仍具明顯優勢，中國為何在政策層面表現出相對謹慎甚至克制的態度？在我們看來，這并非簡單的技術自信，而更多源于現實局限與策略選擇的綜合考量。

首先需要指出的是，國內頭部AI企業或團隊獲取先進算力的實際路徑，已不完全等同于公開、合規的商業進口渠道。近年來，國際執法部門披露的一些案件顯示，全球高端芯片流通中確實存在復雜的灰色網絡。盡管這類現象并非中國獨有，但客觀上影響了部分機構對“次優合規方案”性價比的判斷。當然，這一因素更多屬于邊際影響，而非主流供給路徑，仍需理性看待。

此外，長期以來，國內普遍認為中國在電力和能源基礎設施方面具備結構性優勢，這在一定階段內確實為算力擴張提供了條件。

然而，Epoch AI最新的報告《Is almost everyone wrong about America’s AI power problem？》則給出了不同結論。該報告分析稱，雖然美國電網陳舊、審批緩慢，但美國正利用極其靈活的資本手段進行“能源突擊”。

例如，xAI可以在幾周內通過快速部署大規模天然氣輪機解決電力需求，而微軟、谷歌等巨頭正通過重啟核電站、推進小型核反應堆（SMR）等方式逆轉電力瓶頸。對此，Epoch AI認為，美國擁有龐大的需求響應能力（容量達76-126 GW），完全有能力支撐未來100 GW以上的AI算力電力需求。由此看，我們業內眼中的所謂中國電力紅利其實更像是一種“階段性紅利”，而非制約美國的長期結構性壁壘。

最后，也是最殘酷的差距在于先進制程的“產量控制”。據OECD 2025年《THE CHIP LANDSCAPE》的報告，在7nm及以下制程的邏輯芯片產能上，美國與中國臺灣陣營仍占據80%以上的市場份額。具體表現為中國先進邏輯芯片產能僅為0.39百萬WSPM，美國為0.84、中國臺灣1.55，而到2030年，美國將新增0.62百萬WSPM先進邏輯芯片，中國僅為0.38。

與此同時，由于缺乏EUV光刻設備，中國先進邏輯芯片產能只能高度依賴多重曝光工藝，導致國產芯片不僅性能落后，其量產良率也極低（據稱是我們20%-40%對比臺積電的90%以上），進而導致單顆國產芯片的生產成本甚至高于英偉達的市場售價。在這一背景下，通過政策手段為國產算力爭取應用空間，更多是一種現實局限下的產業保護與培育策略。

應對與破局，從“單點替代”走向生態重構

如果說我們前述解釋了“差距為何存在”，那么真正決定未來走向的，是中國如何應對這一差距。而在此過程中，一個值得警惕的傾向是，算力問題在國內的輿論中常被簡化為“某一家國產芯片企業能否追上英偉達”。其實這種敘事除了容易制造情緒，更可能掩蓋了重要的現實，那就是算力體系從來不是由單一企業支撐，而是一個高度復雜，跨越芯片、系統、軟件和組織方式的系統工程。

基于此，面對中美AI算力的全方位代差，中國AI產業的應對策略亟待從“單向平替”到“生態重構”的根本性轉變。

眾所周知，過去幾年，國內過分押注某單一“國家隊”芯片雖然取得了階段性成果，但也暴露出生態路徑單一、風險集中等問題。因此，未來的破局方向，更可能在于多路徑并行的生態構建。

例如近期摩爾線程（Moore Threads）、沐曦（Muxi）、壁仞（Biren）等國產GPU新勢力的密集上市，就反映了國家對“多路徑探索”戰略的認可。而這些企業通過在圖形渲染、國產集群適配以及針對特定算法（如DeepSeek的MLA架構等）的深度優化，正在構建一個比單一企業更具韌性的生態體系。

沐曦股份主要產品分類，來源：沐曦股份公司官網，愛建證券研究所

同理，除了上述所謂國產AI芯片的新勢力外，以海光信息為代表的“老牌國家隊”則展現出一種更為成熟的破局邏輯，即在保持底層自主可控的同時，最大限度兼容主流軟件與開發范式，通過與大量ISV的協同，降低生態遷移成本。而這類“兼容主流、逐步替代”的路徑，可能在中長期內為國產算力提供緩沖空間。

除上述之外，中國此前通過DeepSeek在算法層面展現出的“以小博大”的能力，則是彌補我們算力代差的最后變量。當硬件TPP落后時，通過極致的算法重構（如MoE、MLA優化）來提升存量算力的利用效率，是中國AI算力通往“DeepSeek時刻”的關鍵。

由此可見，未來的希望不在于某一家企業超越英偉達，必須是全產業鏈的共同努力，即在老牌國家隊的生態托底、新勢力的技術突圍以及模型廠商的算法優化下，共同構建一個不被外部定義和具備產業韌性的自主AI算力生態體系。

寫在最后：綜上，我們認為，美國是否階段性放松H200 的出口限制，并不足以從根本上改變中美AI算力競爭格局，而中國是否采購H200，也難以單獨決定自身AI發展的長期方向。真正關鍵的，并非某一代芯片的得失，而在于能否持續構建一個高效、開放且具備自我演進能力的算力體系。

從這個角度看，H200更像是一面鏡子，既映射出中美在AI算力上的現實位置，也提醒我們結構性差距的來源所在。算力競賽并非短跑，其結果取決于誰能更有效地整合技術、產業與生態資源，并在長期不確定環境中保持系統韌性。