AI芯片之爭

自6月底以來，兩則消息攪動著國內AI芯片市場。

一是7月中旬，英偉達宣布AI芯片H20獲得美國政府對華出口許可，這款芯片將在3個月后重歸中國市場。H20遠非英偉達最好的芯片，但是英偉達CEO黃仁勛仍然樂觀地表示：“我認為H20應該會在中國市場取得很大的成功，發揮很大的作用。”

另一邊是國內兩家AI芯片企業摩爾線程、沐曦集成電路IPO獲得受理，在過去三年虧損分別達到46.1億元、27.18億元的情況下，距離上市僅一步之遙。

兩則消息交織在一起勾勒出當前國產AI芯片面臨的境況，在應對美國不斷變換的限制策略之下，它們努力留在牌桌之上，抓住國產替代的機遇。

難舍中國市場

H20芯片“斷供”風波始于今年4月。英偉達在4月15日對外披露，其于4月9日接到美國政府通知，向中國出口H20需要美國政府許可。

H20本就是英偉達針對中國市場推出的“特供版”芯片。此前，英偉達曾在A100、H100兩款芯片的基礎上推出針對中國市場的A800、H800，即“800系列芯片”。但是2023年第四季度，美國政府再度收緊AI芯片對華出口政策，800系列芯片被禁售。

800系列芯片被禁售后，英偉達來自中國大陸的營收占比已經從此前的20％—25％降至個位數。

英偉達于是在2024年第一季度推出H20，性能進一步受限，其峰值算力僅為H100的15％。H20基于上一代架構Hopper，性能與英偉達基于最新架構Blackwell的芯片有較大差距，但是其仍然成為英偉達在華銷售主力，英偉達另一款在華銷售芯片L20的框架落后于最新框架兩代。因此，H20對于英偉達在中國的市場至關重要。

由于H20對華出口限制，英偉達今年第一財季因H20庫存產生的支出為45億美元，這筆支出使得當季英偉達毛利率僅為61％，環比下滑12.5個百分點，同比下滑16.9個百分點。英偉達方面表示，若剔除這部分影響，第一財季毛利率原本應為71.3％。此外，英偉達還有25億美元H20未能交付，對當季營收的總影響為70億美元左右。作為“特供”中國市場的芯片，H20難以找到其他市場。

出于公司利益考慮，在今年4月美國政府限制H20對華出口前，英偉達一度希望以在美國投資AI數據中心的承諾換取對華出口H20的許可。

此次H20獲得美國政府的出口許可，背后有黃仁勛基于公司利益游說的因素。他在7月16日與媒體交流時表示：“在昨天發布公告后，我還沒來得及與任何客戶會面。需要一些時間來提升H20供應鏈的產能，未來幾個月，英偉達將努力加速這一過程。”

同時，H20重歸中國市場，還意味著美國政府相關政策的調整。芯謀研究政府服務群組負責人嚴波告訴《中國新聞周刊》，美國不同政府對于中國芯片產業限制的策略有所差異，拜登政府更多采用“點射”的方式限制中國企業獲取一些高精尖的芯片、設備等，但是特朗普政府一度改為“掃射”方式，較少考慮國產替代。在這一點上，美國企業與政府之間存在分歧，黃仁勛此前曾在公開場合評價美國政府的管制事與愿違，擔心如果“一竿子打死”反而會為國產AI芯片帶來替代空間。

今年5月底，黃仁勛曾表示，美國的出口管制只會增強中國芯片廠商的全球競爭力。在解釋為何美國政府準許H20出口時，美國商務部長盧特尼克直言：“我們不賣給他們最好的東西，不是第二好的，甚至不是第三好的。我認為第四好是我們可以接受的。中國完全有能力自主研發芯片，美國要做的是保持比中國的自研水平領先一步，這樣中國才會持續購買美國芯片。”

一家AI國企CMO告訴《中國新聞周刊》，從“禁售”到“傾銷”，這是美國遏制中國芯片產業的慣用手段，同樣適用于AI芯片。英偉達的某款芯片，如果沒有與之性能相當的國產替代芯片，便會被禁售，如基于新一代架構Blackwell的B100、B200。但是，當國產新一代AI芯片在性能上已經達到H20水平，但是并未完成商業化落地，美方會轉向“傾銷”方式打壓，任何技術都需要在使用中迭代。

因此，此次解禁H20會給AI芯片領域的國產替代帶來怎樣的影響更值得關注。

國產化不會止步

“此次H20重歸中國市場，用戶短期內不想落后于競對，還是會采用英偉達芯片，會對國產替代造成一定影響。”嚴波表示，在對華出口受限前，國內廠商還在瘋搶H20，這就是幾個月之前的事。

其實，國內頭部AI芯片廠商的芯片在性能上已經在逼近英偉達。有芯片設計行業人士告訴記者：“幾家頭部企業的AI芯片在一些場景的性能已經達到英偉達H100的水準。國內多數AI芯片企業成立于2020年后，至今僅5年左右，產品落后英偉達芯片一代或一代半，但已經相當優秀。”

華為就在6月20日上線了CloudMatrix 384超節點的昇騰AI云服務，基于384張華為最先進的昇騰AI芯片和192顆昇騰CPU芯片互聯，華為方面稱整體能力對標英偉達2022年推出的H100。今年6月，華為創始人任正非在接受采訪時表示，芯片問題其實沒必要擔心，用疊加和集群等方法，計算結果上與最先進水平是相當的。

“近期包括華為在內的廠商推出‘超節點’產品。過去，AI芯片的發展邏輯是比拼單芯片性能，現在則可以把芯片綁在一起拼性能，現在還難以預判哪條路能走得更遠。”前述芯片業內人士解釋。

雖然一些國產AI芯片在性能上已經可以對標H20被“閹割”前的版本H100，但是H20在性價比、功耗等方面仍然在國內市場存在優勢，比如國產算力難以做到“一卡一體”，這意味著會占據更多智算中心機柜。有業內人士告訴《中國新聞周刊》，目前英偉達AI芯片的買家更多是一些IDC廠商（互聯網數據中心服務提供商）、互聯網大廠等市場化主體。

除去硬件層面的差距，英偉達的優勢還在于其CUDA生態，眾多開發者依賴這一生態。前述AI國企人士表示，目前國產算力的生態有兩類，一類是自研生態，一類是類CUDA生態。“自研生態”需要更多用戶使用，在更多場景應用，只有這樣才能更好匹配開發者習慣。

對于生態上的差距，嚴波解釋，AI芯片都擁有編程接口，在具體的應用場景中，工程師可以接入芯片實現特定功能，英偉達的芯片可以適用較多模型、應用場景。

前述AI國企人士則認為，國產AI芯片在一些重點模型和應用場景上，已經可以較好替代，但是對于一些非典型模型，或者小眾應用場景，仍然受制于生態缺陷，國產芯片在這些市場也會受到H20回歸的擠壓。

除去性能與生態層面的差距，國產AI芯片還受制于一個更為現實的因素，即產能。國內頭部AI芯片企業普遍無法在海外代工，如華為昇騰910系列首發于2019年8月，最初采用臺積電7納米工藝，但是隨著美國限制升級，臺積電無法為其提供代工服務。國產GPU廠商摩爾線程也遭遇類似困境，其于2023年10月被美國納入“實體清單”后，便無法在臺積電對大算力芯片流片。這使得國內AI芯片廠商紛紛轉向國內代工廠，而能夠滿足需求的代工廠只有中芯國際。

中芯國際每年的產能是確定的，其中只有部分產能分配給AI芯片，這決定了國產AI芯片產能上限。這也成為英偉達H20仍會占據相當市場的原因。不過，有業內人士認為，“H20對于國產替代的挑戰并不算大，但是如果基于下一代架構的B100、B200系列推出‘特供版’芯片，對于國產替代的影響可能比較大，因此需要國內廠商積極應對”。

英偉達曾在今年3月發布未來三年產品路線圖，包括今年已經發布的主打AI推理能力的下一代芯片Blackwell Ultra。2026年下半年，英偉達將推出基于下一代架構Rubin的AI芯片，算力指標是Blackwell Ultra的3.3倍。2027年下半年，其還將推出Rubin Ultra，算力指標達到Blackwell Ultra的14倍。

在國產AI芯片與英偉達仍存代差的情況下，黃仁勛明確表示：“我希望將更多先進的芯片引入中國。在未來幾年，只要允許我們向中國銷售，我們就會照做。”

國產化的窗口期

AI芯片國產替代的趨勢已經形成。IDC數據顯示，2024年國內數據中心算力市場中，國產算力占比超過三成。IDC中國副總裁周震剛透露，預計今年上半年國產算力的占比超四成，未來不久國產算力還有可能成為主流。

其實，自從2023年第四季度英偉達800系列芯片禁售以來，國內廠商開始更積極地轉向國產GPU方案。以剛剛獲得IPO受理的摩爾線程、沐曦集成電路兩家公司為例，2023年兩家公司營收分別為1.21億元、5141萬元，而2024年則分別達到4.32億元、7.42億元，而來自AI智算的收入構成了營收主要組成部分。

今年H20對華出口受限風波，進一步加強了國內廠商的緊迫感。如在今年5月的業績交流會上，騰訊方面就曾表示，公司會同時看進口芯片和國內市面上可用的芯片，以確保AI戰略不受影響。

嚴波認為，對于國產替代，可以分為兩類：一類是信創（即信息技術應用創新產業，旨在推進用國產替代技術替換美國和其他外國技術，以期實現中國信息技術領域的自主可控，保障國家信息安全），這類市場的用戶不會考慮生態的匹配性、性能的優異性，更多承擔扶持國產替代的任務。另一類是市場端的客戶主要出于規避單一供應商風險的問題，往往選擇“多條腿走路”，減少英偉達“斷供”的風險。

而除去規避英偉達芯片“斷供”的風險，市場對于AI芯片需求的變化確實為國產AI芯片帶來機遇。

“中美在AI芯片方面存在代差，但是DeepSeek出現后在某種程度上完成大模型層面的追趕，這反過來帶來對于AI芯片需求的變化。”前述AI國企人士介紹，在DeepSeek出現前，國內人工智能產業仍在積累能力，無論是大廠，還是曾經的“六小虎”等大模型初創企業，重點在開發大模型時偏向研發而非應用。在訓練環節，廠商會在選擇AI芯片時追求極致的算效、能效。但是隨著DeepSeek出現，算力被更多應用于推理而非訓練環節，也就是人工智能開始進入應用場景。這直接帶來對于AI芯片需求的改變，一方面，應用環節無須最頂尖AI芯片提供算力，另一方面，算力的需求方不再只是大廠、大模型企業。

他認為：“如果應用于基礎大模型預訓練環節，國產AI芯片仍存差距，但是對于眾多推理場景，頭部國產AI芯片完全可以支撐。國內擁有眾多人工智能落地場景，國產AI芯片可以‘邊用邊迭代’。”

大量推理場景對于算力的需求意味著國產AI芯片找到信創之外穩定的市場。不過，根據一位智算中心運營人士觀察，其實絕大多數用戶，無論是政府還是企業，并不知道哪款AI芯片更適合自身的應用場景，往往選擇“蒙著眼睛買最好的芯片”，因此存在市場教育的問題。

“在一些領先的國產AI芯片已經接近H100水平的情況下，需要有相應人才、公司進行場景適配、優化。”他解釋，“使用國產AI芯片，通過工程優化來更好適配場景，未來還有非常大的想象空間。這就像DeepSeek通過工程優化，使用較少算力訓練出較高水準的大模型。比如針對某個產業的使用場景，市場一旦打開，如果某款芯片可以與其更好適配，都面對相當大的市場空間，未來甚至會有非常多專用芯片出現。”

目前國內已有十余家AI芯片廠商，既包括華為昇騰、百度昆侖芯等“大廠”，也包括燧原科技、壁仞科技、摩爾線程、沐曦集成電路，其中后四家企業于去年下半年就啟動上市進程。此外，還包括一批AI芯片初創企業。

“國內AI芯片廠商數量比較多，而且每年都需要投入大量資金用于研發，對于資金需求量較大，一家企業也可能達到10億元級別，而年銷售收入能達到數億元已經不錯。但國內AI芯片企業會面臨如何持續融資的問題，對于目前存在于市場的十余家企業，誰能融到錢，誰就能在短期內活下去。”嚴波認為。

這也是摩爾線程、沐曦集成電路等企業加快上市進程的原因。盡管兩家企業2024年營收相比此前增幅明顯，但是當年研發投入分別達到13.59億元、9.01億元，兩家企業距離盈利尚遠。

在2024年，華為昇騰占據國內AI芯片市場23％的份額，成為繼英偉達之后的第二位，而剩余國內AI芯片廠商總計占比約為7％。嚴波認為，即使對于那些獲得融資的企業，如果不能推出爆款產品，并保持較快的迭代速度，還是會面臨生存挑戰。