陳經：美國對華芯片制裁這招沒用，撒手吧

【文/觀察者網專欄作者 陳經】

中美芯片鬥爭，出現了一個有些意外的轉折。

2025年7月15日，英偉達CEO黃仁勳接受央視記者採訪時表示：“美國政府已經批准了我們的出口許可，我們可以開始發貨了，所以我們將開始向中國市場銷售H20。我非常期待能很快發貨，對此我非常高興，這真是個非常好的消息。”

AMD發言人同日稱，美國商務部告知公司，MI308產品的許可申請將進入審查程序。與H20類似，MI308是AMD專為中國市場設計的AI芯片。

早前4月初，特朗普政府突然叫停了H20的銷售，讓英偉達碰上麻煩。黃仁勳罕見地主動介入政治，頻繁奔走於世界各地積極協商，2025年已三次來華穩定與中國政府、客户的關係。

另一頭，黃仁勳改變作風極積參與美國政治活動，努力説服特朗普政府改變政策，跟隨特朗普出訪中東，赴美國國會作證，和白宮積極建立良好關係。

7月23日，黃仁勳在華盛頓舉行的AI峯會上回答主持人提問時表示：“美國擁有任何國家都無法比擬的獨特優勢，那就是特朗普總統。”他隨後解釋，特朗普上任第一天就認識到AI與能源的重要性，並推出減税、放鬆監管、AI行動計劃等一系列政策，為美國企業在全球競爭中創造了“不可複製的制度紅利”。特朗普本人也在現場回應：“你做得真棒！”一個科技工作者的政治工作做到這個水平，讓人感嘆。

另一個關鍵因素，是中國自身的技術能力。7月15日，美國財政部長貝森特在彭博電視台節目中説，中國已經研發出性能與H20相當的芯片，因此英偉達銷售H20芯片不存在問題。這是美國政府首次公開承認，中國在同類AI芯片上已具備可替代能力。

更為直接的解釋，是白宮“AI沙皇”大衞·薩克斯點出的。2024年12月5日，特朗普宣佈薩克斯將任新設的“白宮人工智能與加密貨幣事務專員”。今年7月16日，薩克斯對彭博社表示，恢復向中國大陸銷售英偉達H20芯片並非“讓步”，而是一種精準遏制華為的手段。薩克斯説：

“有充分理由這麼做：你不希望把整個中國市場拱手讓給華為。即使是一顆性能被削弱的芯片，英偉達也能在中國拿下很大一塊份額，從而擠壓華為的空間。”

美國對H20解禁，政治相關的活動不難看到，但並非關鍵。貝森特與薩克斯所指的GPU技術與市場背景，是説服特朗普的關鍵，需要仔細解釋。

國產GPU市場與技術進展

對芯片業數據不太熟悉的，很難想到國產GPU市場有多大。

上圖為國外機構對華為昇騰GPU營收的估計，根據國內先進芯片產能估算，圖中910B、910C和910X是性能逐步提升的昇騰GPU型號。產能單位“kwpm”意為“千片晶圓每月”，而“Die per wafer”是指每片晶圓上的“裸芯片”數量，單個芯片面積越大數值越小，可以看出910C和910X面積約是910B兩倍，而910B一片12寸晶圓（直徑300毫米，面積約700平方釐米）也只有78顆，説明GPU芯片面積是比較大的。

“yield rate”是指良率，由於7nm先進芯片用DUV光刻機需要複雜的多重曝光工藝，外媒估計良率起步只有15%，逐步提升至50%，最高70%。910B、910C、910X的初始價格根據市場信息估為5萬、11萬、14萬，供應上來後會有降價。

這個估算很粗略，但結果極為驚人。2024年華為GPU芯片營收為429.47億人民幣，2025年預計大增240%至1461.07億，2026年再增45%至2120.23億，2027年2865.67億。2024年華為營收為8621億，淨利潤626億。如果利潤率極高的GPU能再有2000多億營收，這將極大支撐華為的研發能力擴增。這個估算肯定不準確，但能夠説明中國算力GPU市場的規模與利潤。

在5月21日的台北國際電腦展新聞發佈會上，黃仁勳説“英偉達在中國的市場份額從95%跌到了50%”。其實2024 年，中國市場只佔英偉達全球營收12.5%，對應金額約170億美元，並不算特別多，因為比H20更先進的GPU不能賣。雖然中國市場銷售受限，但並未影響英偉達全球營收飛速擴增。不過黃仁勳擔心的是，2025年之後中國算力GPU市場會有較大增長，英偉達讓出的市場份額會成為中國競爭對手的“成長加速器”。

英偉達算力GPU在國際上幾乎沒有競爭對手，2024年數據中心GPU營收約1150億美元，市場份額高達93%-94%。唯一值得一提的對手AMD份額僅約4%，英特爾等其它對手合計不到3%。

這種極為罕見的格局，其技術原因筆者曾於2024年初在《沒人能“殺死”1.5萬億美元的英偉達》文中解釋了。原本打輔助的GPU依靠通用計算功能與CPU地位倒轉，成為芯片計算能力的絕對主力。英偉達服務客户的精神非常極致，在神經網絡、科學計算、遊戲開發、雲計算、AIGC、大語言模型等眾多領域主動優化，將CUDA打造成為事實上的“GPU操作系統”，而且沒有值得一提的競爭對手。

算力GPU相關程序開發極為複雜，“萬卡互聯”涉及到的軟硬件開發難度讓人望而生畏，需要優化的環節極多。各環節稍有缺陷就會導致客户研發流程卡頓、崩潰，一旦問題難以解決，結果就會是“送給人用都不要”，這就是AMD面對的尷尬情形。

只有英偉達在GPU芯片設計、GPU系統架構、HBM內存管理、NVlink/NVSwitch高速數據傳輸、InfiniBand連接GPU服務器、CUDA軟件配合硬件性能優化等諸多環節都做到了極為優秀，讓客户可以方便地使用英偉達GPU進行大模型等前AI前沿研發與應用。

英偉達數據中心GPU產品高達73%的毛利潤率、90%以上的市場份額，都與這些極為困難的技術有關。競爭對手也許在某個專門的應用上指標超過英偉達，就如AMD不時宣傳的，但“實戰”應用就毛病一堆。領域還在以“超摩爾定律”快速發展，英偉達不斷推出Blackwell、Rubin等新GPU架構，有超過萬名員工在針對機器人、光刻等多類專業應用優化CUDA系統，軟硬件優勢相當牢固。即使AMD等芯片業競爭對手在芯片設計領域很有實力，但如黃仁勳所言，英偉達已經從芯片設計公司轉型成為“軟件公司”，不在同一個層面了。

讓外界震驚的是，在技術如此複雜的算力GPU領域，中國遭美國最高程度限制打壓，卻初步發展出了能與英偉達競爭的軟硬件系統能力。近期出來的標誌性成果，是華為基於昇騰910C打造的CloudMatrix 384超節點，性能直接對標英偉達GB200 NVL72系統。

2025年4月16日，半導體與人工智能分析機構SemiAnalysis出報告詳細分析了華為CloudMatrix和910C。從中可以看出，雖然中國先進芯片製造技術受限，但用綜合解決方案追平了GPU芯片的性能差距。讓眾多西方公司難以追上英偉達的複雜技術問題，卻是中國公司的機會，複雜反而提供了多條路線優化的可能性。

圖為GB200 NVL72機櫃，比一個成人高一些，體積不算太大。論單個芯片性能，910C與GB200有一定差距。算力用BF16稠密算力衡量（稀疏算力更高，但不穩定），GB200高達2500 TFLOPS（TFLOPS是指“每秒1萬億次浮點運算”），而910C是780 TFLOPS，可簡略理解為三分之一算力。

GB200中的B100芯片是台積電3nm工藝。B100有1040億個晶體管，B200是兩顆B100 die先進封裝，共2080億個晶體管。再加上HBM相關差異，910C單卡性能與GB200相比，有不小的差距。除了算力與傳輸速率差距，還有7nm與3nm工藝導致的芯片功耗差距。

但是，華為用384顆910C組成的CloudMatrix 384超節點 （以下簡稱CM384），BF16算力高達300 PFLOPS（PFLOPS等於1000TFLOPS），約為GB200 NVL72的180 PFLOPS的1.7倍。明顯的代價是，系統功耗約為NVL72的4.1倍，每TFLOPS功耗是2.5倍。也需要3.6倍的總內存容量，以及2.1倍的Scale Up Bandwidth總帶寬。

在物理尺寸上，CM384就明顯比GB200 NVL72機櫃要大得多。它有16個機架，12個做計算，4個用於數據交換，簡單目測就是NVL72機櫃約16倍大小與佔地面積。需要用五倍的芯片數量，10倍以上的體積與佔地面積，來彌補單個芯片性能的差距。

但總算力趕超就是很大的成就，為此CM384架構上需要一些“大招”。有趣的是，只要想出了辦法，7nm與3nm芯片性能的差距，在整個GPU算力系統中就不算很關鍵了。例如華為擅長的數據通信領域技術，“光互聯”就起到了重要作用。

SemiAnalysis認為華為的工程優勢在於系統層面，而不僅僅是芯片層面，還有拓撲網絡、光互聯技術和軟件堆棧的創新。總體來説，華為的技術方案的缺陷是成本高，能耗還高4倍，雖然總算力高，但綜合指標性能明顯不如英偉達NVL72。正常情況下，市場不會接受這樣的方案。

但現在情況就是極不正常。最大的不正常是英偉達AI算力產品不賣給中國，國產系統做出來能用就有價值。另一個不正常是，英偉達GPU產品利潤率極高，以至於華為對標產品的高成本、高能耗根本不是問題。

H20解禁的意義

筆者曾參觀過H20服務器生產線，主要成本是一個8×H20的盒子（英偉達銷售的時候就是8卡一起），還有主板、CPU、NVLink互聯及4×400 GbE網卡等等，組裝成一個完整的服務器。它的總算力是BF16 1184 TFLOPS，不比一個910C的理論算力高多少，不適合用於基座大模型訓練。

H20在中國需求不錯，一個重要原因是DeepSeek帶動了推理服務器部署需求，以及垂類模型訓練需求。H20單卡價格在10萬元左右，八卡服務器的價格在110萬元至130萬元之間，利潤很高。中國大模型研發應用還是更習慣CUDA生態，H20組的推理應用較為成熟。

H20的特性是，算力不到H100的十分之一，但是HBM容量有96GB、141GB，HBM帶寬4.0TB/s，這都和H100接近。大模型推理應用時，矩陣計算遠不如訓練時密集，數據在GPU之間的傳輸多，H20的數據傳輸表現不錯。幾家頭部互聯網公司下了不少訂單，2024年就預訂了160億美元的H20。

H20的性能指標不算太強，國產GPU完全有能力接近它。除華為昇騰，還有摩爾線程、壁仞科技、沐曦、天數智芯等多家在做算力GPU。這幾家GPU頭部企業已全部啓動IPO或借殼程序，在科創板、港交所同步推進，上市節奏明顯加快。拿出了性能不錯的GPU產品的其它公司還有多家。

由於美國製裁的影響，中國企業即使覺得英偉達CUDA生態好用，也還是在努力探索其它平台。

科大訊飛星飛大模型與華為聯手，堅持軟硬件全棧自主的技術路線。星火大模型訓練與推理全部跑在華為910B/910C全國產萬卡集羣“飛星一號”上；二期 “飛星二號”預計2025年內交付，可支撐萬億參數模型持續訓練。

星火大模型研發團隊由於技術路線特殊，適配需要花費極大精力，華為也要派很多人一起維護開發GPU運行，非常艱苦。經過幾年努力，目前星火大模型性能已經追趕上來了，多種垂類模型與中石油、中海油等大國企應用合作，有特殊的戰略價值，生態會不斷壯大。

上市公司寒武紀的MLU（Machine Learning Unit）雲端智能芯片，其實就是GPU，目前取得了僅次於昇騰系列的應用成績。寒武紀思元590能支撐DeepSeek-R1 671B、Llama-3、Qwen-3等主流開源大模型的千卡級訓練，實測算力密度達到 A100的80%。思元690傳有中芯國際預留先進芯片產能。寒武紀的“硬件-軟件-生態”體系已經初步成型，與國內主流大模型開發商合作，目標是2025-2026年形成訓練推理全覆蓋的國產算力矩陣。技術前景支撐了寒武紀2800億的市值，維持了超過半年，並非一般快速見頂的題材炒作，2025年一季度轉為盈利。

近期，國產大模型開發勢頭很好。DeepSeek在2025年初突破以後，開源了幾項關鍵技術，推動了行業大發展。目前阿里Qwen系列、Kimi K2等國產大模型在開源榜單上成績很好，引發了全球關注。字節、騰訊等大企業對大模型也有很高投入，應用場景豐富，實力迅速增長。

國產AI軟硬件生態與半年前相比，都可以説完全兩樣了，實力暴漲，各類突破層出不窮。生態有了，技術信心也起來了，對於美國AI封禁並沒有那麼在乎了。

這一切，是以前完全不敢想的，大發展的動力絕對是美國芯片制裁。芯片業國產替代、生態建設已經進入繁榮期。而GPU由於技術複雜，應用場景多，能想的系統級辦法也多，對於EUV光刻機的依賴並不嚴重，因此CM384可以追上NVL72的總算力。多家國產GPU各有絕活，又是IT互聯網公司資本投入的重點有真金白銀，屬於較為活躍的芯片創新領域。

美國的制裁現在很微妙，全球業界其實也已有了判斷，願意與中國搞好關係。連美國政府自己都明白，中國已經熬過了芯片制裁，國產GPU芯片的巨大市場需求都出現了。而國產大模型與美國差距顯著縮小，幾家公司都至少有技術跟隨能力。從限制中國芯片與人工智能技術發展的角度來看，美國製裁已經失敗了，中國取得了長足的進步，沒法限制了。

2018年美國對中國發動貿易戰以來，已經可以得出結論：美國科技制裁，對我國科技發展正面作用極大；芯片產業出現了發展奇蹟，連最尖端的GPU芯片都有了中國生態。

而H20的解禁，説明美國內部承認中國AI領域的軟硬件自主發展成果，認識到了制裁的負面作用。美國方面已經調整目標，不再堅持徹底封殺中國的目標，而是改為“佔領全球AI市場”。

這其實就是意識到，中國是競爭對手，市場需要去競爭。黃仁勳在中國、中東等地的商業活動，對美國政府的全球AI戰略很有幫助，因此話語權上升，H20解禁也在情理之中。

美國政府的態度變化，説明了中美芯片鬥爭已經進入了新的階段。美國政府願意用稍微正常一點的市場邏輯來看問題了，不再一味封殺、愚蠢地讓出寶貴市場，而是希望用H20來搶中國企業的市場份額。

至於H20解禁是否會損害國產芯片的市場前景，看了前面的技術分析就能明白，華為CloudMatrix 384這種能與英偉達最先進服務器對標的產品，遠超H20的技術指標，不在一個層面競爭。H20能夠補充中國的大模型推理算力、垂直模型訓練算力，有利於大模型應用推廣，解禁也不是壞事。

在更為廣闊的AI訓練與推理應用市場，國產GPU市場需求隨着自主生態的逐漸完善，必然有高速增長。如果美國為了破壞中國市場生態，又解禁性能更強的GPU，那麼中美科技鬥爭的勝負趨勢就更為明顯了。

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