摘要：哎呀，AI芯片战场上，中美较量越来越白热化了！最近，美国经纪研究报告直指，NVIDIA的AI GPU在中国市场不光没被本土厂商挤出，还因为软件生态和集群性能大受欢迎，尽管我国政府一再推动“自力更生”。报告聚焦四个关键点：中芯国际的7nm良率瓶颈、云服务商的采购

哎呀，AI芯片战场上，中美较量越来越白热化了！最近，美国经纪研究报告直指，NVIDIA的AI GPU在中国市场不光没被本土厂商挤出，还因为软件生态和集群性能大受欢迎，尽管我国政府一再推动“自力更生”。报告聚焦四个关键点：中芯国际的7nm良率瓶颈、云服务商的采购策略、NVIDIA的B40专用芯片，以及AI投资大潮。行业专家觉得，这事儿暴露了我国AI硬件的自给之路还长，华为的Ascend 910C虽性能追近NVIDIA H100的60%，但生态和效率差距让本土芯片难敌。想想看，云巨头如阿里、腾讯还得靠NVIDIA的CUDA框架训练模型，这波“渴求”能让NVIDIA在中国赚翻天。咱们来细聊聊这背后的技术门道和市场风云，看看谁能笑到最后。

AI芯片；图片来源于网络，侵删；

报告第一个痛点直指中芯国际（SMIC）的7nm工艺：良率低迷，产能不足，让本土AI芯片生产卡壳。华为的Ascend 910C虽是明星产品，但据爆料，大部分芯片还是用台积电（TSMC）的7nm芯片，通过第三方渠道批量采购。为什么？中芯的7nm N+2工艺起步良率只有20-30%，2025年爬到40%，远低于全球标准的60-70%。这意味着一堆晶圆做出来，坏的占大头，成本高得吓人。

技术上，Ascend 910C用Da Vinci架构，双芯片let设计（相当于两个910B打包），FP16性能320-800 TFLOPS，INT8 64 TFLOPS，内存带宽3.2 TB/s，能达到NVIDIA H100推理性能的60%，甚至超B20。但训练大模型时，FP8内存优化格式支持弱，华为虽有翻译工具，但效率打折。CloudMatrix 384集群（384颗Ascend芯片）在某些任务超NVIDIA GB200 NVL72，但功耗高3.9倍，用电成本翻倍。专家分析，这反映我国半导体供应链的结构性问题：美国和荷兰出口管制卡住先进光刻机，中芯虽进步，但7nm以下节点遥远。2025年，华为计划产10万颗910C，销量20亿美元，但比NVIDIA H20的100万颗（120亿美元）差远了。长远看，若良率破60%，本土芯片能抢更多份额；否则，继续依赖进口。

第二个焦点是我国云服务提供商（CSPs）的采购策略：一边囤NVIDIA H20，一边转华为，但NVIDIA生态太强。美国众议院正推“Remote Access Security Act”，防我国企业通过云租用NVIDIA高端GPU（如H100）。但现实中，阿里云、腾讯云等巨头仍偏好NVIDIA，因为CUDA框架优化AI训练，NVLink互联让集群效率高30%。

比如，DeepSeek的DeepGEMM模型（2025年2月发布）虽用CUDA训练，但本土厂商如Cambricon的Siyuan 590也支持UEBMO FP8格式，内存省力。但华为CloudMatrix 384不支持原生FP8，人工兼容不完美。报告说，字节跳动、百度、中国移动已下单7万颗Ascend 910C（价值20亿美元），但NVIDIA H20需求仍爆棚——2025年出货超100万颗，营收120亿。为什么？H20虽“阉割版”（性能降级），但软件支持牛，集群跑大模型稳。趋势上，2025年我国AI CapEx超1400亿美元，CSPs策略是“双轨”：高性能用NVIDIA，国产化用华为。专家洞察，这法案若通过，云租用H100的“漏洞”堵死，推本土芯片加速，但短期NVIDIA份额稳在75%以上。

报告第三个亮点是NVIDIA的B40 AI GPU：专为我国设计，基于Blackwell架构，无需高带宽内存（HBM），主打推理而非训练，不用额外许可证，就能卖到我国。特朗普政府虽批H20出口（分15%给美方），但政策圈推H20，B40成新宠。RTX Pro 6000D系统用B40，性能超H20 80%，集群互联强，适合阿里、腾讯的推理任务。

技术上，B40用GDDR6X内存，带宽1TB/s，FP16 1000 TFLOPS，功耗低20%，比Ascend 910C省电。报告说，一旦上市，会“热卖”——我国企业渴求NVIDIA的CUDA，国产芯片如华为的CANN框架虽开源，但开发者生态弱。Cambricon股价狂飙，Siyuan 590销量涨，但经纪研究仍看好NVIDIA：软件+互联双杀。市场趋势：2025年AI推理市场超5000亿美元，我国占30%，B40能帮NVIDIA守住份额，避开训练禁令。

最后一个点是AI CapEx计划：我国推100%自给，巨头砸钱建数据中心。但报告强调，NVIDIA GPU优于本土：CUDA生态开发者超百万，集群性能高，FP8支持原生。华为Ascend 910C虽成本低（两颗等于一颗H100，但价半），但功耗高、生态锁死（买芯片得买华为全套）。阿里自研AI GPU起步，DeepSeek模型用NVIDIA训练，本土厂商转UEBMO格式兼容。

从工程看，AI芯片从“硬件堆砌”转“生态战”：NVIDIA的NVLink带宽超4TB/s，集群扩展性强；华为CloudMatrix需更多芯片补性能，电费翻倍。2025年，我国AI芯片本土化率75%，华为领头，但NVIDIA中国营收13%（超150亿刀）。专家洞察：自给目标虽雄心，但短期难敌NVIDIA软件壁垒。长远，Ascend 910D/920（6nm工艺，900 TFLOPS）或追平Blackwell，但需破HBM禁运。全球AI市场2025年超9820亿美元，我国CSPs如字节、腾讯的投资拉动，但“渴求”NVIDIA说明生态为王。

这报告凸显AI芯片“冷战”：NVIDIA靠生态逆袭，华为靠本土化突围。但经纪研究共识：NVIDIA GPU仍是首选，B40上市后销量爆。2025年，Ascend 910C出货10-30万，NVIDIA H20/B40超百万，我国自给率升但性能差距在。消费者和企业呢？AI训练成本降，但生态选择难。你觉得华为能超NVIDIA吗？这波芯片大战，越来越刺激！

来源：万物云联网