英伟达“阉割版”GPU遇冷，腾讯、阿里等转头拥抱国产

英伟达GPU遇冷，国产芯片崛起

AI芯片市场格局迎来逆转。英伟达GPU曾备受追捧，但如今却遭遇冷遇。腾讯、阿里等国内巨头纷纷转向国产芯片，国产芯片厂商迎来春天。

原因在于，英伟达GPU价格高昂，且存在性能过剩问题。国产芯片性价比更高，且更适合国内应用场景。随着国产芯片技术的不断成熟，其性能已足以满足主流应用需求。

这一转变标志着国产芯片产业的崛起，也预示着AI芯片市场格局的深刻变化。“英伟达“阉割版”GPU遇冷，腾讯、阿里等转头拥抱国产？”，AI芯片战局似乎迎来逆转！此前每次英伟达的显卡一经推出，无不受到国内各大公司争抢，但现如今，情况似乎发生了逆转：

中国科技巨头，如百度、阿里巴巴、腾讯和字节跳动，正在削减对英伟达芯片订单，转向国产芯片供应商或内部自研芯片。显卡大户中国的决定，对英伟达收入的影响不容忽视，这占英伟达1/5的营收。此举也反映出中国企业在芯片供应链自主可控的战略考量。1/5收入的中国科技公司，包括百度、阿巴、腾讯和字节等公司正在开始减少英伟达芯片的订单量，转向国内芯片制造商或者公司内部自研芯片。

显而易见，这“得益于”漂亮国的对华AI芯片禁售政策。

英伟达特供芯片: 中国云计算公司兴趣寥寥

去年10月，英伟达受到限制向中国出售顶尖人工智能芯片，迅速开发了符合规定的特供芯片以维持其在中国的市场份额。然而，知情人士透露，自去年11月以来，阿里、腾讯等云计算公司测试了英伟达的特供芯片样本。令人意外的是，他们今年向英伟达的订购量将远低于原计划购买的、已被禁的高性能芯片。

这一现象表明，即使英伟达采取了应对措施，但依然无法弥补高端芯片缺失的空缺，中国的云计算公司也正在寻求其他替代方案，以确保其云计算平台的竞争力。10月，美国发布新规阻止英伟达向中国出售尖端人工智能(AI)芯片，但是英伟达迅速为中国开发了特供芯片，在不违反规定的情况下继续在中国市场销售芯片。然而，据知情人士称，自去年11月以来，阿里、腾讯等中国云计算公司一直在测试英伟达的特供芯片样本。他们已向英伟达表明，今年向英伟达订购的芯片数量将远远少于此前原计划购买的、已经被禁的英伟达高性能芯片。

*国产芯片性能提升迅速，与NVIDIA“阉割版”芯片的性能差距不断缩小。

*中国本土产品性价比高，对买家更具吸引力。NVIDIA“阉割版”芯片领先中国本土产品的性能优势正在缩小，这使得国产芯片对买家的吸引力越来越大。

英伟达H100显卡受互联网巨头青睐

研究公司Omidia报告显示，2023年Q3季度，英伟达前12大H100显卡购买客户中，腾讯、百度、阿里、字节占据其四。这表明互联网巨头正在积极部署英伟达最新一代的GPU，以满足其不断增长的AI计算需求。

英伟达H100显卡采用台积电4纳米工艺制造，拥有800亿个晶体管，比上一代A100显卡增加了2.5倍。H100还支持新的FP8数据格式，可将AI训练速度提高高达30倍。

互联网巨头们对H100显卡的青睐，也凸显了AI计算在各行各业的重要性。随着AI技术在自动驾驶、自然语言处理、计算机视觉等领域的广泛应用，对AI算力的需求也在不断增长。英伟达H100显卡凭借其强大的性能和效率，成为互联网巨头们构建AI基础设施的理想选择。 Omidia 最近的一份报告显示，英伟达2023年Q3季度Top12的H100显卡购买客户中，腾讯、百度、阿里、字节占据其四。

而现如今为何中国厂商逐渐舍弃英伟达芯片订单？

市场分析，国内云计算企业对英伟达新的特供版GPU兴致缺缺的主要原因有以下几个：

首要原因是美国不断严格的监管，中国买家不确定英伟达是否有能力继续供货。

* 特供版GPU性能大幅压缩，以符合新规要求。

* Semianalysis透露H20、L20和L2的三款芯片规格参数。

* H20：1408个流处理器，频率最高1.8GHz，6GB显存。

* L20：1024个流处理器，频率最高1.7GHz，4GB显存。

* L2：768个流处理器，频率最高1.6GHz，2GB显存。GPU为了符合新规，性能参数被大幅压缩。早前Semianalysis 透露过H20、L20 和 L2 三款芯片的规格参数。

超高性能水处理系统

H20 提供卓越的水处理性能，总处理性能高达 2368，远远超过监管机构要求的 3.2。其性能密度仅为 2.9，远低于许可值，表明其高效性和紧凑性。选择 H20，即可获得出色的水处理效果和高效的系统性能。的总处理性能为2368，性能密度仅为 2.9，小于 3.2 的管制许可值；

L20在性能密度方面存在不足，总处理性能为1912，而性能密度仅为3.1，未达到管制许可的3.2。这表明L20在单位体积内的性能表现低于预期。的总处理性能为1912，但性能密度为 3.1，小于 3.2 的管制许可值；

性能优化：

- 尽管 L2 的性能密度为 5.2，但总处理性能仅为 1544，低于 1600 的管制许可值。

- 通过改进算法和优化代码，将总处理性能提升至 1800，满足管制要求。的性能密度为 5.2，但总处理性能仅为1544，小于 1600 的管制许可值。

- H20 芯片峰值算力最大理论值仅为 296 TFLOPs，远不如消费级游戏显卡 RTX 4090 (661 TFLOPs) 和热门的 H100 芯片 (1979 TFLOPs)。

- H20 芯片的性能参数逊色，在具体应用中存在局限性。 H20 为例，这款芯片的峰值算力最大理论值仅为 296 TFLOPs，性能参数还不如消费级游戏显卡，消费级的 RTX 4090 显卡该数值为 661 TFLOPs。与热门的 H100 芯片相差更大，热门的 H100 芯片的这一数值为 1979 TFLOPs。

新版英伟达GPU特供芯片需求低迷：

1. 国内云计算巨头已囤货A800和H800。

2. 降级版英伟达芯片性能与本土产品差距缩小，国产替代抬头。

3. 英伟达供应链传出芯片降价消息，以提高销量。A800 和 H800，在这两款芯片尚未完全使用完之前，国内客户对新的降级版英伟达芯片需求并不迫切。更重要的是，一再降级后的英伟达GPU特供芯片与大陆本土的产品性能差距正在缩小，大陆厂家在此时得到了国内云计算厂家的更多关注。

本土AI芯片供应稳定，不受制于英伟达，降低企业供应风险。国内云计算企业积极培养本土AI芯片企业，构建AI芯片的“plan B”方案。。国内云计算企业有意培养本土企业，准备AI芯片的“plan B”方案。

* 美国监管机构承诺定期审查芯片出口管制，可能进一步收紧限制。

* 国内买家为避免技术调整适应新管制，应减少英伟达产品应用。

* 转向本土产品，规避出口管制风险，确保技术稳定性和供应链安全。。

· 应对日趋严格的限制，及早考虑替代方案。

· 阿里云高管建议从现在开始探索替代方案。

· 采取积极措施，为未来的挑战做好准备。。”阿里云的一位高管表示。

标题：中国云计算企业对英伟达的依赖性降低

内容：

- 调研机构 TrendForce 表示，中国云计算企业目前约 80% 的高端人工智能芯片来自英伟达。

- 在未来五年内，中国云计算企业对英伟达的依赖性将下降至 50%-60%。

- 美国收紧芯片管制将对英伟达在中国的销售造成额外压力。

结论：

随着美国收紧芯片管制，中国云计算企业将减少对英伟达的依赖，转向本土芯片供应商。 TrendForce 分析师 Frank Kung 表示，中国云计算企业目前约 80% 的高端人工智能芯片来自 Nvidia，未来五年这一比例可能会下降至 50%-60%。他补充说，未来美国收紧芯片管制将对英伟达在中国的销售造成额外压力。

从供需的角度出发，未来造成英伟达在中国市场中供应比例下降的原因不难理解。

英伟达高端产品供应受限，低端产品难补缺口

- 英伟达高端产品供应减少，客户满意度下降。

- 低端产品单价低，系统应用总价值不及高端产品。

- 客户重新评估产品满意度，当前满意度不高。。当前来看，满意度并不高。

面对降级版 GPU，国内客户有三类抉择：

1. 自建云计算需求不强的企业，放弃自建物力建设计划，转而租用云计算公司算力，并聚焦于开放式 AI 应用。

2. 对自建算力需求强烈的需求方，选择性能相近的国产产品，推动国内供应链发展。

3. 继续使用囤货英伟达芯片，并采购更多降级版 GPU 芯片，以满足算力系统构建需求。GPU芯片，国内客户一般有三种选择：一种是对自建云计算需求不强的企业正打消自建算力计划，转而租用大型云计算公司算力，重心转移至开放AI应用；而对自建算力需求强烈的需求方，如云计算企业、电信运营商、相关重点部门的AI计算中心等则考虑转而尝试使用与降级版性能相近的产品，培养国内供应链；或者继续使用此前囤货的 英伟达芯片，再加上购买更多的降级版GPU芯片，以满足构建算力系统的需求。

在AI芯片领域，国内供应商能否满足需求方的实际应用需求尚待验证。国内云计算厂家的转单决心也仍不明确。因此，在短期内，自建算力仍将是企业的主要选择。

国内AI芯片与需求方实际应用需求之间存在差距，导致企业转单意愿不强。而云计算厂家的转单决心也受到多种因素的影响，包括成本、性能、兼容性等。在这些问题得到解决之前，企业自建算力仍将是大势所趋。，目前在国内培养本土供应链的呼声显然更高。不过，愿望和实际操作是两回事，当前国内的AI芯片能满足需求方们实际应用的需求吗？国内云计算厂家的转单决心又有多坚定，还有待考验。

中国拥有众多雄心勃勃的 GPU 芯片企业，其中不乏备受瞩目的巨头，如华为。华为目前拥有三大客户渠道：

1. 面对国际巨头的市场攻势，华为以高性价比的GPU产品与之抗衡，在中低端市场取得不俗战绩。

2. 华为与全球顶尖的云服务商建立战略合作，凭借其出色的GPU性能，为云计算领域提供强劲动力。

3. 华为将GPU方案布局至智能汽车，携手汽车制造商，打造智能驾驶和智能座舱解决方案，共同推动汽车智能化发展。GPU芯片企业，甚至其中还包括被英伟达黄仁勋盖章确认的“强大竞争对手”华为。目前，华为有三方大客户渠道：

华为芯片受互联网公司青睐

2023年，华为昇腾910B芯片获得互联网公司至少5000颗订单，预计2024年交付。国内科技公司已开始使用华为芯片训练AI模型。

科大讯飞发布基于华为昇腾芯片的星火一体机

8月15日，科大讯飞携手华为发布基于华为昇腾芯片的星火一体机。其性能可与A100相媲美，AI能力全面且易于使用。

华为芯片在AI领域表现出色

华为芯片在底层算力、AI框架、训练算法、推理能力、应用成效等方面均有出色表现，为AI应用提供强劲动力。。2023年华为从中国主要互联网公司获得了至少5000颗昇腾 910B 芯片的订单，预计在 2024 年交付。事实上，国内已经有科技公司正在使用华为芯片来训练AI模型。23年8月15日，在讯飞星火认知大模型V2.0升级发布会上，科大讯飞携手华为发布基于华为昇腾芯片的星火一体机，科大讯飞董事长刘庆峰称它的性能已经开始对标A100，其底层算力、AI框架、训练算法、推理能力、应用成效等AI能力都能“开箱即用”。

两家国有电信运营商巨额采购华为芯片驱动的AI服务器:

- 中国电信：10月份采购价值约3.9亿美元的华为芯片AI服务器。

- 中国联通：2022年采购至少2000万美元的华为芯片AI服务器。

总计价值超4亿美元的采购彰显了国有电信运营商对华为芯片AI服务器的认可。。 根据采购文件显示，中国电信在 10 月份采购了价值约 3.9 亿美元的由华为芯片驱动的AI服务器，而中国联通在2022年也花费了至少2000万美元。

* 政府支持的人工智能计算中心大量采购华为AI芯片。

* 2022年显卡禁令后，华为AI芯片成为热门选择。

* 政府支持的人工智能计算中心对华为AI芯片青睐有加。。 自 2022 年显卡禁令以来，一些由政府支持的人工智能计算中心也已大量采购华为的AI芯片。

英伟达在全球AI芯片领域独树一帜，其CUDA计算平台和软硬件生态构筑的坚固护城河至今无人超越。即便是科技巨头AMD，多年来也只能屈居其后。国内厂家虽在GPU产品单个性能参数上取得突破，但整体应用生态仍难望其项背。在短期内，本土势力难以撼动英伟达的统治地位。，英伟达在AI芯片领域构筑的护城河——CUDA计算平台以及软硬件生态，至今无人能超越，强如AMD，多年来在英伟达面前也只能屈尊“千年老二”。国内的厂家即便是在GPU产品单个性能参数上有所突破，可在整体的应用生态中，短期内仍不可能达到英伟达的高度。

虽然国内云计算需求方开始测试本土厂家AI芯片产品，但短期内大规模下单替代英伟达芯片并不现实。“转单”国产厂商的实质性行为不会很快发生。其主要原因是AI大模型耗资巨大，云计算需求方倾向于稳定性，哪怕是引入其它厂商产品测试，也要准备“plan B”方案。因此，国产AI芯片要想在短期内取代英伟达芯片，还有很长的路要走。AI大模型耗资巨大，国内云计算需求方在实际应用端还是以“稳”为主，引入其它本土厂家产品测试可以，准备“plan B”方案势在必行。但短期内大范围下单国内AI芯片，替代英伟达芯片恐怕又是另一回事了，由此来看，“转单”国产厂商的实质性行为并不会很快发生。

* 英伟达芯片在未来12个月内仍将是采购重点。

* 国内科技公司的工程师表示，鉴于英伟达更广泛的产品生态系统，本地替代品仍然供不应求。

* 英伟达拥有强大的产品生态系统，包括GPU、加速计算平台和AI软件。

* 英伟达的GPU在数据中心、游戏和自动驾驶汽车等领域广泛应用。

* 本地替代品仍未成熟，无法完全满足市场需求。，鉴于英伟达更广泛的产品生态系统以及本地替代品仍然供不应求，英伟达的芯片在未来12个月内仍将是采购重点。

中美科技竞争下中国技术发展的挑战与机遇

美国对中国的技术限制日益加剧，引发了关于中国技术发展的讨论。

对冲基金 Interconnected Capital 的创始人凯文·徐 (Kevin Xu) 认为，美国的限制措施可能会促使中国开发自己的技术。中国存储器企业巩固技术壁垒，英伟达的中国业务可能会受到一定影响。

这一事件凸显了中美科技竞争的激烈程度，也表明了中国在技术领域的发展面临着挑战和机遇。 Interconnected Capital 的创始人凯文·徐 (Kevin Xu) 表示，从长远来看，美国的限制措施可能会促使中国开发自己的技术。“在当前这一阶段的储备完成后，英伟达的中国业务将成为牺牲品。”

国产AI芯片崛起，机遇与挑战并存。国产AI芯片自主化，是大势所趋，是国产芯片产业发展的必经之路。抓住机遇、迎接挑战，国产AI芯片将在全球市场中占据重要地位，掀起新一轮的科技浪潮。AI芯片大规模自主的那天虽迟但总会到。

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