美联社12月9日报道特朗普讲话照片。据环球网援引路透社、彭博社等媒体报道，美国总统当地时间8日在社交媒体上宣布，美国政府将允许英伟达向中国出售每块H200人工智能，但对每块芯片收取一定费用。 《纽约时报》称H200芯片是Nvidia“第二强大”的芯片。特朗普表示，美国将对相关芯片出口征收25%的税。他还表示，美国商务部正在敲定相关安排的细节，同样的安排也将适用于AMD和英特尔等其他人工智能芯片公司。路透社表示，此举标志着特朗普政府的政策转变，首先限制了人工智能芯片在中国的销售，对于英伟达首席执行官黄仁勋来说是一个“重大胜利”，他花了几个月的时间游说惠特e House放宽出口限制。延伸阅读媒体：国产AI芯片全面替代的时机或许已经到来。英伟达失败了。 “全面替代”的时代或将来临。物欲横流的中国芯片产业有着深刻的观察。 “全面替代”的时代或将来临。过去一周，西方媒体和社交媒体一直在谈论一个问题。有消息称，中国国家资金支持的新数据项目必须使用国产AI芯片。当英伟达听到这个消息时，他可能感到非常震惊。一丝希望即将破灭。 CEO黄仁勋正努力游说白宫“释放”旗舰芯片Chip Blackwell，并试图向中国发出友好信号——“中国将赢得AI竞争”。 2022年，NVIDIA在中国芯片市场的市场份额将达到95%以上。 2025年上半年，这一数字将达到54%。消息传出后，相关中概股股价大涨市场对国产高端AI芯片的预期再次扩大。中美贸易摩擦持续，全面交流不可避免。正是在“两个方向分兵”的趋势下，中美两国在AI芯片上的竞争已经超越了纯粹的技术竞争，演变为两种完全不同的技术路线和商业生态之间的全面竞争。风变了。黄仁勋在中美之间“走钢丝”的打算算不了什么。上周有传言称，美国总统特朗普和中国国家主席习近平在韩国举行会谈时可能会达成一项协议，允许英伟达在中国销售“精简版”Blackwell 芯片。然而，传闻并没有成为事实。 11月5日，路透社报道了上述消息，黄仁勋的销售计划并不存在。图为黄仁勋/Nvidia 截图官方网站。这个消息并不“令人意外”。中国的更新换代计划继续推进。 2025年4月，中国政府强调，面对新一代人工智能技术快速演进的新形势，要充分发挥新国家制度优势，坚持自力更生、自力更生。政府将支持人工智能芯片的研发和生产。 2025年7月，中国互联网监管机构国家互联网信息办公室约谈英伟达，要求该公司解决在华销售的H20算力芯片“后门”风险。解释。当时“中国特别版”H20“发布”，黄仁勋甚至连夜去台积电追加订单30万颗芯片。虽然美国愿意卖，但中国不愿意买。风变了。根据政府招标文件，2021年以来，我国人工Al情报数据项目已获得超过7000亿元的国家资金支持。中国的大多数数据中心都获得了某种形式的国家资助。不过，目前尚不清楚有多少项目将受到新规定的影响。消息人士透露，一些原本计划部署NVIDIA芯片的数据中心项目在开工前就停止了。中国民营企业不再信任Nvidia。 9月，阿里巴巴推出了搭载自研芯片的AI服务器。华为“史无前例”地宣布，将在2028年推出四款AI产品。此前，华为尚未透露AI芯片研发路线图。根据规划，华为将在2026年至2028年分阶段推出四个Ascend系列/来源：界面新闻腾讯也公开表示，将响应政府号召，根据成本等因素区分国内产品和海外产品的客户需求。因志na的AI芯片市场，海外产品主要来自Nvidia、AMD和Intel。中原证券基于美国伯恩斯坦数据的调查显示，NVIDIA在中国AI芯片份额将从2024年的66%下降到2025年的54%。中国企业华为的存在感大幅增加，其市场份额将从23%扩大到28%。中国“国产”AI芯片的崛起，基本实现了从“可用”到“好用”的跨越。例如，华为Ascend 910C、寒武纪Epoch 590等产品在算力密度、能效比、成本等方面均达到国际领先水平，部分场景甚至超越。这一突破提供了更强大的端侧AI计算支撑能力，重新配置消费电子产品的智能体验。华为Ascend 910C采用7nm（n+2）工艺，晶体管数量达到530亿个。通过双芯片封装设计，两个Ascend 910bs 集成在一起以提高性能。业界预估，910C在FP16精度下的单卡运算能力可达到近800TFLOPS，接近NVIDIA H100芯片的80%。在升腾910C超级节点CloudMatrix384中，384颗升腾910C NPU和192颗鲲鹏CPU通过超高带宽、低时延的统一总线（UB）网络互连，计算效率全面超越Nvidia H100和H800。在消费电子领域，虽然升腾910C主要应用于数据中心，但其边缘产品升腾310B在工业场合却取得了惊人的成绩。 Ascend 310B采用8W超低功耗设计，实现32tops int8算力，原生支持OPC-UA、Modbus等15种工业协议。华为Ascend芯片寒武纪590芯片采用Chiplet技术和Dynamic动态电压频率缩放（DVFS）技术降低功耗与传统架构相比，边缘设备数量减少35%，能效提升50%。在医学影像分析场景中，思源590驱动的AI诊断系统已进入多家三级医院，将CT读片时间从30分钟缩短至3分钟。在边缘计算场景下，国产AI芯片也展现出强劲的竞争力。例如，寒武纪MLU220边缘加速卡的电流消耗仅为8.25W，INT8算力为8tops，低于Nvidia Jetson Xavier NX（21tops）的功耗，同时保持了类似的算力水平。这种节能设计对于智能手表等电池供电的电子设备尤其重要。值得注意的是，国产AI芯片的更换并不是简单的硬件更换，还涉及到整个软件生态的重构。例如华为Ascend提供了通过cann切换nvidia cuda代码的工具。天数智信等公司也采取了类似的策略，通过兼容性解决方案和自动化代码迁移工具来降低生态门槛。随着英伟达的旗舰AI芯片、AMD和英特尔在中国市场逐渐淡出，中美两国在AI芯片上的竞争已经超越了纯粹的技术竞争，演变成了两种不同的技术路线和商业生态。 “美国路线”的特点是性能强、生态壁垒高。以NVIDIA为代表的美国路线，不断颠覆半导体制造工艺，打造绝对顶级性能的通用GPU，同时构建软件护城河。其芯片正在快速迭代，英伟达目前正在使用blackwell芯片继续定义AI算力的天花板。 CUDA软件生态凝聚了全球数百万开发者，用户习惯和粘性生态的特点是难以复制的。虽然Nvidia Blackwell做到了技术第一，但NVIDIA却失去了最大的消费者——中国市场。 “中国线”的特点是集群突破、自主可控。由于无法获得最先进的芯片，中国的竞争战略强烈基于实用主义和国家优势。集群架构的突破是指华为利用CloudMatrix等技术，将数百甚至数千颗国产芯片高速互连，形成一个大型计算集群。它利用数值优势弥补单点性能的不足，从而在系统级性能上对标国际领先产品。集群模式消耗大量能源，而中国廉价能源特别是绿色电力的优势被有效消除，缺位。与此同时，强有力的产业政策和国内较大的需求市场为国产芯片提供了重要的“地盘”。不过，软件生态仍然是中国AI芯片的短板。如何从“会用”发展到“好用”、客户“想用”，是中国企业下一步必须攻克的难题。我国AI芯片总体实现了从“可用”到“好用”的跨越。可以判断，未来中美两国将基于不同的技术基础和软件栈开发各自的AI算力系统。中国市场的独特需求将催生更多的定制芯片和解决方案。而且，ChinaM的AI推理芯片、存储和计算等投资都是针对体育等新兴领域。创新架构有望从根本上解决能源消耗和效率瓶颈，是改变现状的关键。 NVIDIA首席执行官黄仁勋最近表示，中国在该领域“仅落后纳秒”人工智能。这不仅反映出中国追赶的速度足够快，也说明技术壁垒的存在。这场人工智能芯片的竞争将是一场持续动态的游戏，短期内考虑“获胜”还为时过早。