中美芯片斗争，出现了一个有些意外的转折。

2025年7月15日，英伟达CEO黄仁勋接受央视记者采访时表示：“美国政府已经批准了我们的出口许可，我们可以开始发货了，所以我们将开始向中国市场销售H20。我非常期待能很快发货，对此我非常高兴，这真是个非常好的消息。”

AMD发言人同日称，美国商务部告知公司，MI308产品的许可申请将进入审查程序。与H20类似，MI308是AMD专为中国市场设计的AI芯片。

早前4月初，特朗普政府突然叫停了H20的销售，让英伟达碰上麻烦。黄仁勋罕见地主动介入政治，频繁奔走于世界各地积极协商，2025年已三次来华稳定与中国政府、客户的关系。

另一头，黄仁勋改变作风极积参与美国政治活动，努力说服特朗普政府改变政策，跟随特朗普出访中东，赴美国国会作证，和白宫积极建立良好关系。

7月23日，黄仁勋在华盛顿举行的AI峰会上回答主持人提问时表示：“美国拥有任何国家都无法比拟的独特优势，那就是特朗普总统。”他随后解释，特朗普上任第一天就认识到AI与能源的重要性，并推出减税、放松监管、AI行动计划等一系列政策，为美国企业在全球竞争中创造了“不可复制的制度红利”。特朗普本人也在现场回应：“你做得真棒！”一个科技工作者的政治工作做到这个水平，让人感叹。

另一个关键因素，是中国自身的技术能力。7月15日，美国财政部长贝森特在彭博电视台节目中说，中国已经研发出性能与H20相当的芯片，因此英伟达销售H20芯片不存在问题。这是美国政府首次公开承认，中国在同类AI芯片上已具备可替代能力。

更为直接的解释，是白宫“AI沙皇”大卫·萨克斯点出的。2024年12月5日，特朗普宣布萨克斯将任新设的“白宫人工智能与加密货币事务专员”。今年7月16日，萨克斯对彭博社表示，恢复向中国大陆销售英伟达H20芯片并非“让步”，而是一种精准遏制华为的手段。萨克斯说：

“有充分理由这么做：你不希望把整个中国市场拱手让给华为。即使是一颗性能被削弱的芯片，英伟达也能在中国拿下很大一块份额，从而挤压华为的空间。”

美国对H20解禁，政治相关的活动不难看到，但并非关键。贝森特与萨克斯所指的GPU技术与市场背景，是说服特朗普的关键，需要仔细解释。

国产GPU市场与技术进展

对芯片业数据不太熟悉的，很难想到国产GPU市场有多大。

上图为国外机构对华为昇腾GPU营收的估计，根据国内先进芯片产能估算，图中910B、910C和910X是性能逐步提升的昇腾GPU型号。产能单位“kwpm”意为“千片晶圆每月”，而“Die per wafer”是指每片晶圆上的“裸芯片”数量，单个芯片面积越大数值越小，可以看出910C和910X面积约是910B两倍，而910B一片12寸晶圆（直径300毫米，面积约700平方厘米）也只有78颗，说明GPU芯片面积是比较大的。

“yield rate”是指良率，由于7nm先进芯片用DUV光刻机需要复杂的多重曝光工艺，外媒估计良率起步只有15%，逐步提升至50%，最高70%。910B、910C、910X的初始价格根据市场信息估为5万、11万、14万，供应上来后会有降价。

这个估算很粗略，但结果极为惊人。2024年华为GPU芯片营收为429.47亿人民币，2025年预计大增240%至1461.07亿，2026年再增45%至2120.23亿，2027年2865.67亿。2024年华为营收为8621亿，净利润626亿。如果利润率极高的GPU能再有2000多亿营收，这将极大支撑华为的研发能力扩增。这个估算肯定不准确，但能够说明中国算力GPU市场的规模与利润。

在5月21日的台北国际电脑展新闻发布会上，黄仁勋说“英伟达在中国的市场份额从95%跌到了50%”。其实2024 年，中国市场只占英伟达全球营收12.5%，对应金额约170亿美元，并不算特别多，因为比H20更先进的GPU不能卖。虽然中国市场销售受限，但并未影响英伟达全球营收飞速扩增。不过黄仁勋担心的是，2025年之后中国算力GPU市场会有较大增长，英伟达让出的市场份额会成为中国竞争对手的“成长加速器”。

英伟达算力GPU在国际上几乎没有竞争对手，2024年数据中心GPU营收约1150亿美元，市场份额高达93%-94%。唯一值得一提的对手AMD份额仅约4%，英特尔等其它对手合计不到3%。

这种极为罕见的格局，其技术原因笔者曾于2024年初在《没人能“杀死”1.5万亿美元的英伟达》文中解释了。原本打辅助的GPU依靠通用计算功能与CPU地位倒转，成为芯片计算能力的绝对主力。英伟达服务客户的精神非常极致，在神经网络、科学计算、游戏开发、云计算、AIGC、大语言模型等众多领域主动优化，将CUDA打造成为事实上的“GPU操作系统”，而且没有值得一提的竞争对手。

算力GPU相关程序开发极为复杂，“万卡互联”涉及到的软硬件开发难度让人望而生畏，需要优化的环节极多。各环节稍有缺陷就会导致客户研发流程卡顿、崩溃，一旦问题难以解决，结果就会是“送给人用都不要”，这就是AMD面对的尴尬情形。

只有英伟达在GPU芯片设计、GPU系统架构、HBM内存管理、NVlink/NVSwitch高速数据传输、InfiniBand连接GPU服务器、CUDA软件配合硬件性能优化等诸多环节都做到了极为优秀，让客户可以方便地使用英伟达GPU进行大模型等前AI前沿研发与应用。

英伟达数据中心GPU产品高达73%的毛利润率、90%以上的市场份额，都与这些极为困难的技术有关。竞争对手也许在某个专门的应用上指标超过英伟达，就如AMD不时宣传的，但“实战”应用就毛病一堆。领域还在以“超摩尔定律”快速发展，英伟达不断推出Blackwell、Rubin等新GPU架构，有超过万名员工在针对机器人、光刻等多类专业应用优化CUDA系统，软硬件优势相当牢固。即使AMD等芯片业竞争对手在芯片设计领域很有实力，但如黄仁勋所言，英伟达已经从芯片设计公司转型成为“软件公司”，不在同一个层面了。

让外界震惊的是，在技术如此复杂的算力GPU领域，中国遭美国最高程度限制打压，却初步发展出了能与英伟达竞争的软硬件系统能力。近期出来的标志性成果，是华为基于昇腾910C打造的CloudMatrix 384超节点，性能直接对标英伟达GB200 NVL72系统。

2025年4月16日，半导体与人工智能分析机构SemiAnalysis出报告详细分析了华为CloudMatrix和910C。从中可以看出，虽然中国先进芯片制造技术受限，但用综合解决方案追平了GPU芯片的性能差距。让众多西方公司难以追上英伟达的复杂技术问题，却是中国公司的机会，复杂反而提供了多条路线优化的可能性。

图为GB200 NVL72机柜，比一个成人高一些，体积不算太大。论单个芯片性能，910C与GB200有一定差距。算力用BF16稠密算力衡量（稀疏算力更高，但不稳定），GB200高达2500 TFLOPS（TFLOPS是指“每秒1万亿次浮点运算”），而910C是780 TFLOPS，可简略理解为三分之一算力。

GB200中的B100芯片是台积电3nm工艺。B100有1040亿个晶体管，B200是两颗B100 die先进封装，共2080亿个晶体管。再加上HBM相关差异，910C单卡性能与GB200相比，有不小的差距。除了算力与传输速率差距，还有7nm与3nm工艺导致的芯片功耗差距。

但是，华为用384颗910C组成的CloudMatrix 384超节点 （以下简称CM384），BF16算力高达300 PFLOPS（PFLOPS等于1000TFLOPS），约为GB200 NVL72的180 PFLOPS的1.7倍。明显的代价是，系统功耗约为NVL72的4.1倍，每TFLOPS功耗是2.5倍。也需要3.6倍的总内存容量，以及2.1倍的Scale Up Bandwidth总带宽。

在物理尺寸上，CM384就明显比GB200 NVL72机柜要大得多。它有16个机架，12个做计算，4个用于数据交换，简单目测就是NVL72机柜约16倍大小与占地面积。需要用五倍的芯片数量，10倍以上的体积与占地面积，来弥补单个芯片性能的差距。

但总算力赶超就是很大的成就，为此CM384架构上需要一些“大招”。有趣的是，只要想出了办法，7nm与3nm芯片性能的差距，在整个GPU算力系统中就不算很关键了。例如华为擅长的数据通信领域技术，“光互联”就起到了重要作用。

SemiAnalysis认为华为的工程优势在于系统层面，而不仅仅是芯片层面，还有拓扑网络、光互联技术和软件堆栈的创新。总体来说，华为的技术方案的缺陷是成本高，能耗还高4倍，虽然总算力高，但综合指标性能明显不如英伟达NVL72。正常情况下，市场不会接受这样的方案。

但现在情况就是极不正常。最大的不正常是英伟达AI算力产品不卖给中国，国产系统做出来能用就有价值。另一个不正常是，英伟达GPU产品利润率极高，以至于华为对标产品的高成本、高能耗根本不是问题。

H20解禁的意义

笔者曾参观过H20服务器生产线，主要成本是一个8×H20的盒子（英伟达销售的时候就是8卡一起），还有主板、CPU、NVLink互联及4×400 GbE网卡等等，组装成一个完整的服务器。它的总算力是BF16 1184 TFLOPS，不比一个910C的理论算力高多少，不适合用于基座大模型训练。

H20在中国需求不错，一个重要原因是DeepSeek带动了推理服务器部署需求，以及垂类模型训练需求。H20单卡价格在10万元左右，八卡服务器的价格在110万元至130万元之间，利润很高。中国大模型研发应用还是更习惯CUDA生态，H20组的推理应用较为成熟。

H20的特性是，算力不到H100的十分之一，但是HBM容量有96GB、141GB，HBM带宽4.0TB/s，这都和H100接近。大模型推理应用时，矩阵计算远不如训练时密集，数据在GPU之间的传输多，H20的数据传输表现不错。几家头部互联网公司下了不少订单，2024年就预订了160亿美元的H20。

H20的性能指标不算太强，国产GPU完全有能力接近它。除华为昇腾，还有摩尔线程、壁仞科技、沐曦、天数智芯等多家在做算力GPU。这几家GPU头部企业已全部启动IPO或借壳程序，在科创板、港交所同步推进，上市节奏明显加快。拿出了性能不错的GPU产品的其它公司还有多家。

由于美国制裁的影响，中国企业即使觉得英伟达CUDA生态好用，也还是在努力探索其它平台。

科大讯飞星飞大模型与华为联手，坚持软硬件全栈自主的技术路线。星火大模型训练与推理全部跑在华为910B/910C全国产万卡集群“飞星一号”上；二期 “飞星二号”预计2025年内交付，可支撑万亿参数模型持续训练。

星火大模型研发团队由于技术路线特殊，适配需要花费极大精力，华为也要派很多人一起维护开发GPU运行，非常艰苦。经过几年努力，目前星火大模型性能已经追赶上来了，多种垂类模型与中石油、中海油等大国企应用合作，有特殊的战略价值，生态会不断壮大。

上市公司寒武纪的MLU（Machine Learning Unit）云端智能芯片，其实就是GPU，目前取得了仅次于昇腾系列的应用成绩。寒武纪思元590能支撑DeepSeek-R1 671B、Llama-3、Qwen-3等主流开源大模型的千卡级训练，实测算力密度达到 A100的80%。思元690传有中芯国际预留先进芯片产能。寒武纪的“硬件-软件-生态”体系已经初步成型，与国内主流大模型开发商合作，目标是2025-2026年形成训练推理全覆盖的国产算力矩阵。技术前景支撑了寒武纪2800亿的市值，维持了超过半年，并非一般快速见顶的题材炒作，2025年一季度转为盈利。

近期，国产大模型开发势头很好。DeepSeek在2025年初突破以后，开源了几项关键技术，推动了行业大发展。目前阿里Qwen系列、Kimi K2等国产大模型在开源榜单上成绩很好，引发了全球关注。字节、腾讯等大企业对大模型也有很高投入，应用场景丰富，实力迅速增长。

国产AI软硬件生态与半年前相比，都可以说完全两样了，实力暴涨，各类突破层出不穷。生态有了，技术信心也起来了，对于美国AI封禁并没有那么在乎了。

这一切，是以前完全不敢想的，大发展的动力绝对是美国芯片制裁。芯片业国产替代、生态建设已经进入繁荣期。而GPU由于技术复杂，应用场景多，能想的系统级办法也多，对于EUV光刻机的依赖并不严重，因此CM384可以追上NVL72的总算力。多家国产GPU各有绝活，又是IT互联网公司资本投入的重点有真金白银，属于较为活跃的芯片创新领域。

美国的制裁现在很微妙，全球业界其实也已有了判断，愿意与中国搞好关系。连美国政府自己都明白，中国已经熬过了芯片制裁，国产GPU芯片的巨大市场需求都出现了。而国产大模型与美国差距显著缩小，几家公司都至少有技术跟随能力。从限制中国芯片与人工智能技术发展的角度来看，美国制裁已经失败了，中国取得了长足的进步，没法限制了。

2018年美国对中国发动贸易战以来，已经可以得出结论：美国科技制裁，对我国科技发展正面作用极大；芯片产业出现了发展奇迹，连最尖端的GPU芯片都有了中国生态。

而H20的解禁，说明美国内部承认中国AI领域的软硬件自主发展成果，认识到了制裁的负面作用。美国方面已经调整目标，不再坚持彻底封杀中国的目标，而是改为“占领全球AI市场”。

这其实就是意识到，中国是竞争对手，市场需要去竞争。黄仁勋在中国、中东等地的商业活动，对美国政府的全球AI战略很有帮助，因此话语权上升，H20解禁也在情理之中。

美国政府的态度变化，说明了中美芯片斗争已经进入了新的阶段。美国政府愿意用稍微正常一点的市场逻辑来看问题了，不再一味封杀、愚蠢地让出宝贵市场，而是希望用H20来抢中国企业的市场份额。

至于H20解禁是否会损害国产芯片的市场前景，看了前面的技术分析就能明白，华为CloudMatrix 384这种能与英伟达最先进服务器对标的产品，远超H20的技术指标，不在一个层面竞争。H20能够补充中国的大模型推理算力、垂直模型训练算力，有利于大模型应用推广，解禁也不是坏事。

在更为广阔的AI训练与推理应用市场，国产GPU市场需求随着自主生态的逐渐完善，必然有高速增长。如果美国为了破坏中国市场生态，又解禁性能更强的GPU，那么中美科技斗争的胜负趋势就更为明显了。

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