一、英偉達(dá)的“印鈔機(jī)”神話

2024年，當(dāng)全球科技企業(yè)還在為AI商業(yè)化落地焦頭爛額時，英偉達(dá)交出了一份堪稱恐怖的成績單：全年營收1305億美元，同比增長114%；凈利潤728億美元，同比暴漲145%。

這意味著其每天凈賺2億美元，單季度利潤超過英特爾、AMD全年利潤總和。更令人震撼的是毛利率——75%的水平讓蘋果（45%）和特斯拉（18%）都相形見絀，相當(dāng)于每賣出一塊H100芯片，材料成本僅占售價的25%。

這種盈利能力的核心密碼，藏在英偉達(dá)對數(shù)據(jù)中心市場的絕對統(tǒng)治中，其市場份額達(dá)到了95%，意味著全球每10臺AI服務(wù)器中，有9.5臺搭載英偉達(dá)GPU。

微軟Azure、谷歌Cloud每年采購超過50萬塊H100，僅OpenAI的GPT-5訓(xùn)練就消耗了3.5萬塊芯片。這種壟斷地位帶來的溢價權(quán)，讓英偉達(dá)敢于將H100的定價從上一代的6999美元直接抬至3.5萬美元。

二、斷供危機(jī)下的中國困局

但這份輝煌背后暗藏裂縫。自2023年10月美國升級芯片禁令后，英偉達(dá)特供中國的H20芯片性能僅為H100的15-20%，售價卻高達(dá)1.2萬美元。

更嚴(yán)峻的是，2025年連H20銷售給中國，都需要許可證了，這代表著中國企業(yè)連“閹割版”芯片都難以獲得。據(jù)測算，這可能導(dǎo)致中國AI算力缺口達(dá)1000P（相當(dāng)于10萬塊H100），直接制約大模型訓(xùn)練進(jìn)度。

三、國產(chǎn)替代的“梯隊”格局

壓力之下，中國AI芯片產(chǎn)業(yè)正形成梯度突圍陣型：

第一梯隊：華為、海光

單卡算力256TFLOPS（FP16），已達(dá)到英偉達(dá)A100水平。最新測試顯示，在千卡集群中，昇騰910B的訓(xùn)練效率可達(dá)H100的72%，而功耗僅有其85%。據(jù)一些消息透露，下一代昇騰芯片性能將對標(biāo)H200。此外，海光的DCU表現(xiàn)不錯，深算1號在科學(xué)計算領(lǐng)域表現(xiàn)突出，很多企業(yè)已部署。

第二梯隊：摩爾線程、景嘉微等

但這些品牌，其芯片，大多是主打推理場景，專注于AI方面的并不多，更多的是游戲、渲染、在智能安防、工業(yè)質(zhì)檢等垂直領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)替代。

四、看不見的“護(hù)城河”：CUDA生態(tài)

當(dāng)然，硬件追趕只是第一步，真正的難關(guān)在于軟件生態(tài)。英偉達(dá)用16年時間搭建的CUDA體系，覆蓋全球90%的AI開發(fā)者。PyTorch、TensorFlow等主流框架原生支持CUDA，而國產(chǎn)芯片不得不通過兼容層轉(zhuǎn)換，性能損耗是一定的。

五、破局之路：開源與場景攻堅

面對生態(tài)壁壘，國產(chǎn)芯片正嘗試兩條突圍路徑：

開源戰(zhàn)略：華為將MindSpore框架開源，吸引超開發(fā)者；平頭哥推出“無劍”開源平臺，降低AI芯片開發(fā)門檻。

垂直突破：在自動駕駛、電力巡檢等領(lǐng)域打造封閉生態(tài)，寒武紀(jì)在車載芯片市場已拿下25%份額。

值得關(guān)注的是，中國龐大的應(yīng)用場景正在催生特殊進(jìn)化路徑。這種“場景反哺技術(shù)”的模式，或許能走出差異化道路。

結(jié)語：算力自主的長征

英偉達(dá)的財報提醒著我們：在AI競賽中，算力就是權(quán)力。

當(dāng)美國試圖用芯片禁令鎖死中國AI發(fā)展時，國產(chǎn)替代的進(jìn)程實(shí)際上被按下了加速鍵。從華為昇騰的硬件突破，到MindSpore的生態(tài)構(gòu)建，這場較量早已超出技術(shù)范疇。正如某專家所言：“用三年解決卡脖子，用三十年構(gòu)建生態(tài)。”這場長征，或許才剛剛開始。

       原文標(biāo)題 : 誰是英偉達(dá)最強(qiáng)的中國對手？華為、海光、摩爾線程、景嘉微？