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记者 郑晨烨

7月15日
，
英伟达（NVIDIA）创始人兼CEO黄仁勋现身第三届中国国际供应链促进博览会
。
这已是黄仁勋在2025年内第三次到访中国大陆
，
就在几天前的7月9日
，
他执掌的英伟达
，
市值盘中突破4万亿美元大关
。


同日
，
根据英伟达官方微信公众号发布的信息
，
英伟达正在提交重新销售NVIDIA H20 GPU 的申请
，
“美国政府已向英伟达保证将授予许可证”
，
并且英伟达希望尽快启动交付
。
H20是英伟达此前“特供”中国市场的一款AI芯片
，
今年4月被美国政府列入出口管制
。


英伟达在文中同时强调了其在美国“加强AI基础设施”的努力
，
以及在中国“探讨AI如何提高生产力”的意愿
。


为“合规”而生的H20

H20芯片的诞生背景
，
可直接追溯至2023年10月17日
。


彼时
，
美国商务部工业与安全局（BIS）发布了更新的出口管制最终规则
，
该规则对销往中国的先进计算芯片
，
设置了两道核心的、量化的技术红线
。
第一道红线是“总体处理性能”
，
用以衡量芯片的综合原始算力；第二道红线则是“性能密度”
，
即总体处理性能与芯片面积的比值
，
旨在限制通过芯粒（Chiplet）组合方式绕开管制的能力
。


这两项指标的设定
，
将英伟达当时最畅销的H100、A100以及H800、A800等数据中心GPU产品
，
挡在了中国市场门外
。


作为应对
，
英伟达迅速调整其产品策略
。
2023年11月
，
根据公开报道
，
英伟达已开发出三款专为中国市场设计的新芯片——H20、L20和L2
，
其核心设计目标
，
就是严格遵照BIS设定的技术参数框架
，
确保产品合规
。
其中
，
作为面向AI训练任务的旗舰型号
，
H20的公开规格参数
，
清晰地反映了这种“合规”的内在逻辑
，
它与被禁售的H100同样基于Hopper架构（英伟达推出的一种GPU架构）
，
但在关键性能上进行了精确的调整
。


在算力性能方面
，
H20的FP16/BF16（半精度浮点）算力为148 TFLOPS（每秒万亿次浮点运算）
。
作为对比
，
被限制的H100芯片在同等精度（FP16）下的算力高达1979 TFLOPS
。
尽管性能差距显著
，
H20的总体处理性能（TPP）经计算后低于美国商务部工业与安全局（BIS）设定的4800 TPP管制红线
，
从而达到了“合规”标准
。


显存配置是H20少数未被削减的环节
，
其HBM3显存容量从H100的80GB增至96GB
，
显存带宽也由3.35 TB/s提升到4.0 TB/s
。
芯片间的互联性能
，
则是H20最受关注的环节之一
，
其单卡NVLink（英伟达开发的一种高速互连技术）互联总带宽为900 GB/s
，
与H100的规格持平
，
这保证了服务器节点内部的GPU间通信效率
。


然而
，
真正的瓶颈在于跨节点的集群互联能力
，
由于美国对高速网络设备同样存在出口管制
，
中国客户将难以获得用于构建DGX SuperPOD级别集群的NVIDIA Quantum-2 InfiniBand网络方案——该方案能为每个服务器节点提供高达400 GB/s（即3.2 Tb/s）的外部互联带宽
。


对于需要数千颗GPU互联以训练大模型的中国云厂商而言
，
外部互联能力的缺失
，
意味着组建超大规模集群的通信效率将大打折扣
，
难度与成本也随之显著增加
。


从产品立项到正式获得销售许可
，
H20的问世之路并不平坦
，
该芯片原定于2024年初上市
，
但其面市时间一再推迟
，
市场普遍认为
，
延迟的原因在于该系列芯片需通过美国政府的额外审核程序
。
这漫长的等待
，
直至2025年7月15日英伟达官方宣布获得“保证”
，
才算告一段落
。


“保证”之下的市场挑战

英伟达官方信息中“保证将授予许可证”的表述
，
在商业层面意义重大
，
它为英伟达在中国市场启动一系列商业活动提供了必要的基础
，
这意味着
，
英伟达可以正式与中国客户就H20的销售进行谈判、签署意向订单、进行产能规划和供应链准备
。


与此同时
，
英伟达也亮出了其多产品策略的另一环
。
英伟达在官方公众号的文章中同时宣布
，
将推出一款“全新且完全兼容”的NVIDIA RTX PRO GPU
，
该产品“是为智能工厂和物流打造数字孪生AI的理想选择”
。


在高性能计算芯片受限的背景下
，
转向工业AI应用领域
，
不仅符合中国推动制造业升级和“新质生产力”发展的宏观政策方向
，
也因其应用场景的特殊性
，
面临相对较低的出口管制风险
。
数字孪生、工业自动化等市场
，
或将成为英伟达在中国寻求更稳固业务的突破口
。


然而
，
无论是H20的“有条件回归”
，
还是RTX PRO的“新路开拓”
，
都无法回避一个已然改变的市场现实——激烈的本土竞争
。


在美国出口管制政策的窗口期内
，
中国本土AI芯片产业获得了加速发展的空间
。


最直接的体现是市场份额的变化
。
根据TrendForce集邦咨询2025年5月发布的一份研究报告
，
中国AI服务器市场预计外购英伟达、AMD等芯片比例会从2024年约63%下降至2025年约42%
，
而中国本土芯片供应商在国有AI芯片政策支持下
，
预期2025年占比将提升至40%
，
几乎与外购芯片比例平分秋色
。


另根据国际数据公司（IDC）发布的《中国半年度加速计算市场（2024上半年）跟踪》报告
，
2024年上半年
，
中国加速服务器市场规模达到50亿美元
，
同比2023上半年增长63%
。
在这一高速增长的市场中
，
一个关键的变化是
，
由NPU、ASIC等非GPU芯片驱动的加速服务器市场规模增速高达182%
，
达到近7亿美元
。


从更底层的加速芯片角度看
，
这一趋势同样显著
。
IDC数据显示
，
2024上半年
，
中国加速芯片的市场总规模超过90万张
，
其中
，
中国本土人工智能芯片品牌的出货量已接近20万张
，
约占整个市场份额的20%
。


值得注意的是
，
在服务器厂商层面
，
2024上半年按销售额计算
，
浪潮、新华三、宁畅等本土厂商占据了市场超过70%的份额
，
中国本土的服务器供应链正在与国产AI芯片加速深度绑定
，
构建起相对独立的生态系统
。


IDC中国AI基础架构分析师杜昀龙在报告中认为
，
由于前期的大量采购
，
目前中国的AI服务器市场仍处于“存量市场”状态
，
这为本土技术的升级提供了一定的“缓冲期”
。
他亦指出
，
在当前环境下
，
随着行业大模型需求的不断加深
，
“适配中国算力设施的生态建设将成为主要的着力点”
。


一个标志性的商业案例
，
则更直观地反映了本土AI芯片产业加速发展的趋势
。
2024年5月
，
中国移动公示了其《2024年至2025年新型智算中心采购》项目的中标结果
，
该项目共计采购人工智能服务器7994台
，
总金额高达191亿元人民币（不含税）
。
根据公开的中标信息
，
分享这一大单的服务器厂商包括昆仑、中科可控、宝德、长江计算、超聚变、百信、华鲲振宇等
。
一个关键的细节是
，
这七家中标厂商
，
均为华为昇腾生态体系内的硬件合作伙伴
，
此次招标的技术路线几乎被昇腾体系“全包”
。


在市场需求最旺盛的互联网行业
，
头部云厂商也均用实际行动完成了对国产化AI基础设施的布局
。
根据华为昇腾官方公布的信息
，
其AI硬件平台已对阿里巴巴的全系列“通义千问”大模型——从70亿参数的Qwen-7B到千亿参数的Qwen-72B——实现了全面适配与深度优化；百度智能云通过其“千帆”大模型平台
，
为用户提供了将文心大模型一键部署至昇腾硬件的选项；腾讯云也已将其“混元”大模型与昇腾服务器相结合
，
面向政企客户推出解决方案；科大讯飞的“星火”大模型更是最早完成与昇腾平台适配的企业之一
。


也就是说
，
英伟达“H20”此次重返市场
，
面对的已不再是一个对其高度依赖的空白地带
，
它不仅需要向客户解释其“合规”后性能参数的削减
，
更需要面对在价格、服务以及生态协同上都极具优势的本土竞争者
。


此外
，
对于已经投入大量资源进行国产化AI基础设施适配与软件生态建设的中国客户而言
，
是否愿意以及在多大程度上“重返”英伟达的技术体系
，
也将是一个复杂且艰难的商业决策
。


网友看法

1、网友清闲的春风LC：嘴上拒绝，身体还是很诚实的，马上很多企业就疯狂囤货。

2、网友零零柒：滚蛋，坚决不要买，一看中国有替代产品，立马来搞死你

3、网友粤西游民：中国不要买，买了就没有谁愿意花钱搞开发，那就永远赶不上美国