英伟达推出了更高性能的H200，但与中国市场无缘。

没有比黄仁勋这个CEO更难当的CEO了。

11月14日，在全球超算大会（SC2023）上，英伟达宣布在AI芯片H100的基础上，发布新一代H200芯片。作为备受热捧的H100升级款，H200被称为“史上最强”芯片。以700亿参数的Meta大语言模型Llama2为例，H200推理速度几乎比H100提高2倍，而且能耗还降低了一半。

受此消息影响，英伟达股票实现连续第十个交易日上涨，创下了最长连涨纪录。截至11月14日收盘，英伟达股价为496.54美元，市值1.23万亿美元，均再创新高。

H200计划于2024年第二季度正式出货。届时，包括亚马逊，谷歌，微软等大型计算机厂商和云服务提供商将成为H200的首批用户，客源依然稳健。但由于美国方面的制裁，这款芯片依然无法输送给中国市场的客户。

今年开始，中国的科技巨头与创业者已经开发了约130个大模型，他们急需英伟达速度更快的GPU芯片来提供算力支撑。原本，黄仁勋认为他和英伟达可掌控一切——算力的源头就是芯片以及算力集群，英伟达也将持续享受最丰厚的利润，有分析师测算，H100芯片的利润率是1000%。但这一切在10月18日再次被打破。



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10月18日，美国商务部进一步收紧对华芯片出口管制，被称为A100、H100“阉割版”的中国大陆市场特供版本A800和H800面临下架。更值得一提的是，原本禁令有30天缓冲期，但英伟达发布公告称，出口限制禁令在10月23日开始生效。

黄仁勋不忍心放弃中国市场。中国是全球人工智能芯片最重要的市场之一，英伟达在中国AI芯片市场占据了九成份额。在过去几个季度，中国市场支撑了英伟达约25%的营收，并且增长幅度以及利润都非常可观。

近日有消息称，英伟达将推出三款针对中国市场的HGX H20、L20 PCIe和L2 PCIe芯片，以满足美国对中国最新的芯片限制技术标准。据了解，三款产品针对的是训练、推理和边缘场景，量产时间为今年12月至明年1月。

有媒体报道，这三款AI芯片并非“改良版”，而是“缩水版”。其中，用于AI模型训练的HGX H20在带宽、计算速度等方面均有所限制，以符合美国最新的芯片禁令。截至发稿前，英伟达并未对大陆特供的“缩水版”芯片作出回应。

中国厂商会买单吗？

HGX H20性能在H800的基础上大幅度缩水。

钛媒体报道称，理论上，HGX H20整体算力要比英伟达H100 GPU芯片降80%左右，即HGX H20等于H100的20%综合算力性能，而且增加HBM显存和NVLink互联模块以提高算力成本。所以，尽管相比H100，HGX H20价格会有所下降，但预计该产品价格仍将比国内华为的AI芯片910B高一些。

不过，国内厂商可能并没有其它选择，大概率会为这款低性能芯片买单。

一位芯片从业者告诉《中国企业家》，目前还没获得H20的确定报价信息，根据经验，H20的单位算力训练成本应该与H100接近或略高。时间、训练成本可以通过训练框架、算法的优化提升，可能会出现针对H20这类“阉割版”GPGPU的训练优化框架。

他还举例说，H100用于训练时，大部分算力是闲置的，没有专门优化的时候利用效率为20%左右。

“国内一些公司还会采购H20。目前华为、寒武纪和其他GPU厂商的生态适配成本及工程师学习成本明显高于英伟达，尤其在训练上英伟达的GPGPU系统互连方案还是目前的主流。”这位从业者说。

根据公开披露的消息，今年下半年，百度向华为订购了1600枚昇腾910B AI芯片，总价值为4.5亿人民币，截至目前，华为已交付了其中60%以上，超过1000枚；360集团创始人周鸿祎也于近期表示，360采购了1000枚左右华为AI芯片。

但千枚级别的910B更多带着试验性质，还无法完全替代英伟达的A100甚至H100。

算力的成本以及需求还在上涨。

11月14日，一家名为汇纳科技的上市公司发布公告称，接到合作公司通知，由于内嵌英伟达A100芯片的高性能算力服务器算力需求大幅增加，相关高性能运算设备持续涨价，算力资源持续紧张，合作方决定对其A100算力服务收费拟上调100%。

可以看得出，目前主流厂商对算力服务的第一选择仍然是英伟达。

黄仁勋舍不得中国

中国市场是黄仁勋绕不开的话题。

2024财年第二季度，英伟达营收创历史新高，达135.1亿美元，同比增长101%；其中数据中心业务收入103亿美元，同比增长170%；净利润达61.88亿美元，同比暴涨843%。其中，来自中国的需求占英伟达数据中心收入的20%至25%。

中国市场不仅仅提供源源不断的营收数字，也是英伟达人工智能芯片的试验场，来自中国的科技公司和开发者是英伟达CUDA生态的重要参与者。

一位自动驾驶行业人士向《中国企业家》表示，英伟达车载智能芯片最大市场在中国，中国也提供了最丰富的场景探索。

时间回到2013年。当时，黄仁勋频繁来到中国推销GPU芯片。那一年的小米3发布会上，他特意飞到北京为雷军站台，用蹩脚的中文介绍英伟达：“我们发明了GPU，我们的GPU是最快的，是最好的。”场下有人喊：“没有之一。”

今年5月30日，黄仁勋在台北出席活动时说，不要低估中国企业的追赶能力。“我们自己必须要跑得非常快。中国在这方面投入的资源……相当庞大，所以你不能低估他们。”



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黄仁勋还说，芯片出口管制措施可能对美国科技行业造成“巨大损害”。出口管制令使英伟达的“双手被绑在背后”，无法在其最大市场之一销售先进芯片。黄仁勋强调，中国约占美国科技行业市场的三分之一，不可能被取代。

在过去的一年，中国的科技巨头与创业者已经开发了约130个大模型，他们急需GPU芯片来提供算力支撑。GPT-4的更新发布以及近期最新的OpenAI开发者大会正在刺激他们，开发出更准、更快、性能更好的大模型。

“国内多模态大模型刚刚起步，GPT-4的完整发布干掉很多中小AI创业企业的未来。所以国内短期对算力需求的声音变小了，但长期来看这个需求还是很大的。”一位行业人士说。

AMD正在抢抓英伟达缺席后的空白。AMD CEO苏姿丰在公司最新的财报电话会议上说：“中国对我们来说是一个非常重要的市场。当然，在我们考虑加速市场时，我们的计划是完全符合美国的出口管制。”苏姿丰预想将今年6月发布的MI 300和旧版MI 250芯片的规格调整后重新出口中国。

谁能成为英伟达的平替？

华为被视为此次算力热的潜在受益者。它推出了两款GPU芯片昇腾310和昇腾910B，其中，昇腾910B被视为“基本与A100性能相当”，颇受市场追捧。目前，华为已经收到了科大讯飞、百度、360等公司的订单。

科大讯飞还与华为联合开发了基于昇腾生态的算力底座“飞星一号”平台，据传，讯飞星火一体机在性能方面已经可以对标A100平台水平。

“华为的GPU能力已经跟英伟达A100一样了，但在过去一段时间，综合效率对比英伟达还有蛮大差距。”科大讯飞董事长刘庆峰在一次公开会议上说，“不过，任正非高度重视，还有华为的三个董事作为联系工作组到科大讯飞，我们有个专班工作组，现在已经可以做到了对标A100。”

华为和英伟达的差距不是一朝一夕能解决的。毕竟，从1993年成立开始，英伟达就专注在GPU芯片领域，它在2012年成立了GPU加速深度学习框架CUDA，此类社区还包括TensorRT、DeepStream等，他们可以帮助开发者更高效地使用其芯片。

“很多企业也担心华为和寒武纪的保供能力，不敢拿这些企业的产品作为主力计算卡。”一位芯片行业人士说。

今年4月，国内大模型烈火烹油之际，被称作“AI芯片第一股”的寒武纪股价达到创纪录的254元，但之后迅速回落，截至发稿为151元，这中间经历了投资机构套现离场、高管调整等，可以说，大模型热并没有捂热寒武纪。

技术与成本是芯片行业迭代的最根本动力，它永远追求算得更快，更准以及成本足够低廉。

除了成本，还要解决异构问题。芯片只是算力链条的一环，它还要组合成服务器，解决连接、网络、安全与算法，还要解决计算机集群的异构问题，不同模块芯片之间的组合问题。性能稳定的计算集群是大模型训练的必要条件。

在当下，黄仁勋只能眼睁睁看着一个巨大的市场，被其它竞争者占据，但他或许应该更重视来自中国的GPU从业者的雄心。

除了科技巨头公司和创业公司，最新的消息是，国家队已经入场了。据市场消息，第三期大基金即将推出，也是目前资金规模最大的一只——拟募集3000亿元人民币，加快中国半导体发展进程。

第一期国家集成电路产业投资基金（简称“大基金”）成立于2014年9月，注册资本987.2亿元，大基金二期注册资本为2041.5亿元，投资方向涵盖了晶圆制造、集成电路设计工具、芯片设计、封装测试、装备、零部件、材料以及应用等多个领域。

目前看来，随着美国实施更多的出口管制措施，或将为“中国芯”崛起制造机会窗口，这可能导致英伟达在中国市场面临更大的竞争压力。