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洞察中国AI GPU市场
美国券商最近的分析凸显了中国人工智能 (AI) 图形处理器 (GPU) 竞争格局的几个关键趋势。尽管国内制造商正在蓬勃发展，但像英伟达 (NVIDIA) 这样的老牌西方公司面临着日益严峻的监管挑战。
早安！9/3外电综合整理-AI供应链追踪报道：美系大行观察中国AI GPU推动有四大要素：1.中芯国际的7奈米制程产能与良率。2.中国CSP的AI芯片采购策略。3. NVIDIA B40芯片的功能与价格。https: //t.co/MoKPseXEU3 AI资本支出导出。其中，DeepSeek的DeepGEMM于2025年2…
— Shun HaYaO (@QQ_Timmy) 2025年9月3日
影响 AI GPU 格局的关键因素
券商报告指出了影响中国AI GPU生态系统的四个关键因素：
- 中芯国际的生产挑战：中芯国际7纳米工艺的良率和产能持续引发担忧。值得注意的是，据报道，华为大部分昇腾910C GPU单元采用的是台积电的7纳米芯片，而华为是通过复杂的第三方布线交易获得的。
- 云服务提供商的策略：各种中国云服务提供商（CSP）正在采用不同的策略来确保对 AI GPU 的访问，特别是考虑到美国的立法努力，例如《远程访问安全法案》，旨在限制对西方先进 AI 资源的访问。
- NVIDIA B40 AI GPU： NVIDIA 专为中国市场设计的 B40 芯片的推出，标志着该地区 AI 发展历程的最新进展。尽管特朗普政府已允许 NVIDIA 恢复向中国发货旧款 H20 型号，但这款芯片在中国政策制定部门正面临越来越严格的审查。
- 人工智能资本支出：中国正在追求人工智能计算领域的完全自主，这需要领先行业参与者的大量投资，从而重塑整个行业的资本配置策略。
技术发展和市场偏好
DeepSeek 近期推出的 DeepGEMM AI 模型基于 NVIDIA GPU 进行训练，采用 CUDA 编写，可供多家采用 UEBMO FP8 内存计算格式的国内 AI GPU 制造商采用。相比之下，华为 CloudMatrix 384 集成了多达 384 个 Ascend 芯片，但缺乏对 FP8 等内存高效计算格式的原生支持。尽管华为已开发出一种变通方案来实现兼容性，但专家评测表明，该解决方案仍不够理想。
与此同时，阿里巴巴正在开发自己的AI GPU，而中国公司寒武纪则因其思元590 GPU的出色销量，市场兴趣正在激增。尽管国产替代产品不断涌现，但许多分析仍然表明，NVIDIA的GPU仍是市场的主要选择。
“不过，根据对中国中小型人工智能开发商的调查和讨论，证券公司发现他们仍然更喜欢 NVIDIA 的 H20 芯片，因为它们提供了更好的软件支持和集群性能。”👀 https://t.co/0yX9D7YSxl
– Jukan (@Jukanlosreve) 2025 年 9 月 3 日
NVIDIA 的 GPU 因其强大的软件生态系统而备受青睐，尤其是通过 CUDA 平台，该平台通过 NVLink 互连技术显著提高了集群性能。
重要的是，搭载 B40 芯片的 NVIDIA RTX Pro 6000D 系统在中国销售无需额外授权，因为这些产品采用标准内存配置，主要用于推理应用，而非基础模型训练。因此，一旦这些芯片在中国企业上市，预计将迅速实现销售。
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