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洞察中國AI GPU市場
美國券商最近的分析凸顯了中國人工智慧 (AI) 圖形處理器 (GPU) 競爭格局的幾個關鍵趨勢。儘管國內製造商正在蓬勃發展，但像英偉達 (NVIDIA) 這樣的老牌西方公司面臨著日益嚴峻的監管挑戰。
早安！ 9/3外電綜合整理-AI供應鏈追蹤通報：美系大行觀察中國AI GPU推動有四大要素：1.中芯國際的7奈米製程產能與良率。 2.中國CSP的AI晶片採購策略。 3. NVIDIA B40晶片的功能與價格。 https: //t.co/MoKPseXEU3 AI資本支出導出。其中，DeepSeek的DeepGEMM於2025年2…
— Shun HaYaO (@QQ_Timmy) 2025年9月3日
影響 AI GPU 格局的關鍵因素
券商報告指出了影響中國AI GPU生態系統的四個關鍵因素：
- 中芯國際的生產挑戰：中芯國際7奈米製程的良率和產能持續引發擔憂。值得注意的是，據報道，華為大部分昇騰910C GPU單元採用的是台積電的7奈米晶片，而華為是透過複雜的第三方佈線交易獲得的。
- 雲端服務供應商的策略：各種中國雲端服務供應商（CSP）正在採用不同的策略來確保對 AI GPU 的訪問，特別是考慮到美國的立法努力，例如《遠端存取安全法案》，旨在限制對西方先進 AI 資源的存取。
- NVIDIA B40 AI GPU： NVIDIA 專為中國市場設計的 B40 晶片的推出，標誌著該地區 AI 發展歷程的最新進展。儘管川普政府已允許 NVIDIA 恢復向中國發貨舊款 H20 型號，但這款晶片在中國政策制定部門正面臨越來越嚴格的審查。
- 人工智慧資本支出：中國正在追求人工智慧運算領域的完全自主，這需要領先產業參與者的大量投資，從而重塑整個產業的資本配置策略。
技術發展與市場偏好
DeepSeek 近期推出的 DeepGEMM AI 模式是基於 NVIDIA GPU 進行訓練，採用 CUDA 編寫，可供多家採用 UEBMO FP8 記憶體運算格式的國內 AI GPU 製造商採用。相較之下，華為 CloudMatrix 384 整合了多達 384 個 Ascend 晶片，但缺乏對 FP8 等記憶體高效運算格式的原生支援。儘管華為已開發出一種變通方案來實現相容性，但專家評測表明，該解決方案仍不夠理想。
與此同時，阿里巴巴正在開發自己的AI GPU，而中國公司寒武紀則因其思元590 GPU的出色銷量，市場興趣正在激增。儘管國產替代產品不斷湧現，但許多分析仍表明，NVIDIA的GPU仍是市場的主要選擇。
「不過，根據對中國中小型人工智慧開發商的調查和討論，證券公司發現他們仍然更喜歡 NVIDIA 的 H20 晶片，因為它們提供了更好的軟體支援和集群性能。」👀 https://t.co/0yX9D7YSxl
– Jukan (@Jukanlosreve) 2025 年 9 月 3 日
NVIDIA 的 GPU 因其強大的軟體生態系統而備受青睞，尤其是透過 CUDA 平台，透過 NVLink 互連技術顯著提高了叢集效能。
重要的是，搭載 B40 晶片的 NVIDIA RTX Pro 6000D 系統在中國銷售無需額外授權，因為這些產品採用標準記憶體配置，主要用於推理應用，而非基礎模型訓練。因此，一旦這些晶片在中國企業上市，預計將迅速實現銷售。
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