英偉達H20解禁，大廠暫不購買，英偉達停產H20。博弈進入不買的階段，為國產芯片提供機會窗，也是淘汰賽的開始，3-5年，剩者生存

2025-09-01 14:26:49 4

大國博弈進入你不賣，我還不買了的階段，對國產AI芯片提供了巨大的機會窗，同時也是淘汰賽的開始，時間只有三到五年，剩者生存。

本文參考美國的AI芯片現狀，分析芯片勝出的要素，為大家提供判斷的邏輯。

一、國產AI芯片群雄逐鹿中原

中國AI芯片的主要廠商，不完全統計，如有漏掉純屬本人無知：

華為海思、海光信息、壁仞科技、景嘉微、天數智芯、地平線、紫光展銳、阿里巴巴平頭哥、龍芯中科、飛騰、燧原科技、瀚博半導體、沐曦、摩爾線程、太初元碁、云天勵飛、百度昆侖芯、登臨科技、曲速科技、靈汐科技、鯤云科技、希姆計算、清微智能、芯動力、墨芯、后摩智能、愛芯、元智芯瞳、江原科技、礪算科技、算能、黑芝麻智能。

二、它山之石可以攻玉，摸著“大漂亮”過河

1、美國AI芯片企業

1）AI 芯片企業

英偉達獨霸，AMD追逐，Intel 存在感不強，博通以合作開發為業務模式

2）云服務商，自研和合作開發 AI芯片

AWS Trainium2、谷歌TPU V5，Azure Maia 芯片，自用和通過云服務對外提供服務。

3）互聯網公司，自研自用

（1）Meta

AI芯片產品是 MTIA（Meta Training and Inference Accelerator，Meta訓練與推理加速器）系列。

（2）Apple

蘋果被曝正在開發專用于AI服務器的芯片，代號可能為T602。

（3）特斯拉

特斯拉，下一代訓練芯片：Dojo 2預計在2025年末量產。

Google，Microsoft，Amazon，自研AI芯片基本是自用+云服務，還買了大量的英偉達芯片，Meta還沒出來，特斯拉放棄了AI芯片。自用模式也很難。

4）芯片設計公司，博通，Marvell，與互聯網公司合作設計asic 芯片設計。

三、GPU芯片和Asic的關系

GPU和ASIC并非簡單的取代關系，而是長期并存、互補發展的關系。

1、訓練 vs. 推理：在AI模型的訓練階段，算法不斷迭代變化，需要GPU的通用性和靈活性。而在推理階段，算法模型相對固定，追求*的效率、功耗和成本，ASIC的優勢就發揮出來了。

2、通用 vs. 專用：對于需要快速適配新算法、進行多任務并行探索的場景（如AI研發、科學計算），GPU更合適。對于算法固定、規模巨大的應用（如加密貨幣挖礦、視頻編解碼），ASIC是更經濟高效的選擇。

3、生態與成本：GPU擁有成熟的軟件生態，開發周期短，主要進行軟件適配。ASIC雖然前期投入巨大，開發周期長，但一旦大規模量產，其單芯片成本可能遠低于GPU。

四、分析美國AI芯片發展得出的結論

1、推理芯片機會更大

2、GPU芯片方便借勢英偉達cuda生態

3、asic芯片有能耗優勢

4、有自用生態的做asic芯片更有力降低成本

五、中國芯片勝出預測

1、公開市場三家以內

華為昇騰，海光，昆侖芯，寒武紀

2、自用云和頭部互聯網廠家，扶持和并購

百度：昆侖芯（子公司），

騰訊：遂原，摩爾線程，芯瞳半導體

阿里：平頭哥（子公司），壁仞，博瀚半導體，

字節：摩爾線程

華為：昇騰

六、芯片勝出的幾個核心要素

1、國際產能的獲取

沒有進入某清單的企業，可以獲取國際產能。這個優勢是顯而易見的。

2、國產供應鏈產能的獲取

國產AI芯片產能稀缺，能獲取到國產產能就成功了一半了，等于拿到了船票。拿到產能就可以解決無貨可賣的問題。

3、國產芯片設計工具鏈和專家人才

1）國產芯片設計工具鏈，替代國際工具鏈，用不先進的工具設計較先進的芯片，對人才提出了更高的要求。

2）“制程+能耗+面積”，不能說成熟制程就算力低，14納米也能實現高算力，也不能說成熟制程就是能耗高，這與芯片設計的水平相關的，不是*的，水平和算力相同的可能先進制程能耗更低，也就是武器和武器的使用者的結合，也不是武器好就*，同樣面積與能耗也是類似邏輯。

4、芯片，核心要素一生態

很關鍵就是有硬件，軟件的伙伴愿意基于你的芯片做開發，那你要有建立生態的相關工具和生態建設，比如英偉達的CUDA就是生態平臺和工具。

1）類cuda有生態借勢的優勢，類cuda包括海光等GPU廠家。

2）intel+Microsoft，Intel的芯片，微軟的Windows操作系統，統治pc幾十年。

3）andriod+ARM，ARM芯片，安卓操作系統，統計手機幾十年。

4）apple ios生態，自研ARM 芯片，iOS操作系統，加上智能硬件，加上開發者生態體系，蘋果輝煌了二三十年。

5、芯片，核心要素二規模化

芯片規模非常重要，每一類產品幾乎都是規模效應，芯片資金門檻非常高，規模跟成本相關性非常高，十萬和千萬規模成本相差十到百倍。對于新起量的新芯片是難上加難。

菊廠，bat，谷歌，亞馬遜，微軟都有自己的用量支持，還都磕磕絆絆的。

那些支持沒有量，又沒有生態的企業是難上加難。所以要報互聯網大腿，拿他們的融資，被并購，賣給他們。

摩爾線程，壁仞，遂原有互聯網大廠投資

昆侖芯有百度的業務支持。

阿里平頭哥。

華為昇騰

6、芯片，核心要素三研發投入周期長

一款成功高端芯片，CPU，GPU這種，得十年才能顯露是否成功，啟動到發布得三年，生態建設得三年，然后你才能看到產業界，學術界是否接受你的芯片了。

十年的周期板凳要坐十年冷耐得住寂寞。

菊廠的麒麟芯片，鯤鵬，芯片，昇騰芯片都經歷了這個十年耕耘的過程，

寒武紀，昆侖芯，景嘉微都十幾年了，勝算會更大些。

7、芯片，核心要素四巨量資金投入

一款成功的量產芯片研發的投入百億這個量級，這不是普通玩家可以下場的，稀里糊涂下場的最終都會很難很難。

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