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H200的“放”與“限”:中國(guó)AI算力代差中何以破局?

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文 | 孫永杰

近日,美國(guó)政府宣布放寬對(duì)英偉達(dá)H200 AI芯片的對(duì)華出口管制,這一決定本應(yīng)為中美科技合作注入新活力。然而,中國(guó)商務(wù)部及網(wǎng)信管理部門隨后明確,將繼續(xù)對(duì)進(jìn)口高端芯片實(shí)施更為嚴(yán)格的安全與合規(guī)審查,并在新建數(shù)據(jù)中心審批中強(qiáng)調(diào)優(yōu)先采用國(guó)產(chǎn)算力方案,如華為Ascend系列AI芯片。這一被外界概括為“原則上限用、慎用”的回應(yīng),引發(fā)了產(chǎn)業(yè)界的廣泛討論。表面上看,這種態(tài)度似乎體現(xiàn)了中國(guó)對(duì)國(guó)產(chǎn)AI芯片能力的信心,實(shí)則是中美在AI算力領(lǐng)域的復(fù)雜博弈。

H200的性能真相,不可忽視的系統(tǒng)級(jí)代差壓制

在當(dāng)前國(guó)內(nèi)的輿論語(yǔ)境中,常有一種“國(guó)產(chǎn)芯片已能平替英偉達(dá)”的樂觀情緒,依據(jù)則是“參數(shù)對(duì)照式”的對(duì)比,例如看制程、TFLOPS、顯存容量,然后得出“差距正在縮小”的判斷。這種分析在早期硬件競(jìng)賽中尚有意義,但在當(dāng)下的大模型時(shí)代,已經(jīng)越來(lái)越難以解釋真實(shí)差距。

究其原因,大模型訓(xùn)練早已不是“單卡性能競(jìng)賽”,而是一場(chǎng)關(guān)于規(guī)模、穩(wěn)定性與系統(tǒng)協(xié)同能力的長(zhǎng)期工程,而隨著模型參數(shù)從百億級(jí)邁向萬(wàn)億級(jí),任何局部短板都會(huì)在系統(tǒng)層面被迅速放大。

正是在這樣的背景下,近年來(lái),國(guó)際研究機(jī)構(gòu)和云服務(wù)商越來(lái)越多地引入類似TPP(Total Processing Performance)總處理性能的綜合指標(biāo),用以衡量在真實(shí)訓(xùn)練場(chǎng)景中,單位時(shí)間、單位資源所能進(jìn)行的有效計(jì)算量。這類指標(biāo)往往會(huì)“懲罰”通信效率不足、內(nèi)存瓶頸突出或軟件調(diào)度不成熟的AI算力系統(tǒng)。而若以此為標(biāo)準(zhǔn),H200對(duì)國(guó)產(chǎn)AI芯片形成的其實(shí)是系統(tǒng)級(jí)的代際壓制。

根據(jù)美國(guó)對(duì)外關(guān)系委員會(huì)(CFR)的題為《China’s AI Chip Deficit: Why Huawei Can’t Catch Nvidia and U.S. Export Controls Should Remain》的分析報(bào)告顯示,英偉達(dá)的領(lǐng)先地位不僅源于其計(jì)算核心,更在于其構(gòu)建的“全棧式”硬件集成。具體到H200,作為Hopper架構(gòu)的巔峰之作,其TPP指標(biāo)高達(dá)15,832。相比之下,作為國(guó)產(chǎn)算力標(biāo)桿的華為昇騰910C,雖然在設(shè)計(jì)上極力追趕,但受限于國(guó)內(nèi)制程工藝的物理上限,其TPP指標(biāo)約為12,032,而這種差距在處理萬(wàn)億參數(shù)級(jí)的大模型時(shí)還會(huì)被呈指數(shù)級(jí)放大。

此外,H200配備了高達(dá)141GB的HBM3e內(nèi)存,帶寬達(dá)到驚人的4.8TB/s,這比國(guó)產(chǎn)芯片普遍采用的HBM2e高出一個(gè)代際,使得在實(shí)際的混合精度訓(xùn)練中,H200的有效算力釋放效率往往是國(guó)產(chǎn)芯片的5-6倍。這意味著,同樣的模型訓(xùn)練任務(wù),使用英偉達(dá)集群可能只需要3個(gè)月,而國(guó)產(chǎn)集群可能需要18個(gè)月甚至更久,且面臨更高的硬件故障率。


最后是在互連效率與軟件生態(tài)上,英偉達(dá)NVLink與CUDA構(gòu)成的護(hù)城河更是難以逾越的鴻溝。正基于此,H200的系統(tǒng)級(jí)互連能力使得8卡、72卡乃至整個(gè)機(jī)架能夠像一個(gè)單一處理器一樣協(xié)同工作,通信損耗極低。相較之下,中國(guó)所謂的“萬(wàn)卡集群”目前仍處于“物理數(shù)量達(dá)標(biāo)、邏輯調(diào)度低效”的階段(據(jù)稱國(guó)產(chǎn)芯片在跨節(jié)點(diǎn)通信時(shí)性能損耗高達(dá)30%以上),導(dǎo)致其集群算力優(yōu)勢(shì)大打折扣。

除上述外,如CFR報(bào)告所言,華為及其國(guó)內(nèi)同行還面臨美國(guó)對(duì)先進(jìn)封裝(CoWoS)和HBM3e供應(yīng)鏈的嚴(yán)密封鎖,使得到2027年,隨著Blackwell系列的全面普及,英偉達(dá)頂配芯片的性能預(yù)計(jì)將達(dá)到華為同期昇騰芯片的17倍,集群算力差距更可能拉大到21—49倍。而正是這種“領(lǐng)先一個(gè)身位”的策略,實(shí)質(zhì)上是將中國(guó)鎖死在“邏輯上能運(yùn)行、工程上難超越”的次級(jí)算力圈層中。


從這一意義上說,H200 的優(yōu)勢(shì)并非體現(xiàn)在“是否遙遙領(lǐng)先”的情緒化判斷,而在于其是否具備支撐下一代基礎(chǔ)模型長(zhǎng)期、穩(wěn)定訓(xùn)練的系統(tǒng)能力。在這一維度上,中國(guó)整體仍處于追趕區(qū)間。

中國(guó)“謹(jǐn)慎對(duì)待”背后,現(xiàn)實(shí)局限與策略選擇的博弈

既然H200在系統(tǒng)層面仍具明顯優(yōu)勢(shì),中國(guó)為何在政策層面表現(xiàn)出相對(duì)謹(jǐn)慎甚至克制的態(tài)度?在我們看來(lái),這并非簡(jiǎn)單的技術(shù)自信,而更多源于現(xiàn)實(shí)局限與策略選擇的綜合考量。

首先需要指出的是,國(guó)內(nèi)頭部AI企業(yè)或團(tuán)隊(duì)獲取先進(jìn)算力的實(shí)際路徑,已不完全等同于公開、合規(guī)的商業(yè)進(jìn)口渠道。近年來(lái),國(guó)際執(zhí)法部門披露的一些案件顯示,全球高端芯片流通中確實(shí)存在復(fù)雜的灰色網(wǎng)絡(luò)。盡管這類現(xiàn)象并非中國(guó)獨(dú)有,但客觀上影響了部分機(jī)構(gòu)對(duì)“次優(yōu)合規(guī)方案”性價(jià)比的判斷。當(dāng)然,這一因素更多屬于邊際影響,而非主流供給路徑,仍需理性看待。

此外,長(zhǎng)期以來(lái),國(guó)內(nèi)普遍認(rèn)為中國(guó)在電力和能源基礎(chǔ)設(shè)施方面具備結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢(shì),這在一定階段內(nèi)確實(shí)為算力擴(kuò)張?zhí)峁┝藯l件。

然而,Epoch AI最新的報(bào)告《Is almost everyone wrong about America’s AI power problem?》則給出了不同結(jié)論。該報(bào)告分析稱,雖然美國(guó)電網(wǎng)陳舊、審批緩慢,但美國(guó)正利用極其靈活的資本手段進(jìn)行“能源突擊”。

例如,xAI可以在幾周內(nèi)通過快速部署大規(guī)模天然氣輪機(jī)解決電力需求,而微軟、谷歌等巨頭正通過重啟核電站、推進(jìn)小型核反應(yīng)堆(SMR)等方式逆轉(zhuǎn)電力瓶頸。對(duì)此,Epoch AI認(rèn)為,美國(guó)擁有龐大的需求響應(yīng)能力(容量達(dá)76-126 GW),完全有能力支撐未來(lái)100 GW以上的AI算力電力需求。由此看,我們業(yè)內(nèi)眼中的所謂中國(guó)電力紅利其實(shí)更像是一種“階段性紅利”,而非制約美國(guó)的長(zhǎng)期結(jié)構(gòu)性壁壘。


最后,也是最殘酷的差距在于先進(jìn)制程的“產(chǎn)量控制”。據(jù)OECD 2025年《THE CHIP LANDSCAPE》的報(bào)告,在7nm及以下制程的邏輯芯片產(chǎn)能上,美國(guó)與中國(guó)臺(tái)灣陣營(yíng)仍占據(jù)80%以上的市場(chǎng)份額。具體表現(xiàn)為中國(guó)先進(jìn)邏輯芯片產(chǎn)能僅為0.39百萬(wàn)WSPM,美國(guó)為0.84、中國(guó)臺(tái)灣1.55,而到2030年,美國(guó)將新增0.62百萬(wàn)WSPM先進(jìn)邏輯芯片,中國(guó)僅為0.38。

與此同時(shí),由于缺乏EUV光刻設(shè)備,中國(guó)先進(jìn)邏輯芯片產(chǎn)能只能高度依賴多重曝光工藝,導(dǎo)致國(guó)產(chǎn)芯片不僅性能落后,其量產(chǎn)良率也極低(據(jù)稱是我們20%-40%對(duì)比臺(tái)積電的90%以上),進(jìn)而導(dǎo)致單顆國(guó)產(chǎn)芯片的生產(chǎn)成本甚至高于英偉達(dá)的市場(chǎng)售價(jià)。在這一背景下,通過政策手段為國(guó)產(chǎn)算力爭(zhēng)取應(yīng)用空間,更多是一種現(xiàn)實(shí)局限下的產(chǎn)業(yè)保護(hù)與培育策略。

應(yīng)對(duì)與破局,從“單點(diǎn)替代”走向生態(tài)重構(gòu)

如果說我們前述解釋了“差距為何存在”,那么真正決定未來(lái)走向的,是中國(guó)如何應(yīng)對(duì)這一差距。而在此過程中,一個(gè)值得警惕的傾向是,算力問題在國(guó)內(nèi)的輿論中常被簡(jiǎn)化為“某一家國(guó)產(chǎn)芯片企業(yè)能否追上英偉達(dá)”。其實(shí)這種敘事除了容易制造情緒,更可能掩蓋了重要的現(xiàn)實(shí),那就是算力體系從來(lái)不是由單一企業(yè)支撐,而是一個(gè)高度復(fù)雜,跨越芯片、系統(tǒng)、軟件和組織方式的系統(tǒng)工程。

基于此,面對(duì)中美AI算力的全方位代差,中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)的應(yīng)對(duì)策略亟待從“單向平替”到“生態(tài)重構(gòu)”的根本性轉(zhuǎn)變。

眾所周知,過去幾年,國(guó)內(nèi)過分押注某單一“國(guó)家隊(duì)”芯片雖然取得了階段性成果,但也暴露出生態(tài)路徑單一、風(fēng)險(xiǎn)集中等問題。因此,未來(lái)的破局方向,更可能在于多路徑并行的生態(tài)構(gòu)建。

例如近期摩爾線程(Moore Threads)、沐曦(Muxi)、壁仞(Biren)等國(guó)產(chǎn)GPU新勢(shì)力的密集上市,就反映了國(guó)家對(duì)“多路徑探索”戰(zhàn)略的認(rèn)可。而這些企業(yè)通過在圖形渲染、國(guó)產(chǎn)集群適配以及針對(duì)特定算法(如DeepSeek的MLA架構(gòu)等)的深度優(yōu)化,正在構(gòu)建一個(gè)比單一企業(yè)更具韌性的生態(tài)體系。


沐曦股份主要產(chǎn)品分類,來(lái)源:沐曦股份公司官網(wǎng),愛建證券研究所

同理,除了上述所謂國(guó)產(chǎn)AI芯片的新勢(shì)力外,以海光信息為代表的“老牌國(guó)家隊(duì)”則展現(xiàn)出一種更為成熟的破局邏輯,即在保持底層自主可控的同時(shí),最大限度兼容主流軟件與開發(fā)范式,通過與大量ISV的協(xié)同,降低生態(tài)遷移成本。而這類“兼容主流、逐步替代”的路徑,可能在中長(zhǎng)期內(nèi)為國(guó)產(chǎn)算力提供緩沖空間。

除上述之外,中國(guó)此前通過DeepSeek在算法層面展現(xiàn)出的“以小博大”的能力,則是彌補(bǔ)我們算力代差的最后變量。當(dāng)硬件TPP落后時(shí),通過極致的算法重構(gòu)(如MoE、MLA優(yōu)化)來(lái)提升存量算力的利用效率,是中國(guó)AI算力通往“DeepSeek時(shí)刻”的關(guān)鍵。

由此可見,未來(lái)的希望不在于某一家企業(yè)超越英偉達(dá),必須是全產(chǎn)業(yè)鏈的共同努力,即在老牌國(guó)家隊(duì)的生態(tài)托底、新勢(shì)力的技術(shù)突圍以及模型廠商的算法優(yōu)化下,共同構(gòu)建一個(gè)不被外部定義和具備產(chǎn)業(yè)韌性的自主AI算力生態(tài)體系。

寫在最后:綜上,我們認(rèn)為,美國(guó)是否階段性放松H200 的出口限制,并不足以從根本上改變中美AI算力競(jìng)爭(zhēng)格局,而中國(guó)是否采購(gòu)H200,也難以單獨(dú)決定自身AI發(fā)展的長(zhǎng)期方向。真正關(guān)鍵的,并非某一代芯片的得失,而在于能否持續(xù)構(gòu)建一個(gè)高效、開放且具備自我演進(jìn)能力的算力體系。

從這個(gè)角度看,H200更像是一面鏡子,既映射出中美在AI算力上的現(xiàn)實(shí)位置,也提醒我們結(jié)構(gòu)性差距的來(lái)源所在。算力競(jìng)賽并非短跑,其結(jié)果取決于誰(shuí)能更有效地整合技術(shù)、產(chǎn)業(yè)與生態(tài)資源,并在長(zhǎng)期不確定環(huán)境中保持系統(tǒng)韌性。

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