临界点

关于中美人工智能与半导体竞争的信息图

英伟达H20事件:一场多层面的“拒收”

专为中国设计的英伟达H20芯片遭遇冷遇。这不仅是一次商业挫折,更是复杂的技术、经济和地缘政治力量的反映。

性能悖论

尽管原始训练能力较弱,但H20凭借卓越的内存带宽在AI推理任务中表现出色,针对特定大语言模型的效率比H100高出20%。

成本效益失衡

H20定价在1.2万至1.5万美元之间,对于其有限的性能而言过于昂贵,特别是与迅速改进的国产替代品(如华为昇腾910B)相比。

地缘政治的“鞭打效应”

波动的美国出口政策造成了极大的不确定性。这种不可靠性促使中国公司将供应链安全置于最优性能之上,转而青睐国内供应商。

⚠️

政策不稳定性

合规 -> 禁用 -> 重新允许

美国战略:双管齐下

美国采取双重战略:限制中国获取尖端技术,同时通过大规模产业政策来支持本国科技产业。

《芯片与科学法案》

这项里程碑式的立法旨在通过巨额资金将半导体制造业迁回美国。其“护栏”条款是关键的地缘政治工具,阻止受资助方在中国扩张先进芯片产能。

$2800亿

总授权资金

$527亿

用于国内制造与研发

出口管制:一道“漏水的堤坝”

管制虽然减缓了中国获取顶级AI硬件的速度,但也激发了前所未有的国内创新动力,迫使中国公司在算法效率上创新以最大化利用现有硬件。

中国的“大跃进”:追求技术主权

为应对美国压力,中国正加速努力,力求在整个半导体和AI价值链上实现技术自给自足,华为的昇腾生态系统是其中的先锋。

硬件对比:英伟达 vs. 华为

尽管在内存技术等领域落后,但华为昇腾910B在原始计算性能上已具备与英伟达出口管制的H20芯片相竞争,甚至在某些方面超越的能力。

软件战场:CUDA的“护城河”

英伟达最大的优势是CUDA,一个历经二十年发展的成熟、高度优化的软件生态系统。克服这一点是中国最大的挑战。华为的开源CANN平台是挑战者,但仍处于早期阶段。

CUDA
成熟与主导
CANN
新兴与发展中

制造突破:中芯国际的7纳米

中芯国际通过生产7纳米芯片取得了重大突破,绕过了对先进EUV设备的禁令。但这伴随着高成本和低良率,并且仍落后行业领导者约4-5年(两代)。

未来轨迹 (2025-2030):一个两极分化的世界

技术“脱钩”的趋势似乎不可逆转,将导致两个平行的、不兼容的技术生态系统。关键动态将是中国国产芯片超越美国出口版本的“临界点”。

中国面临的持续“扼喉点”

尽管取得了进展,美国及其盟友仍然控制着关键的上游技术,这将是未来竞争的焦点。

🖥️

EDA软件

由美国公司主导(Synopsys, Cadence, Siemens EDA),是设计任何现代芯片的基础。一个关键的依赖点。

🔬

制造设备

尖端的EUV光刻机由ASML等盟国公司控制,存在多年的技术差距需要弥合。