英偉達「丟掉」的1000億，國產平替還能繼續賺嗎？

「我們可能無法全部恢復先前的庫存減計損失，但大多數庫存是可以恢復的。新的客户需求和我們現有的庫存產品是可以匹配的，所以不能説100%恢復，但也不是完全沒有可能。」

這是英偉達創始人黃仁勛對H20芯片解禁后的最新表態。他在鏈博會上的上述講話，無疑給了英偉達國產平替們一記悶棍。

此前，在2025年一季度財報電話會上，黃仁勛對外提到，因中國芯片出口限制帶來的計提損失一季度55億美元，二季度有望升至80億美元，總損失達到近1000億元人民幣。

作為對比，2024年，英偉達在中國交付了超過100萬張H20芯片。按照彼時單芯片1.2萬美元到1.3萬美元的售價計算，僅H20就為英偉達貢獻了超過120億美元的營收，超過上一財年英偉達中國區的整體營收。

近千億的潛在虧損，直接影響着英偉達在中國芯片江湖的市場地位。5月份參加Computex 2025期間，黃仁勛對外表示英偉達在中國AI芯片的份額已經從2022年出口管制期間的95%，下降至50%。伴隨而來的，則是英偉達在中國的市場的營收佔比從2022年的約40%，下降到不到20%。

國產芯片廠商們，成了英偉達中國市場份額下滑中的最大贏家。以DeepSeek R1為代表的推理模型的到來，更是為國產芯片瓜分英偉達平添了一份助力。

2025年前，大模型行業更多處在預訓練階段，一眾國產芯片廠商都難以在訓練效率和結果上匹敵英偉達芯片。但進入后訓練階段的推理模式后，調用大模型過程中，隨着客户對芯片性能的要求直線下降，落后英偉達好幾代的國產芯片廠商們，終於等來一次難得的平替機會。

據字母榜（ID：wujicaijing）瞭解，華為在昇騰芯片加持下，一度在今年一季度的DeepSeek一體機市場，佔據了超70%的份額。

寒武紀更是憑藉飆漲的訂單量，罕見地完成了扭虧為盈。沐曦股份和摩爾線程等初創芯片公司，更是在蜂擁訂單助力下，紛紛開啟了上市衝刺。

但H20芯片解禁消息一出，處在加速度中的國產芯片廠商，不可避免將迎來新一輪業務震盪期。

A

除了搶佔以DeepSeek一體機為代表的推理市場，華為還瞄準了英偉達佔據核心的訓練市場，發起進攻。

在單卡性能不如英偉達的顯示前提下，華為採取了以量取勝的笨辦法，藉助比英偉達更多的多卡集羣來補上差距。

4月份，華為對外推出CloudMatrix 384超節點，官方稱其已在蕪湖數據中心規模上線。據「科創板日報」報道，華為內部人士稱其為核彈級的產品，或將徹底終結算力焦慮。

傳統AI服務器通常包括8張算力卡，一臺服務器稱為一個節點。在ChatGPT掀起大模型浪潮，並驗證了縮放法則（Scaling Law）的正確性后，更大的算力集羣，便成了訓練出更優模型的必備條件。

為此，AI廠商不得不構建起包括成千上萬張GPU算力卡的算力集羣，這便帶來了卡與卡之間互聯和通信的新麻煩。

針對上述難題，2024年3月，英偉達率先發布了NVL72超節點，支持把72張算力卡組成一個超節點，為萬億參數的大模型訓練和推理提供服務。

作為對比，華為CloudMatrix 384顧名思義便是以384張昇騰算力卡組成一個超節點，從而在規模、性能和可靠性上對標英偉達的NVL72。

華為的野心時刻被黃仁勛看在眼中。在談及國產芯片競爭時，黃仁勛再度提及華為，「任何低估華為、低估中國製造能力的人，都是極其天真無知的。華為是一家非常強大的公司，我以前見過他們開發出的技術……他們能夠做到和我們接近，這說明了一切。」

華為之外，作為當前GPU芯片上市第一股的寒武紀，則用更直觀的財報數據，向外界展示了是如何瓜分英偉達蛋糕的。

2025年一季度，寒武紀實現營業收入11.11億元，同比暴漲4230.22%，接近去年全年營收。歸屬於上市公司股東的淨利潤3.55億元，上年同期為虧損2.27億元，實現歷史性的扭虧為盈。這也是寒武紀連續第二季度實現盈利，去年第四季度寒武紀歸母淨利約為2.81億元。

更多創業公司也在暴漲訂單助力之下，開始搶奪上市窗口期，包括沐曦股份和摩爾線程在內，都於年內提交了IPO申請。

B

但在國產芯片廠商紛紛爭當英偉達平替的另一面，則是他們受限於產能等因素，還無法把到手的訂單全部消化。

以寒武紀為例，儘管其一季度營收暴漲超40倍，但絕對值上也只有約11億元人民幣，相比英偉達一季度55億美元的計提損失，佔比不到3%。

就在國產芯片還在等待產能提升的當下，英偉達H20芯片值此解除禁售，等於反過來又搶了一波國產芯片的空窗期。這一變動，將直接影響三季度后的國產芯片廠商整體營收規模，也將搶佔國產芯片原本就不大的市場空間。

年初DeepSeek爆火帶動一眾科技大廠加碼To C應用時，尤其是騰訊元寶因接入DeepSeek流量暴漲，有報道稱騰訊、字節等向英偉達緊急下單了一批H20芯片，以滿足AI應用的算力消耗。

但隨着4月份H20被禁，上述訂單也不了了之。近期H20解禁后，外界很快傳出字節、騰訊等廠商已經向英偉達下單。對此，黃仁勛否認稱，自己還沒來得及與任何客户會面。「需要一些時間來提升H20供應鏈的產能，未來幾個月，英偉達將努力加速這一過程。」

之所以仍有一眾廠商願意等待英偉達H20芯片，關鍵原因之一在於，英偉達芯片在多卡串聯的並行計算環節，仍然存在較大優勢。

微軟大中華區Azure事業部總經理陶然便曾對外解釋道，很多廠商沒有能力去實現多卡連接，但多卡並行運算卻直接決定着大模型訓練所需花費的時間成本，「同樣的一套模型，如果訓練一次需要花費一周成本為100萬美元，但如果帶寬太小最終耗時兩周，那成本就將乘以2。」

在崇尚效率的大模型賽道，時間有時比金錢更重要。更糟糕的是，即便是在更換國產GPU的過程中，國內AI廠商眼下也面臨無法使用更先進製程工藝芯片的挑戰。美國相關部門已經將壁仞、摩爾線程等國產GPU公司列入實體清單，這意味着在沒有獲得許可的情況下，它們既不能進口含有美國公司的任何技術或產品，也不能通過臺積電等代工廠生產14nm以下的先進芯片。

對國產芯片廠商來説，算得上好消息的一點是，從2022年開始的英偉達芯片禁令，把控方向正變得越來越嚴格，且政策還往往易變。即便H20芯片解禁，從供應鏈穩定和安全的角度考量，部分AI廠商也需要這些國產芯片廠商繼續供貨。

C

英偉達的麻煩並未隨着H20的解禁而告一段落。相比上半年近千億的損失，更令英偉達擔憂的，則是大客户紛紛自研芯片的現狀。這一景象已經在美國陸續發生。

爲了降低用雲成本，微軟、谷歌等美國頭部雲廠商開始加速自研服務器芯片和雲端AI芯片。

「如果你能製造出針對AI進行優化的硅，那前方等待你的將是巨大的勝利。」研究公司Forrester分析師格倫·奧唐納形容道。 

谷歌曾是最早大規模採購GPU來進行AI計算的公司，但后來研發自己的AI專用芯片，在2016年就已經發布了第一代TPU（張量處理單元）。如今，從AI繪圖公司Midjourney，到AI獨角獸公司Anthropic，都開始使用起了谷歌的算力。

亞馬遜也藉助2015年收購的以色列芯片初創公司Annapurna Labs，在2018年前后推出了基於Arm的服務器芯片和AI芯片，並開始將自研算力服務器兜售給包括OpenAI、Anthropic等在內的AI大客户，從而擠佔英偉達的市場份額。

就連一貫英偉達強綁定的OpenAI，也在內部籌劃着自研芯片的事情。至少從2022年開始，OpenAI就已經討論了各種方案，希望能解決芯片又貴又短缺的問題，自研芯片便是方案之一。

對需求量大的國內科技大廠而言，成本壓力也是華為、阿里、百度、字節、騰訊等自研芯片的原因之一。國信證券在一份研報中稱，處理器芯片佔服務器BOM（物料清單）成本約40%。

在阿里、百度相繼推出各自的平頭哥和崑崙芯計劃之后，2021年3月，媒體曝出字節跳動正在自主研發雲端AI芯片和Arm服務器芯片。字節跳動隨后證實，正在組建芯片團隊。

幾乎在同一時間，騰訊也被曝出多個芯片研發崗位的招聘信息。官方隨后迴應，騰訊正在研發的並非通用芯片，而是基於一些業務需要，在特定領域展開的協處理器研發嘗試，比如AI加速和視頻編解碼等。

類比當前智能手機領域的芯片競爭格局，展望未來的AI芯片領域，未必不會達成部分複雜場景用英偉達芯片，部分簡單場景用自研和國產芯片的混合計算架構局面。

但想要維持上述局面的一大前提是，黃仁勛得避免讓英偉達芯片再度迎來出口禁令。