“我們可能無法全部恢復(fù)先前的庫存減計損失，但大多數(shù)庫存是可以恢復(fù)的。新的客戶需求和我們現(xiàn)有的庫存產(chǎn)品是可以匹配的，所以不能說100%恢復(fù)，但也不是完全沒有可能?！?/p>

這是英偉達創(chuàng)始人黃仁勛對H20芯片解禁后的最新表態(tài)。他在鏈博會上的上述講話，無疑給了英偉達國產(chǎn)平替?zhèn)円挥洂灩鳌?/p>

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(qū)的整體營收。

近千億的潛在虧損，直接影響著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(jīng)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占比從2022年的約40%，下降到不到20%。

國產(chǎn)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(chǎn)芯片瓜分英偉達平添了一份助力。

2025年前，大模型行業(yè)更多處在預(yù)訓(xùn)練階段，一眾國產(chǎn)芯片廠商都難以在訓(xùn)練效率和結(jié)果上匹敵英偉達芯片。但進入后訓(xùn)練階段的推理模式后，調(diào)用大模型過程中，隨著客戶對芯片性能的要求直線下降，落后英偉達好幾代的國產(chǎn)芯片廠商們，終于等來一次難得的平替機會。

據(jù)字母榜（ID：wujicaijing）了解，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，占據(jù)了超70%的份額。

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

但H20芯片解禁消息一出，處在加速度中的國產(chǎn)芯片廠商，不可避免將迎來新一輪業(yè)務(wù)震蕩期。

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除了搶占以DeepSeek一體機為代表的推理市場，華為還瞄準了英偉達占據(jù)核心的訓(xùn)練市場，發(fā)起進攻。

在單卡性能不如英偉達的顯示前提下，華為采取了以量取勝的笨辦法，借助比英偉達更多的多卡集群來補上差距。

4月份，華為對外推出CloudMatrix 384超節(jié)點，官方稱其已在蕪湖數(shù)據(jù)中心規(guī)模上線。據(jù)“科創(chuàng)板日報”報道，華為內(nèi)部人士稱其為核彈級的產(chǎn)品，或?qū)氐捉K結(jié)算力焦慮。

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

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

針對上述難題，2024年3月，英偉達率先發(fā)布了NVL72超節(jié)點，支持把72張算力卡組成一個超節(jié)點，為萬億參數(shù)的大模型訓(xùn)練和推理提供服務(wù)。

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(jié)點，從而在規(guī)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(chǎn)芯片競爭時，黃仁勛再度提及華為，“任何低估華為、低估中國制造能力的人，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(fā)出的技術(shù)……他們能夠做到和我們接近，這說明了一切。”

華為之外，作為當(dāng)前GPU芯片上市第一股的寒武紀，則用更直觀的財報數(shù)據(jù)，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(xiàn)營業(yè)收入11.11億元，同比暴漲4230.22%，接近去年全年營收。歸屬于上市公司股東的凈利潤3.55億元，上年同期為虧損2.27億元，實現(xiàn)歷史性的扭虧為盈。這也是寒武紀連續(xù)第二季度實現(xiàn)盈利，去年第四季度寒武紀歸母凈利約為2.81億元。

更多創(chuàng)業(yè)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(nèi)，都于年內(nèi)提交了IPO申請。

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但在國產(chǎn)芯片廠商紛紛爭當(dāng)英偉達平替的另一面，則是他們受限于產(chǎn)能等因素，還無法把到手的訂單全部消化。

以寒武紀為例，盡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，占比不到3%。

就在國產(chǎn)芯片還在等待產(chǎn)能提升的當(dāng)下，英偉達H20芯片值此解除禁售，等于反過來又搶了一波國產(chǎn)芯片的空窗期。這一變動，將直接影響三季度后的國產(chǎn)芯片廠商整體營收規(guī)模，也將搶占國產(chǎn)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(yīng)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(jié)等向英偉達緊急下單了一批H20芯片，以滿足AI應(yīng)用的算力消耗。

但隨著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(jié)、騰訊等廠商已經(jīng)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戶會面。“需要一些時間來提升H20供應(yīng)鏈的產(chǎn)能，未來幾個月，英偉達將努力加速這一過程?！?/p>

之所以仍有一眾廠商愿意等待英偉達H20芯片，關(guān)鍵原因之一在于，英偉達芯片在多卡串聯(lián)的并行計算環(huán)節(jié)，仍然存在較大優(yōu)勢。

微軟大中華區(qū)Azure事業(yè)部總經(jīng)理陶然便曾對外解釋道，很多廠商沒有能力去實現(xiàn)多卡連接，但多卡并行運算卻直接決定著大模型訓(xùn)練所需花費的時間成本，“同樣的一套模型，如果訓(xùn)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?！?/p>

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(chǎn)GPU的過程中，國內(nèi)AI廠商眼下也面臨無法使用更先進制程工藝芯片的挑戰(zhàn)。美國相關(guān)部門已經(jīng)將壁仞、摩爾線程等國產(chǎn)GPU公司列入實體清單，這意味著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(shù)或產(chǎn)品，也不能通過臺積電等代工廠生產(chǎn)14nm以下的先進芯片。

對國產(chǎn)芯片廠商來說，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(yīng)鏈穩(wěn)定和安全的角度考量，部分AI廠商也需要這些國產(chǎn)芯片廠商繼續(xù)供貨。

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英偉達的麻煩并未隨著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(dān)憂的，則是大客戶紛紛自研芯片的現(xiàn)狀。這一景象已經(jīng)在美國陸續(xù)發(fā)生。

為了降低用云成本，微軟、谷歌等美國頭部云廠商開始加速自研服務(wù)器芯片和云端AI芯片。

“如果你能制造出針對AI進行優(yōu)化的硅，那前方等待你的將是巨大的勝利?！毖芯抗綟orrester分析師格倫·奧唐納形容道。

谷歌曾是最早大規(guī)模采購GPU來進行AI計算的公司，但后來研發(fā)自己的AI專用芯片，在2016年就已經(jīng)發(fā)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。

亞馬遜也借助2015年收購的以色列芯片初創(chuàng)公司Annapurna Labs，在2018年前后推出了基于Arm的服務(wù)器芯片和AI芯片，并開始將自研算力服務(wù)器兜售給包括OpenAI、Anthropic等在內(nèi)的AI大客戶，從而擠占英偉達的市場份額。

就連一貫英偉達強綁定的OpenAI，也在內(nèi)部籌劃著自研芯片的事情。至少從2022年開始，OpenAI就已經(jīng)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(nèi)科技大廠而言，成本壓力也是華為、阿里、百度、字節(jié)、騰訊等自研芯片的原因之一。國信證券在一份研報中稱，處理器芯片占服務(wù)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昆侖芯計劃之后，2021年3月，媒體曝出字節(jié)跳動正在自主研發(fā)云端AI芯片和Arm服務(wù)器芯片。字節(jié)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(fā)崗位的招聘信息。官方隨后回應(yīng)，騰訊正在研發(fā)的并非通用芯片，而是基于一些業(yè)務(wù)需要，在特定領(lǐng)域展開的協(xié)處理器研發(fā)嘗試，比如AI加速和視頻編解碼等。

類比當(dāng)前智能手機領(lǐng)域的芯片競爭格局，展望未來的AI芯片領(lǐng)域，未必不會達成部分復(fù)雜場景用英偉達芯片，部分簡單場景用自研和國產(chǎn)芯片的混合計算架構(gòu)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。