墙内媒体腾讯报道：英伟达的中国战略正面临重大转折。最新消息显示，受美国政府出口管制升级影响，英伟达将停止向中国市场供应基于Hopper架构的H20芯片，并宣布未来不再推出该系列产品。

这一决定直接冲击了英伟达在中国市场的战略布局——H20芯片原本是其针对中国市场特供的唯一高性能AI计算解决方案，但相关限制政策的推行或使其蒙受约55亿美元的损失。

不过，这并非美国政府首次采取此类限制措施。自2023年10月起，拜登政府便叫停了英伟达对华出售的A100、A800、H100、H800等系列芯片。这一举措使得英伟达在中国“一卡难求”局面凸显。

与此同时，AI芯片领域也迎来新变量。有消息称，英伟达Hopper系列高端产品H200和Blackwell高端系列B200已悄悄进入国内市场，并遭遇“抢购”。

DeepSeek出圈后，墙内开花墙外香，其通过算法优化和场景聚焦，尝试降低AI研发对高算力、高资本的路径依赖。

此外，很多企业都在布局DeepSeek R1，在缺少英伟达高端服务器的情况下，他们也在寻求其他AI 芯片服务器的替代。这让算力专家看到了一种可能性，”通过优秀的模型倒逼非英伟达芯片的使用，使非英伟达芯片有机会走上主舞台。”

限令下的英伟达困境

美国政府自2023年10月起逐步收紧AI芯片对华出口政策，先后禁售A100、H100等高端GPU，迫使英伟达推出H20芯片。

H20是其H100处理器的缩小版。英伟达专门设计了这款处理器，以遵守美国政府对2022年底运往中国的GPU实施的限制。与H100相比，H20的AI性能和HPC性能显著降低，这使得它几乎不适合需要FP64计算精度的超级计算机工作负载。

然而，美国政府仍以H20的内存和互连带宽以及其在超级计算机中的潜在用途为由，对其实施了新的出口限制。英伟达表示，这将使其遭受约55亿美元的财务损失。但英伟达并非唯一受影响的企业。据外媒报道，美国商务部还限制了AMD的Instinct MI308在中国的销售。

数据显示，2024年中国区贡献了英伟达全球13%的营收，虽不及美国市场50%的占比，但仍是其全球战略的重要支点。黄仁勋在近期台北国际电脑展上坦言，受美国出口管制影响，英伟达在中国AI芯片市场的占有率已从拜登政府初期的95%高峰滑落至50%。

对于美国实施的AI限制措施，黄仁勋再次直言，美国这项策略“完全错误”。

英伟达对中国市场的执着坚守显而易见。在美国限制H20出口中国后，黄仁勋随即进行了年内第二次中国行。据外媒报道，在北京之行期间，黄仁勋提醒中国客户，他正在调整其AI芯片的设计，以便这些芯片可以出售给中国企业，而不会违反美国的出口规则。新芯片样品最早将于6月会提供。

这种坚守并非没有回报。据外媒披露，2025年第一季度，包括字节跳动、阿里巴巴在内的中国科技巨头仍斥资超160亿美元采购英伟达H20 AI芯片，以应对持续增长的算力需求。

美国塔夫茨大学教授、《芯片战争：争夺世界上最关键的技术》一书的作者克里斯·米勒（Chris Miller）则指出，美国出口限制的主要目的是“在中国人工智能发展的齿轮上撒沙子”，使构建能够训练人工智能系统的大型先进芯片集群变得更加困难。

H200上位，H100退潮

当我们将视线从地缘博弈的宏大叙事拉回现实市场，作为算力硬通货的H100，其市场波动或许更能直观反映行业冷暖。

一位H100供货商透露，今年年初以来，H100的市场热度明显消退，咨询量越来越少，成交量也越来越少。而价格曲线更直观地印证了这一趋势：“搭载H100的服务器从年初320万元的高位回落至250万元左右，单卡价格更是从30万元峰值跌至17万-19万元区间。”

随着全球AI算力供需格局的转变，芯片供应紧张态势自2024年初起明显缓解。市场数据显示，英伟达旗舰产品H100的交付周期已从巅峰时期的8-11个月缩短至3-4个月，供应效率提升超60%。

一些此前大量购买英伟达H100的公司，试图转售这些处理器。有分析指出，这是由于芯片稀缺程度下降，同时维护尚未使用的库存成本也较高。

而从AWS、谷歌云和微软Azure等云服务提供商租用英伟达H100也变得更加容易。据了解，一些中国公司不直接购买被禁止的芯片，而是从国际参与者那里租用计算能力，从而规避美国政府的限制。

去年10月，国外一篇题为“GPU泡沫破灭前夜”的报道引发国内市场关注。报道指出，自英伟达H100上市后，由于需求激增且供不应求，其租赁价格从最初每小时4.7美元一度飙升至每小时8美元以上。去年以来，市场逐渐出现“供过于求”的情况，每小时租赁价格降至约2美元，几近“腰斩”。

该分析称，价格下跌是多方因素导致的：首先，长期预订H100的公司完成模型训练后，转售闲置未使用的算力；其次，许多公司不再从头训练新模型，转而微调开源模型，算力需求大幅降低；再次，专注构建大规模基础模型的新创公司数量大幅减少；最后，H100替代品出现，如AMD和英特尔的GPU。

据了解：在国内市场上，英伟达H100服务器，一年租金保守估计约165万元人民币，若按月租赁的话，每台8卡服务器的价格约为12万-18万元人民币，如今，价格已徘徊在7万元左右，降价近一半。

H100租赁价格的下降，与英伟达新产品的出现有关。在2023年全球超算大会上，英伟达正式发布H200。这是英伟达全新的人工智能领域GPU，被定位为“英伟达在AI计算领域的又一里程碑式产品”。

相较于H100，H200同样基于Hopper架构，但性能提升了约60%到90%，推理速度比H100快了一倍，推理能耗也比H100降低了约一半。后来，英伟达在全球范围内的首块H200正式交付给了OpenAI，依旧被禁止售往中国。

于2024年3月发布的Blackwell系列，也是英伟达的高端系列。据黄仁勋描述，B200芯片需求旺盛，导致份额分配就像“走钢丝”，他一不小心就会“得罪大客户们”。

此后，市场需求正加速向H200转移，有媒体报道称，目前掌握H200货源的国内供应商不超过十家，供需缺口进一步拉大，H200和B200成了“香饽饽”。

“以前是一条缝，现在是门被推开了”

美国限制反而催化了中国AI芯片的自主化进程，一些国内企业已经开始寻找替代品。有消息称，自2023年以来，大厂、越来越多的初创公司在寻求英伟达的替代品。

当下，AI芯片领域也迎来新变量。“以前是一条缝，现在是门被推开了”，谈及AI算力，一位算力专家表示。

众所周知，大模型算力非常昂贵。英伟达在过去这些年通过CUDA生态和高性能GPU的软硬协同优势，将AI产业推向“算力军备竞赛”的轨道。英伟达引以为傲的H100芯片，其用于OpenAI训练的GPT-4模型的成本仍高达6300万美元。

DeepSeek的崛起挑战了英伟达的算力霸权。DeepSeek推出DeepSeek-R1模型，以其低成本、高性能的特点，彻底颠覆了英伟达构建的算力格局。这款模型的开发成本仅为600万美元，仅为美国同行的1/23。

但当前AI芯片市场，全球超过95%的AI训练和推理任务都基于CUDA开发，其他芯片厂商往往各自为战，因此整个芯片的生态非常割裂。要打破这种困境，唯一的路径是开源。只有底层硬件——芯片多样化，才能降低成本。

因此，国内一些研究机构和算力租赁创业公司想打造一个统一开源的技术栈，来扭转产业对单一封闭生态的依赖。

此外，据外媒报道，英伟达计划为中国市场推出一款基于Blackwell架构的AI芯片。该芯片售价将大幅低于此前的H20芯片，预计最快于6月开始量产。这将是英伟达第三次为中国市场推出符合要求的芯片。

2023年7月，英特尔为其高性能AI芯片Gaudi 2推出中国“特供版”，主要面向高性能深度学习AI训练。这是一款ASIC芯片，采用台积电7纳米工艺。Gaudi是英特尔用于人工智能计算的GPU。该公司表示，这款产品与英伟达最新的H200大致相当，在某些领域甚至表现更好。

国内厂商方面，目前中国本土芯片供应商包括华为昇腾、寒武纪、海光信息、景嘉微、天数智芯等。

北京经济学人智库高级分析师在接受媒体采访时表示，华为等公司正在中国开发替代人工智能芯片。尽管目前这些芯片被认为不如英伟达的产品，但该分析师认为， “美国的限制可能会促使中国公司更专注于开发更好的芯片”。

美国咨询公司奥尔布赖特石桥集团合伙人保罗·特里奥洛（Paul Triolo）接受媒体采访时表示，美国商务部对英伟达H20的最新出口限制“将使华为的Ascend 910C GPU成为中国AI模型开发人员和部署推理能力的首选硬件”。

美国的技术封锁像一把“双刃剑”，既限制了中国获取先进芯片，又加速了本土替代进程。这场围绕AI算力的博弈，最终或将重塑全球科技产业格局。