英伟达H20解禁，大厂暂不购买，英伟达停产H20。博弈进入不买的阶段，为国产芯片提供机会窗，也是淘汰赛的开始，3-5年，剩者生存

2025-09-01 14:26:49 3

大国博弈进入你不卖，我还不买了的阶段，对国产AI芯片提供了巨大的机会窗，同时也是淘汰赛的开始，时间只有三到五年，剩者生存。

本文参考美国的AI芯片现状，分析芯片胜出的要素，为大家提供判断的逻辑。

一、国产AI芯片群雄逐鹿中原

中国AI芯片的主要厂商，不完全统计，如有漏掉纯属本人无知：

华为海思、海光信息、壁仞科技、景嘉微、天数智芯、地平线、紫光展锐、阿里巴巴平头哥、龙芯中科、飞腾、燧原科技、瀚博半导体、沐曦、摩尔线程、太初元碁、云天励飞、百度昆仑芯、登临科技、曲速科技、灵汐科技、鲲云科技、希姆计算、清微智能、芯动力、墨芯、后摩智能、爱芯、元智芯瞳、江原科技、砺算科技、算能、黑芝麻智能。

二、它山之石可以攻玉，摸着“大漂亮”过河

1、美国AI芯片企业

1）AI 芯片企业

英伟达独霸，AMD追逐，Intel 存在感不强，博通以合作开发为业务模式

2）云服务商，自研和合作开发 AI芯片

AWS Trainium2、谷歌TPU V5，Azure Maia 芯片，自用和通过云服务对外提供服务。

3）互联网公司，自研自用

（1）Meta

AI芯片产品是 MTIA（Meta Training and Inference Accelerator，Meta训练与推理加速器）系列。

（2）Apple

苹果被曝正在开发专用于AI服务器的芯片，代号可能为T602。

（3）特斯拉

特斯拉，下一代训练芯片：Dojo 2预计在2025年末量产。

Google，Microsoft，Amazon，自研AI芯片基本是自用+云服务，还买了大量的英伟达芯片，Meta还没出来，特斯拉放弃了AI芯片。自用模式也很难。

4）芯片设计公司，博通，Marvell，与互联网公司合作设计asic 芯片设计。

三、GPU芯片和Asic的关系

GPU和ASIC并非简单的取代关系，而是长期并存、互补发展的关系。

1、训练 vs. 推理：在AI模型的训练阶段，算法不断迭代变化，需要GPU的通用性和灵活性。而在推理阶段，算法模型相对固定，追求*的效率、功耗和成本，ASIC的优势就发挥出来了。

2、通用 vs. 专用：对于需要快速适配新算法、进行多任务并行探索的场景（如AI研发、科学计算），GPU更合适。对于算法固定、规模巨大的应用（如加密货币挖矿、视频编解码），ASIC是更经济高效的选择。

3、生态与成本：GPU拥有成熟的软件生态，开发周期短，主要进行软件适配。ASIC虽然前期投入巨大，开发周期长，但一旦大规模量产，其单芯片成本可能远低于GPU。

四、分析美国AI芯片发展得出的结论

1、推理芯片机会更大

2、GPU芯片方便借势英伟达cuda生态

3、asic芯片有能耗优势

4、有自用生态的做asic芯片更有力降低成本

五、中国芯片胜出预测

1、公开市场三家以内

华为昇腾，海光，昆仑芯，寒武纪

2、自用云和头部互联网厂家，扶持和并购

百度：昆仑芯（子公司），

腾讯：遂原，摩尔线程，芯瞳半导体

阿里：平头哥（子公司），壁仞，博瀚半导体，

字节：摩尔线程

华为：昇腾

六、芯片胜出的几个核心要素

1、国际产能的获取

没有进入某清单的企业，可以获取国际产能。这个优势是显而易见的。

2、国产供应链产能的获取

国产AI芯片产能稀缺，能获取到国产产能就成功了一半了，等于拿到了船票。拿到产能就可以解决无货可卖的问题。

3、国产芯片设计工具链和专家人才

1）国产芯片设计工具链，替代国际工具链，用不先进的工具设计较先进的芯片，对人才提出了更高的要求。

2）“制程+能耗+面积”，不能说成熟制程就算力低，14纳米也能实现高算力，也不能说成熟制程就是能耗高，这与芯片设计的水平相关的，不是*的，水平和算力相同的可能先进制程能耗更低，也就是武器和武器的使用者的结合，也不是武器好就*，同样面积与能耗也是类似逻辑。

4、芯片，核心要素一生态

很关键就是有硬件，软件的伙伴愿意基于你的芯片做开发，那你要有建立生态的相关工具和生态建设，比如英伟达的CUDA就是生态平台和工具。

1）类cuda有生态借势的优势，类cuda包括海光等GPU厂家。

2）intel+Microsoft，Intel的芯片，微软的Windows操作系统，统治pc几十年。

3）andriod+ARM，ARM芯片，安卓操作系统，统计手机几十年。

4）apple ios生态，自研ARM 芯片，iOS操作系统，加上智能硬件，加上开发者生态体系，苹果辉煌了二三十年。

5、芯片，核心要素二规模化

芯片规模非常重要，每一类产品几乎都是规模效应，芯片资金门槛非常高，规模跟成本相关性非常高，十万和千万规模成本相差十到百倍。对于新起量的新芯片是难上加难。

菊厂，bat，谷歌，亚马逊，微软都有自己的用量支持，还都磕磕绊绊的。

那些支持没有量，又没有生态的企业是难上加难。所以要报互联网大腿，拿他们的融资，被并购，卖给他们。

摩尔线程，壁仞，遂原有互联网大厂投资

昆仑芯有百度的业务支持。

阿里平头哥。

华为昇腾

6、芯片，核心要素三研发投入周期长

一款成功高端芯片，CPU，GPU这种，得十年才能显露是否成功，启动到发布得三年，生态建设得三年，然后你才能看到产业界，学术界是否接受你的芯片了。

十年的周期板凳要坐十年冷耐得住寂寞。

菊厂的麒麟芯片，鲲鹏，芯片，昇腾芯片都经历了这个十年耕耘的过程，

寒武纪，昆仑芯，景嘉微都十几年了，胜算会更大些。

7、芯片，核心要素四巨量资金投入

一款成功的量产芯片研发的投入百亿这个量级，这不是普通玩家可以下场的，稀里糊涂下场的最终都会很难很难。

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