文 | 镜相工作室，作者 | 黄依婷，编辑 | 卢枕 🔥文 | 镜相工作室，作者 | 黄依婷，编辑 | 卢枕 🙄9月，国内入秋，气温骤降，英伟达重回中国市场的步伐也有些凝滞😎。 两个月前，仲夏之时，英伟达创始人黄仁勋穿着皮衣落地🤩北京，带来H20芯片在中国市场“解禁”的消息。但没过多久，又🤗传来H20停产的风声。 作为中国市场定制的“特供芯片”😎，H20深陷“后门”疑云，被质疑“既不安全也不先进”，市场需😜求疲软。不愿意放弃中国市场的英伟达，计划推出性能更强的B30😅A芯片，以技术优势重建市场信心。 H20禁售加上“后门🌟”疑云，英伟达的空窗期成了国产厂商补位的良机。这半年来，华为😆、寒武纪等大力推广自家芯片，在政务云等领域市占率飙升，一些科😅技大厂也开始批量采购国产芯片。 在黄仁勋的最新访谈里，😀他提及中国在AI芯片上落后两三年的说法，驳斥说：“得了吧，他😘们只落后我们几纳秒。”话里话外流露出一种迫切，希望美国放开管😴制，让英伟达重回中国。 眼下，英伟达回归遇阻，腾出来的👏市场空白，都有哪些国产AI芯片厂商竞逐？谁有机会率先取代H2🤩0？国产AI芯片厂商追赶英伟达的路上还有哪些阻碍？ 谁😁在竞逐英伟达的遗留市场？ 过去，大多数公司采购算力芯片😅时，首选必定是英伟达。从生成式AI爆发至今，英伟达GPU凭借🚀卓越的性能、稳定的驱动和完善的CUDA生态，筑起强大的护城河⭐。 据TechInsights数据，在GPU市场，20🤩23年全球应用于智算中心的GPU总出货量达到了385万颗，其🤔中，英伟达的市场份额接近98%。 垄断性的市场地位，使🤔英伟达成为压在国内外科技大厂心头的大山。在国外，微软、谷歌、❤️亚马逊都在一边狂买英伟达芯片，一边自己造芯；而在国内，受限于⭐政策禁令，AI公司无法获得先进的英伟达芯片，随时面临断供风险😡，只能寻找国产替代方案。 好消息是，英伟达留给国产厂商🙄的空间足够大，能容纳多家公司同场竞逐。 今年二季度，受👍禁售H20影响，英伟达中国区营收只有27.69亿美元，比去年🔥同期的37亿美元下降24.49%。去年全年，英伟达中国区营收🔥171.08亿美元。业绩会上，黄仁勋也预测中国市场年增长率大😡约50%，光今年就可能有500亿美元的商机。 这数百亿🚀美元的市场，英伟达目前只能干着急。在三季度的业绩指引上，英伟🌟达没有假设任何对华出口H20的情形，而这也是中国公司的好机会😘。 在竞逐H20遗留市场的公司里，最被看好的公司是华为😆和寒武纪。 从单卡性能来看，华为昇腾910B/C，算力👍已超过英伟达H20。除华为外，据行业自媒体“半导体综研”整理😁，FP16算力能达到300TFLOPS（每秒万亿次浮点运算）😜以上的国产芯片，只有寒武纪的思元590；壁仞科技在2022年🤔推出的BR100，其FP16算力能达到1024TFLOPS，😎但因受到制裁无法量产。其他如百度昆仑芯、阿里平头哥、摩尔线程😆等自研主流产品都已经接近H20水平。 展开全文 🌟当然，国产芯片的目标不是阉割过的H20，最先进的国产GPU依😂旧落后英伟达最新产品两代，算力差距约落后3倍。但至少，逐渐替😡代昂贵但不先进的H20已经具备可行性。 除了技术追赶上🎉来，外部环境也在变好，发展国产算力的政策扶持不断，互联网巨头🥳和运营商们纷纷加码算力资本开支，为国产AI芯片打开了市场空间🌟。 今年以来，国内AI芯片厂商业绩突飞猛涨。短暂成为A🙌股“股王”的寒武纪，今年上半年收入28.81亿元，同比暴涨了😁4348%，首次扭亏为盈，净利润10个亿。 华为的大单❤️也源源不断。据行业调研报告，今年昇腾910B全年计划出货约4👍0万颗，客户主要是运营商和地方算力中心；910C计划出货30🎉万颗，以互联网大厂为主。不久前的华为全联接大会上披露，华为新😅推出的CloudMatrix 384超节点累计部署300多套🥳。 阿里平头哥、百度昆仑芯这两家互联网巨头旗下的芯片公👍司，也有着稳定的内部需求和丰富的应用场景，在充沛的资金下能够💯快速迭代产品，再反哺互联网大厂的云计算和AI业务；摩尔线程、🎉沐曦股份、壁仞科技等新锐也在参与市场竞逐，这些创业公司在技术🤩创新、兼容性设计、市场定位上以灵活见长。 摩尔线程在其😴IPO报表中披露，2025年上半年营收7.02亿元，正在洽谈🌟的AI智算领域合同超过17亿元，其还与中国移动签署过万卡级合😘作项目，封装订单规模超10亿元。 沐曦股份也曾连续中标😍两份AI训推一体机大单，金额达14.88亿元；截至2025年🤩8月，其在手订单（不含税）为11.4亿元，客户涵盖新华三、算🌟丰、汇天网络等。 拿下订单意味着国产AI芯片进入到技术😜迭代和商业变现的良性循环中。摩根士丹利在其最新报告《中国人工🙌智能：沉睡的巨人觉醒》中预测，在外部压力下，中国已全力迈向完💯全独立，并正在以比预期更快的速度构建自给自足的生态系统，中国👍人工智能芯片自给率将从去年的34%飙升至2027年的82%。🤯 模仿英伟达，还是另走一条路？ 追赶英伟达，在一😉两年以前还是遥不可及的事情。 摆在国产厂商面前的有几座😡难以逾越的大山：制程优势、供应链稳定性、软件生态。 即🤯便是最先进的国产AI芯片，与英伟达的最新产品都有两代的差距，😂昇腾910C单卡BF16算力只相当于英伟达GB200单卡的3🤯1%。根本原因在于制程落后——华为只能用中芯国际的7nm多重🎉曝光工艺（近似7nm但良率很低），但英伟达可以用台积电的3n😍m工艺。 国产厂商也面临着供应链不稳定的问题，台积电的👍良率高达80%，产量稳定，成本可以随着产能爬坡不断降低，而中🤗芯国际7nm工艺良率只有30%多。另外一个风险是，地缘摩擦对😎芯片行业的影响不确定，比如壁仞科技的高端芯片BR100由于台⭐积电中止代工，迟迟无法量产。 制程问题还可以找到替代方😅案，但软件生态没有英伟达十几年的积累，很难在短时间内追赶。国🎉内某机器人公司CTO王枫告诉我们，使用GPU产品最重要的是考😂虑工具链的完整性，比如GPU之间的互联技术、框架的兼容性、并🌟行计算的编程模型平台。这恰恰是英伟达耗时十多年筑起的高墙。 🤩 英伟达生态核心是CUDA，它就像底层的Windows操😘作系统，全球有400多万开发者为它构筑加速库、主流框架和大模🤯型，但CUDA只能在英伟达芯片上使用，迁移到其他芯片上就要重😁写代码，光人力和测试成本就高达数千万元。 因此，生态是❤️英伟达最大的底气。以被阉割的H20为例，英伟达降低了H20的😍算力，只有H100的15%，但是保留了HBM3显存和NVLi😡nk技术，就是想用“低性能+强生态”稳住市场地位，让中国公司🚀买更多卡来满足需求。 在硬件性能、软件生态和供应链都落🙄后的情况下，国产厂商根据自身能力和市场需求，走上了不同的追赶🙄路线。 华为是受限最多的一家，但自身有着非常好的产业基😡础和技术能力，因此选择了“全栈自研”，从芯片、软件、协议到服😴务器、交换机、存储等，全部自己做。 制程被卡脖子，华为😆就把两颗910B芯片封装在一起使算力翻倍；HBM存储技术被卡🥳脖子，华为就自研HBM；卡间互联速率慢，华为就研发对标NVL🙄ink的灵衢UB。这些系统级的优化创新避开了制程限制，解决了🎉单卡算力差的问题。 质量不够，数量来凑。沿着这个思路，😜把很多芯片、内存、网卡像“拼乐高”一样堆叠在一起，用高速线缆🤔传输数据，就是华为推出的“超节点技术+集群战略”，代表性产品😀CloudMatrix 384超节点集群，BF16算力总和超🥳过了英伟达NVL72系统。 华为也在培育生态。想让人用😅自家的芯片，就得让黏性超高的CUDA开发者和应用厂商迁移过来😉，这需要分两步，第一步是让自家芯片可以兼容CUDA，第二步是🤩向他们提供基于自家生态的工具和框架。 华为推出的异构计😍算架构CANN对标CUDA，已经能兼容80%的CUDA AP❤️I，支持85%的CUDA算子自动转换，但转换后性能会损耗15👏%-20%；CANN还能兼容PyTorch、TensorFl💯ow这些主流框架，华为也自研并开源了MindSpore全场景😘人工智能计算框架，开放灵衢互联2.0协议规范，试图吸引更多开😁发者共同完善生态。 华为做“大而全”，一边模仿一边自研🔥，多数国内厂商则只能做“小而美”，从垂直、细分市场切入，要么😉兼容英伟达，用性价比撬动客户，要么针对特定需求做定制芯片。 😍 国产厂商最常见的一种做法是“NV兼容”，通过中间件把现😉有CUDA代码映射到国产芯片指令集，让硬件“听懂”开发者的意👏图。芯片使用者可以在不大幅重写代码的前提下，把工作任务迁移到😂国产芯片上运行，降低了使用和切换的门槛。这种做法是市场导向，👏先靠模仿打开市场，站稳脚跟，让自己活下去，后面才有机会发展自❤️己的生态。 昆仑芯和华为都在验证类似方案，且在一定程度😎上获得了市场认可。2025年8月下旬，中国移动2025年至2🚀026年人工智能通用计算设备（推理型）集中采购项目中，百度昆😎仑芯在“类CUDA生态”标包中几乎包揽前三个分项的头名，总中😀标订单规模达到十亿级。 做定制芯片的佼佼者是寒武纪。与😘英伟达所做的通用GPU不同，寒武纪的AI芯片属于ASIC（专😅用集成电路），可以应用于云服务器、边缘计算设备、终端设备上，💯在对延迟、功耗和成本敏感的场景中，展现出更高的性价比。 🌟 不管是兼容模仿，还是全栈自研，都是在用自己最优势的能力，在😊英伟达的夹缝里寻找突破口，这条路注定坎坷。 追赶英伟达😁，是漫漫长路 硬件和软件都在缩小差距，但要让市场相信国😊产厂商的产品可用，是一个极其艰难的过程，尤其对那些已经使用英🙌伟达芯片的开发者。 一个已经在英伟达GPU上训练好的大😀模型，要搬到国产AI芯片上运行，中间有两道坎。 第一道👏坎叫算子对齐。过去十几年，英伟达和全球开发者用CUDA写下了😉海量的算子库。要迁到国产芯片上，就得把一个个算子翻译成国产芯💯片能听懂的语言。这不是简单的复制粘贴，而是成千上万条代码的“🔥逐句翻译”，需要大量人力和时间。 第二道坎是分布式重构💯。大模型训练常常需要几百上千张卡一起算，英伟达有自己成熟的沟😂通协议，H20的NVLink带宽是昇腾910B的2.25倍，🤩训练万亿参数大模型时，多卡协同效率能高10%-15%。这在千🚀亿级模型训练里，可能差好几周时间。 有机器人开发经历、👍目前正从事芯片研发工作的张振尧表示：“在迁移顺利的情况下，芯👍片硬件性能能发挥到70%到80%；如果算子勉强适配，可能只有🌟30%到40%。”这也是为什么即便国产芯片在参数表上标注的性🤩能比肩英伟达，真正跑起来却常常不如预期。 王枫的经验印🌟证了这一点。他所在的机器人公司曾经长期使用英伟达GPU，从4😡090、5090到H100、H20都有涉猎。两年来，随着英伟😀达芯片价格高企、获取困难，他们开始尝试华为昇腾的云端算力。 🙌 真正让他焦虑的，并非单纯的硬件，而是新平台、新架构带来😎的不确定性。英伟达CUDA深度绑定在硬件里，几乎所有主流的机🥳器学习框架都得跟它打交道。比如开发者们常用的PyTorch，😂对CUDA的支持是最全面的，两者无缝衔接，用起来又快又稳定。😍 王枫曾尝试用华为芯片跑Llama等比较流行的几个模型⭐，几乎每个模型都需要华为单独适配后才有可能在它的芯片上运行，🥳这直接导致模型更新滞后。华为芯片目前只适配了160多种模型，😁而在英伟达的芯片上可以直接跑几万种模型。 华为分别推出😢了对标产品，但在王枫看来，如果没有明显的优势和终端市场需求，😆这些产品很难撬动市场。这就像平面设计师对Photoshop、😍会计师对金蝶软件的依赖，几十年如一日，已经固化成行业习惯，不🌟是所有人都会学习新技术，能学习的也会考虑到机会成本。 😴中小开发者考虑易用性，对于大公司，整体迁移的成本更是天价。互⭐联网大厂现有的算力基础设施大部分是基于英伟达架构，要是全换成🎉国产，IDC的供电系统、网络拓扑等底层架构都得改造，改造成本😂能达到硬件采购价的2-3倍。 由于CUDA生态更成熟，🚀英伟达集群的运维人力成本也要低很多，而华为集群由于芯片制程问🥳题，体积更大，规模化部署还要额外投入数倍的散热、电力和机房空❤️间成本。 制程问题也造成国产芯片采购成本更高，且供不应🤯求。但由于H20的安全问题和断供风险，国产芯片to G需求很😆大，to B的需求也在增长，迁移是不得已的事情，厂商和客户需😆要共度时艰。 相比技术和生态上短时间难以弥补的巨大差距❤️，国产厂商更容易发力的地方，是周到的服务和更有吸引力的价格。😀 张振尧回忆，使用英伟达芯片时，遇到问题只能从开发者论❤️坛、社区的公开文档找答案，很难获得官方工程师的支持，“英伟达🚀的支持体系是很成熟的，但同时也是分层的，不对我们这样的小客户😎开放”。 相比之下，和国产芯片供应商接触时，他能直接和🤗原厂工程师反馈问题，对方会派两三个工程师和他们一起去调试，有😴时候还会拉会，出新的版本给他们做测试，愿意为客户解决一些问题🎉。他说，这在英伟达是不可能发生的。 算力芯片研发人员唐🙌诗（化名）也有类似感受：“国内芯片卖出去，基本都得有工程师驻🙌场维护，协同客户上线业务，进行开发。”这样的故事也曾发生在华😂为。据36氪报道，华为联合讯飞发布“星火一体机”的背后，是不😍惜人力成本，调配了几百名工程师下场帮讯飞调校参数。 在❤️不惜成本的人力投入下，一定程度上弥补了生态和性能的欠缺，让国👍产厂商撕开了一道口子。短期内，在推理场景和边缘计算方面，国产🤯芯片已经展现出一定的成本优势，但在训练领域，尤其是训练千亿参😉数以上的大模型，H20还有比较强的生态和技术优势，暂时还没法😂被替代。国产芯片还需要两到三年的技术迭代，也需要下游的封装、🤔制造环节同步突围。 产业链上下游整体进步，今年Deep😡Seek-R1模型的发布就是一个很好的例子。在这之前，大多数😉可被使用的开源模型来自美国，从底层适配开始就很难与中国硬件做😍好兼容。DeepSeek-R1发布后，中国在模型和硬件上有了🤯同时可用的方案。 8月下旬发布的DeepSeek-V3🤔.1，也针对国产芯片做了优化。不久前，腾讯也宣布已全面适配主🤩流的国产芯片，并希望通过异构计算平台整合多类芯片，提供高性价😀比的AI算力解决方案。越来越多客户加入到国产芯片阵营，替代的🤯速度也会越来越快。 从服务到迁移，从生态到工艺，国产A🥳I芯片厂商正经历着一场艰苦的追赶战。他们没有捷径，只能靠人力😢投入去弥补生态差距，用长期的技术迭代去对冲硬件短板，再忍受工🤗艺成熟之前的高昂成本。这是一个注定不会轻松的过程，是一次软硬❤️件、生态和市场的再造。距离真正替代H20，国产厂商们还有很长🙄的路要走。 参考资料 36氪：《围剿英伟达丨深氪🙄》 新浪财经：《英伟达最新特供芯片RTX 6000D需😂求疲软，国内厂商投入自研AI芯片》 人民日报：《H20🥳芯片解禁，怎么看？》 21世纪经济报道：《从超节点到集🔥群 华为亮出AI算力全家桶》 信达证券：《DeepSe😊ek-V3.1 发布，国产 AI 芯片迎接战略性机遇》 👏 东吴证券：《半导体设备行业深度：AI芯片快速发展，看好国产⭐算力带动后道测试&先进封装设备需求》 华创证券：《计算😜机行业深度研究报告：国产智算芯片，需求强劲，性能生态再进阶》😁 半导体综研：《全球主流算力芯片参数汇总、整理、对比（😘修正版）》 chosun：《China aims fo🌟r 80% AI chip self-sufficiency🤔 and 30% share in humanoid rob😢ots》 wccftech：《Morgan Stanl🤯ey Guts SMIC’s Huawei AI GPU R😁evenue By More Than 50% Due To🌟 Abysmal Yields》返回搜狐，查看更多

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新华社北京9月23日电题：智慧监测、科学救治：传染病防治新法😂新在哪？ 新华社记者徐鹏航、顾天成 传染病防治工🤯作事关公共卫生安全，事关守护人民健康。今年9月1日起，新修订🥳的《中华人民共和国传染病防治法》正式实施。 新法有哪些🤯新看点？下一步建强防治体系怎么做？国家疾控局23日召开新闻发😀布会，进行相关解读。 加强传染病监测预警 监测预⭐警和疫情报告是防范化解重大疫情风险的关键所在。发布会公布数据😁显示，目前，我国传染病网络直报系统已覆盖8.4万家医疗卫生机🤯构，是全球规模最大的传染病报告系统。 新法要求，建立重🙄点传染病以及原因不明的传染病监测哨点，拓展传染病症状监测范围😡；建立智慧化多点触发机制，增强监测的敏感性和准确性。 😢“我们聚焦规范化、多源化、智慧化，全力提升传染病监测预警能力👍。”国家疾控局监测预警司司长焦振泉介绍，为贯彻落实传染病防治🔥法，我国计划到2030年建成多点触发、反应快速、科学高效的传😀染病监测预警体系。 在疫情报告方面，新法进一步明确了报😊告时限和方式。对于新发和突发原因不明传染病等，要求相关机构须😁在2小时内进行网络直报，疾控部门及时核实并逐级上报。 😀当前，我国正在全国二级及以上医疗机构安装传染病智能监测预警前🙌置软件，加强医防信息系统互联互通，实现确诊病例一键报告、阳性👏病例提醒报告和涉疫信息自动捕获。 下一步，国家疾控局将🤯修订传染病报告规则和传染病信息报告管理规范，建立传染病报告激😅励机制，推动建设法定报告和主动监测相结合的监测报告模式。 🥳 建立健全重大传染病疫情医疗救治体系 传染病医疗救治😢，是疫情处置的“生命防线”。国家卫生健康委法规司副司长、一级🎉巡视员龚向光介绍，新法要求，建立健全重大传染病疫情医疗救治体😢系，建立由传染病专科医院、综合医院、中医医院、院前急救机构、😍临时性救治场所、基层医疗卫生机构、血站等构成的综合医疗救治体😁系，对传染病患者进行分类救治。 同时，支持和鼓励开展传🥳染病防治的科学研究，鼓励传染病防治用药品、医疗器械的研制和创🌟新，对防治传染病急需的药品、医疗器械予以优先审评审批。 🌟 预防接种是预防和控制传染病最经济最有效的手段。传染病防治法🚀规定，国家实行免疫规划制度，政府免费向居民提供免疫规划疫苗。💯 国家疾控局规划财务与法规司司长李正懋介绍，近年来，我🤩国优化调整了脊灰疫苗、麻腮风疫苗、百白破疫苗等免疫程序。 🚀 他表示，下一步，国家疾控局将会同有关部门，逐步优化调整国🔥家免疫规划疫苗种类和免疫程序，为公众提供更加全面的健康保障。😎 制定突发原因不明传染病应急预案 新修订的传染病👏防治法明确，国务院有关部门、地方人民政府制定重点传染病和突发😜原因不明的传染病预防控制应急预案，并规定县级以上人民政府疾病🤔预防控制部门应当根据有关传染病预防控制应急预案定期组织开展演😁练。 中国疾控中心副主任李群介绍，国家每年举办“铸盾”⭐国家级传染病疫情应急演练，建立常态化演练机制。此外，将健全省⭐级传染病疫情防控应急物资储备体系，以有效应对各种紧急情况。 🥳 “传染病疫情防控，一方面要控制疫情扩散蔓延以维护社会公🤩共利益，另一方面也要保障公民合法权利。”全国人大常委会法工委🙄行政法室副主任宋芳介绍，新法明确，传染病预防、控制措施应当与😊传染病暴发、流行和可能造成危害的程度、范围等相适应；在传染病🌟防治中依法开展个人信息处理活动，采取措施确保个人信息安全。 😁 做好传染病防治工作，离不开每一位公民的支持和配合。新法😆明确，中华人民共和国领域内的一切单位和个人应当支持传染病防治🙌工作，不得以任何方式故意传播传染病。个人应当学习传染病防治知😜识，养成良好的卫生习惯，培养健康的生活方式。返回搜狐，查看更😴多