芯片制裁升级的背后

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2024年6月11日发(作者：)

观 察 ／ OBSERVE

芯片制裁升级的背后

文

/

孟华

北京时间10月18日，美国商务部下

属的BIS（工业和安全局）宣布对中国

进一步收紧AI芯片的限制。

这一次是按照“性能密度”的标

准来设置管制门槛。根据这一规则，不

但英伟达A100/100算力芯片的中国特

供版A800/H800也被禁售，而且产品

RTX4090显卡也被禁售，后者多为游

戏发烧友使用。

作为配套措施，美国将管制对象

表面上，此举是时隔一年后对AI

芯片限制的升级，实际上则是美国商

务部对华为发售Mate60手机，突破美

国芯片制造限制的回应措施。

扩大到21个国家和地区，防范从第三

国转口。同时，将国产AI芯片供应商摩

尔线程、壁仞等列入实体名单。

如果说美国将芯片制造设备管

制，从14nm加严到45nm，还有行为

合理性的话（当时美国认为中国无

法独立制造45nm芯片生产设备），但

Mate60已经证实了华为有能力生产

7nm制程Soc芯片（美国无法确知用了

谁的设备、使用了什么工艺），美国为什

么还沿着固有路线走，令人疑惑。

站在从限制中国拥有AI算力芯片

这一角度，新的管制措施也不合理。

限制措施逻辑不通

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和手机Soc对制程的要求不同，AI算力

芯片的头号设计公司，英伟达的股价

芯片对制程要求没有那么苛刻。比如

也来到了历史高位。

A100制程也是7nm，只不过面积超大，

在2020年的时候，全球云计算和

为826mm²，功耗达到400W。既然7nm

数据中心，有80%由英伟达GPU驱动。

制程没有卡住中企，凭什么认为同样制

而今年上半年，英伟达H100显卡出货

程的AI算力芯片就能卡住呢？

量达到800多吨，仍然缺货。全球前

当初认为华为没能力独立生产

500名超算中，有70%使用英伟达AI

7nm制程Soc的时候，制裁“管用”了3

芯片。不管谁能挖到大模型的金矿，卖

年。而现在华为有对应产品，制裁只会

“铲子”的英伟达恐怕最赚钱。

送菜给华为海思。我们只能将其理解

有意思的是，自从美国制裁中国

为美国的路径依赖，而不管制裁工具

AI算力之后，中国就不再参加这种算力

的效果是否适得其反。

此前美国围绕芯片的一系列制

裁，都以限制中国组建先进制程生产

体系为目标。现在这一目标已经不复存

在，所有的出口管制政策，就相当于给

中国的对手开拓市场。怪不得美国人

车企也是积极部署

也说英伟达真正的对手是BIS。

算力的大户。美对华

AI芯片制裁升级，

对算力的需求方兴未艾

让国内所有搭建算

毋庸置疑，如今的世界，是大模型

力的企业遇到了困

和算力的时代。而这让擅长大模型计

境。

算的GPU，一下子将擅长浮点运算的

CPU甩到身后，变得炙手可热。作为AI

比拼，而美国也不再掌握中国算力升级

的情况。当时参与全球排名的绝唱，是

神威·太湖之光（算力0.125E）。

据估计，中国目前拥有的算力为

197E（1E=10^9G，而1G意味着每秒进

行10^9次哈希运算）。中国计划在2025

年之前达到300E算力，这其中除了大

学、研究机构、政府机构，产业界中车

企、IT公司、ICT公司，都是积极部署算

力的大户。

继语言大模型之后，现在车企都

拼命卷图像大模型。在车载环境中，前

者可用于智舱互动，后者则解决智驾

模型训练的问题。显然，后者是刚需。

以至于现在没有“智算中心”（或者叫

云端算力）规划的车企，都很难继续将

“智驾”作为核心产品力。

小鹏汽车在乌兰察布部署“扶

摇”，蔚来在合肥部署“蔚来云”，长安

汽车与百度合建“长安智算中心”，比

亚迪部署“云辇智算”，长城旗下毫末

智行部署“雪湖·绿洲”，吉利部署“星

睿智算中心”，特斯拉计划在沪部署

“上海智算中心”。

这些智算中心，除了少数在试运

行，大多数还在建设中和规划中，尚未

落地。

不用说，在空前的智算中心节点

建设热潮中，英伟达的产品被抢购到

何种程度，甚至一度到了二手的H100

都能卖到10万元的价格。

在2020年，人们还没有想到车企

的未来生产工具需求，居然是大规模

算力。和其他站在工业前沿的部门一

样，车企对算力增长（中心/云端算力和

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本地算力）的需求，就像当年对金属、

塑料半成品的需求。

算力市场有多大

华为海思不存在严格意义上的

GPU，910被称之为“AI加速卡”（其实

A100的主要功能也不充当GPU）。

其实不止是华为，在烧了大量的

研发经费后，国内AI芯片厂商已经多

达6000多家，其中主流厂商约60余

家，已经大致形成了三个梯队。

第一梯队包括海光、华为、寒武纪

等厂商，有成熟产品，且有商业化量产

规模的应用；第二梯队主要是燧原、昆

仑芯、天数、壁仞、沐曦等创业企业，

已经发布了AI产品，但应用领域还相

对有限；第三梯队则是一众仍在埋头

AI芯片研发，尚无AI芯片量产的早期

企业。

在此之前，有图形模型训练需求

的企业（主要是车企和智驾软硬一体

公司）还可以选择使用A800这样的阉

割版来搭建算力，而不选华为的昇腾

910（尽管华为曾经夸口说该卡可以对

标A100），现在就算还能以某种途径

买到英伟达产品，最好的选择也是国

货了。

现在美国的新管制措施，让国内

所有搭建算力的需求没得选。而此前，

只是受到制裁的单位没得选。如果按照

“2025规划”，中国平均每年新增算力

需求50E，就算都用能效比最高的H100/

A100计算卡，也得接近200万块。

站在算力用户角度，英伟达A100

相对华为昇腾910的优势，除了效能高

目前新品H100已经炒到25万-30

万元了，就按低的算，也是5000亿元/

年。假设英伟达高端计算卡在中国的

市场占比达到70%，那么美国此举就

让英伟达将3500亿元的算力芯片市场

让给华为等中企。

车企“智算”面临替代压力

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（算力相当的时候功耗更低），更重要

的是围绕英伟达有完整的开发生态。

英伟达著名的CUDA（英伟达推出的

一种通用并行计算平台和编程模型），

还提供各种深度学习框架、机器学习

库和计算库等工具，简化了开发模型

工作量。

这是英伟达产品的核心竞争力，它

借此吸引了大量需求，从而不断强化和

迭代技术，形成现在独孤求败的局面。

现在国内车企面临的局面是，车

端算力没有被限制。高通、英伟达产品

仍占据主流，但前者已经受到对手（寒

武纪、地平线、黑芝麻等）和市场需求

的双重影响，营收和利润都在往下走；

而后者的车端算力生意，只占其总量

的15%，而且对手（地平线）没有对其

占据的高端需求构成威胁。

中心算力这一块，其实是跨越了

汽车行业，变成全社会的数字基础设

施和生产工具。尽管英伟达占据绝对

优势，但架不住BIS给华为助攻，迫使

其让出中国市场。

华为海思的AI生态不完整，但在

巨量需求下可以带着用户建立。车企

如果已经囤积了英伟达的AI板卡，需

要将其软件迁移到国产生态当中，而国

产系统的开发套件，要能支持新软件

的开发。

这样一来，已经完成系统搭建的

“智算中心”，需要做迁移工作。虽然不

急（因为国产生态还没建立起来），但

早晚得做。而尚未实际部署的智算需

求，就算能钻空子买到英伟达的AI板

卡，也不如去买国产货。效能差一点、

生态不完整，都已经不重要了。这两者

都与成本有关，现在则是模型训练系

统有和无的问题。

国内本就有庞大市场，美国添油

式制裁，导致下游用户使用国产芯片，

从成本和便利考量，变成了必选项。以

前车企尚未面临华为曾经面临的供应

链“替代”压力，现在也充分感受到了。

其实一些车企早就开始做准备了，而不

是等着制裁到自己头上才行动。

除了特斯拉，其他外国品牌跟进

智算中心非常罕见，原因并非对智驾

大模型缺乏需求或者兴趣，而是这种

数字基础设施，本身需要强大的电力

支持。一两家企业很容易解决，如果形

成普遍需求，那就无法支撑。

比如中国的2025年实现300E

算力，光是计算卡自己的功耗就达到

1.37GWh（每小时137万度电），等于全

年增加120亿度电的负荷，相当于英国

年发电量的40%。这种超大规模的算

力部署，光是电力支持，英国这样的中

等发达国家都玩不起。

未来的算力争夺，必然在中美之

间展开，没有别的玩家。而中国车企将

是这场巨大规模游戏的积极参与者和

见证者，它们正在经历AI芯片从美国供

应全球到壁垒分明的历史进程。

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本文标签： 芯片算力中国美国模型