文 | 孙永杰
近日，美国政府宣布放宽对英伟达H200 AI芯片的对华出口管制 ，这一决定本应为中美科技合作注入新活力 。然而 ，中国商务部及网信管理部门随后明确，将继续对进口高端芯片实施更为严格的安全与合规审查 ，并在新建数据中心审批中强调优先采用国产算力方案 ，如华为Ascend系列AI芯片 。这一被外界概括为“原则上限用、慎用”的回应，引发了产业界的广泛讨论。表面上看，这种态度似乎体现了中国对国产AI芯片能力的信心 ，实则是中美在AI算力领域的复杂博弈 。
H200的性能真相 ，不可忽视的系统级代差压制
在当前国内的舆论语境中，常有一种“国产芯片已能平替英伟达 ”的乐观情绪 ，依据则是“参数对照式 ”的对比 ，例如看制程 、TFLOPS 、显存容量，然后得出“差距正在缩小”的判断 。这种分析在早期硬件竞赛中尚有意义 ，但在当下的大模型时代 ，已经越来越难以解释真实差距。
究其原因，大模型训练早已不是“单卡性能竞赛 ” ，而是一场关于规模、稳定性与系统协同能力的长期工程 ，而随着模型参数从百亿级迈向万亿级，任何局部短板都会在系统层面被迅速放大。
正是在这样的背景下 ，近年来 ，国际研究机构和云服务商越来越多地引入类似TPP（Total Processing Performance）总处理性能的综合指标，用以衡量在真实训练场景中，单位时间 、单位资源所能进行的有效计算量 。这类指标往往会“惩罚 ”通信效率不足 、内存瓶颈突出或软件调度不成熟的AI算力系统 。而若以此为标准 ，H200对国产AI芯片形成的其实是系统级的代际压制。
根据美国对外关系委员会（CFR）的题为《China’s AI Chip Deficit: Why Huawei Can’t Catch Nvidia and U.S. Export Controls Should Remain》的分析报告显示 ，英伟达的领先地位不仅源于其计算核心，更在于其构建的“全栈式”硬件集成 。具体到H200 ，作为Hopper架构的巅峰之作 ，其TPP指标高达15,832 。相比之下，作为国产算力标杆的华为昇腾910C ，虽然在设计上极力追赶 ，但受限于国内制程工艺的物理上限，其TPP指标约为12,032 ，而这种差距在处理万亿参数级的大模型时还会被呈指数级放大。
此外 ，H200配备了高达141GB的HBM3e内存，带宽达到惊人的4.8TB/s ，这比国产芯片普遍采用的HBM2e高出一个代际 ，使得在实际的混合精度训练中，H200的有效算力释放效率往往是国产芯片的5-6倍 。这意味着，同样的模型训练任务 ，使用英伟达集群可能只需要3个月 ，而国产集群可能需要18个月甚至更久，且面临更高的硬件故障率 。
最后是在互连效率与软件生态上 ，英伟达NVLink与CUDA构成的护城河更是难以逾越的鸿沟。正基于此 ，H200的系统级互连能力使得8卡、72卡乃至整个机架能够像一个单一处理器一样协同工作，通信损耗极低 。相较之下 ，中国所谓的“万卡集群 ”目前仍处于“物理数量达标、逻辑调度低效”的阶段（据称国产芯片在跨节点通信时性能损耗高达30%以上） ，导致其集群算力优势大打折扣 。
除上述外，如CFR报告所言 ，华为及其国内同行还面临美国对先进封装（CoWoS）和HBM3e供应链的严密封锁 ，使得到2027年，随着Blackwell系列的全面普及 ，英伟达顶配芯片的性能预计将达到华为同期昇腾芯片的17倍 ，集群算力差距更可能拉大到21—49倍。而正是这种“领先一个身位 ”的策略，实质上是将中国锁死在“逻辑上能运行 、工程上难超越 ”的次级算力圈层中 。
从这一意义上说，H200 的优势并非体现在“是否遥遥领先 ”的情绪化判断 ，而在于其是否具备支撑下一代基础模型长期 、稳定训练的系统能力 。在这一维度上 ，中国整体仍处于追赶区间。
中国“谨慎对待”背后，现实局限与策略选择的博弈
既然H200在系统层面仍具明显优势 ，中国为何在政策层面表现出相对谨慎甚至克制的态度？在我们看来 ，这并非简单的技术自信，而更多源于现实局限与策略选择的综合考量。
首先需要指出的是 ，国内头部AI企业或团队获取先进算力的实际路径 ，已不完全等同于公开、合规的商业进口渠道 。近年来，国际执法部门披露的一些案件显示 ，全球高端芯片流通中确实存在复杂的灰色网络 。尽管这类现象并非中国独有 ，但客观上影响了部分机构对“次优合规方案 ”性价比的判断。当然，这一因素更多属于边际影响 ，而非主流供给路径 ，仍需理性看待 。
此外，长期以来，国内普遍认为中国在电力和能源基础设施方面具备结构性优势 ，这在一定阶段内确实为算力扩张提供了条件 。
然而 ，Epoch AI最新的报告《Is almost everyone wrong about America’s AI power problem？》则给出了不同结论。该报告分析称，虽然美国电网陈旧 、审批缓慢 ，但美国正利用极其灵活的资本手段进行“能源突击 ” 。
例如 ，xAI可以在几周内通过快速部署大规模天然气轮机解决电力需求，而微软 、谷歌等巨头正通过重启核电站、推进小型核反应堆（SMR）等方式逆转电力瓶颈 。对此 ，Epoch AI认为 ，美国拥有庞大的需求响应能力（容量达76-126 GW），完全有能力支撑未来100 GW以上的AI算力电力需求。由此看 ，我们业内眼中的所谓中国电力红利其实更像是一种“阶段性红利” ，而非制约美国的长期结构性壁垒 。
最后，也是最残酷的差距在于先进制程的“产量控制” 。据OECD 2025年《THE CHIP LANDSCAPE》的报告 ，在7nm及以下制程的逻辑芯片产能上 ，美国与中国台湾阵营仍占据80%以上的市场份额。具体表现为中国先进逻辑芯片产能仅为0.39百万WSPM，美国为0.84 、中国台湾1.55，而到2030年 ，美国将新增0.62百万WSPM先进逻辑芯片 ，中国仅为0.38 。
与此同时，由于缺乏EUV光刻设备 ，中国先进逻辑芯片产能只能高度依赖多重曝光工艺 ，导致国产芯片不仅性能落后，其量产良率也极低（据称是我们20%-40%对比台积电的90%以上） ，进而导致单颗国产芯片的生产成本甚至高于英伟达的市场售价 。在这一背景下 ，通过政策手段为国产算力争取应用空间，更多是一种现实局限下的产业保护与培育策略。
应对与破局 ，从“单点替代”走向生态重构
如果说我们前述解释了“差距为何存在 ” ，那么真正决定未来走向的，是中国如何应对这一差距。而在此过程中 ，一个值得警惕的倾向是 ，算力问题在国内的舆论中常被简化为“某一家国产芯片企业能否追上英伟达 ” 。其实这种叙事除了容易制造情绪，更可能掩盖了重要的现实，那就是算力体系从来不是由单一企业支撑 ，而是一个高度复杂 ，跨越芯片 、系统、软件和组织方式的系统工程 。
基于此，面对中美AI算力的全方位代差 ，中国AI产业的应对策略亟待从“单向平替”到“生态重构 ”的根本性转变。
众所周知 ，过去几年，国内过分押注某单一“国家队 ”芯片虽然取得了阶段性成果 ，但也暴露出生态路径单一 、风险集中等问题 。因此 ，未来的破局方向，更可能在于多路径并行的生态构建 。
例如近期摩尔线程（Moore Threads） 、沐曦（Muxi）、壁仞（Biren）等国产GPU新势力的密集上市 ，就反映了国家对“多路径探索”战略的认可。而这些企业通过在图形渲染 、国产集群适配以及针对特定算法（如DeepSeek的MLA架构等）的深度优化 ，正在构建一个比单一企业更具韧性的生态体系 。
沐曦股份主要产品分类，来源：沐曦股份公司官网 ，爱建证券研究所
同理 ，除了上述所谓国产AI芯片的新势力外，以海光信息为代表的“老牌国家队”则展现出一种更为成熟的破局逻辑，即在保持底层自主可控的同时 ，最大限度兼容主流软件与开发范式 ，通过与大量ISV的协同，降低生态迁移成本 。而这类“兼容主流 、逐步替代 ”的路径 ，可能在中长期内为国产算力提供缓冲空间。
除上述之外 ，中国此前通过DeepSeek在算法层面展现出的“以小博大 ”的能力，则是弥补我们算力代差的最后变量 。当硬件TPP落后时 ，通过极致的算法重构（如MoE、MLA优化）来提升存量算力的利用效率 ，是中国AI算力通往“DeepSeek时刻”的关键 。
由此可见，未来的希望不在于某一家企业超越英伟达 ，必须是全产业链的共同努力 ，即在老牌国家队的生态托底、新势力的技术突围以及模型厂商的算法优化下，共同构建一个不被外部定义和具备产业韧性的自主AI算力生态体系。
写在最后：综上 ，我们认为 ，美国是否阶段性放松H200 的出口限制，并不足以从根本上改变中美AI算力竞争格局，而中国是否采购H200 ，也难以单独决定自身AI发展的长期方向 。真正关键的 ，并非某一代芯片的得失，而在于能否持续构建一个高效 、开放且具备自我演进能力的算力体系 。
从这个角度看 ，H200更像是一面镜子 ，既映射出中美在AI算力上的现实位置，也提醒我们结构性差距的来源所在。算力竞赛并非短跑 ，其结果取决于谁能更有效地整合技术 、产业与生态资源 ，并在长期不确定环境中保持系统韧性。
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希望本篇文章《H200的“放”与“限”：中国AI算力代差中何以破局？》能对你有所帮助！
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