5 月 19 日，港股半导体板块部分逆势上涨，华虹半导体、中芯国际、英诺赛科等上涨。A 股方面，富创精密、利扬芯片、富乐德、格科微等涨幅在 4% 以上。科创半导体 ETF（588170） 涨幅 1.24%。
消息面上，据参考消息援引媒体报道，英伟达首席执行官黄仁勋近日表示，针对中国市场，英伟达在 H20 芯片后不会再推出 Hopper 系列产品。尽管相关限制消息在 4 月中旬就已传出，但其一举一动仍然引发业内关注。
这也让市场的目光再度聚焦在国产芯片上。就在 5 月 15 日，雷军官宣小米自主研发设计的手机 SoC（系统级） 芯片 「玄戒 O1」，将于 5 月下旬发布，为国产芯片再添一把火。
分析人士指出，H20 贸易管制力度加大，或导致英伟达在中国市场份额有所流失，国内 AI 芯片厂商有望承接更多市场份额。5 月 19 日，21 世纪经济报道记者采访了多家产业链企业，对方表示对相关政策变化一直保持密切关注，并强调了国产芯片的机会。
国产芯片突围
公开报道显示，H20 是英伟达在现有法律框架下，唯一允许对华销售的高性能人工智能芯片。英伟达曾透露，对该产品的相关限制将使公司蒙受 55 亿美元的损失。
摩根士丹利分析师此前下调了英伟达的营收预期，理由是担心美国对中国的最新芯片出口限制对英伟达的影响，他们预计未来几个季度，英伟达的数据中心收入将下降 8% 至 9%。
反观国内，在当前 AI 产业爆发式增长的背景下，中国算力需求保持 35% 以上的年增速，而受限的 H20 等产品占据高端市场 60% 以上份额。这种供需矛盾为国产算力芯片创造了机会窗口。
据粤开证券梳理的数据，当前，郑州、贵安等地新建的算力中心普遍采用全国产化方案，华为昇腾等芯片出货量同比增长超 200%。更值得关注的是算力租赁市场的兴起，2024 年一季度小微企业租赁订单占比从 15% 跃升至 35%，反映出国产算力正在降低 AI 应用门槛。在政务、金融等领域，国产方案凭借更好的本地化服务获得青睐。
有分析人士指出，国内 AI 芯片厂商或将拥有巨大的市场空间去验证自身产品的性能、可靠性、生态兼容性以及供应链的稳定性等。
5 月 19 日，21 世纪经济报道记者从云计算厂商优刻得 （688158.SH） 获悉，公司正聚焦于国产 GPU 集群的搭建，以加强国产化高性能算力基础设施建设，已与沐曦、壁仞、昇腾等主流国产芯片厂商展开深度合作。
公司相关人士向记者介绍，优刻得联合国产芯片厂商在上海青浦智算中心部署了国产千卡智算集群，全面兼容 CUDA 等主流 GPU 生态软件栈，使企业能够零成本迁移到国产智算平台，快速投入国产大模型的开发和部署，加速 AI 算力的国产化进程，为各行各业赋能。此外，优刻得国产推理集群已在建设中，将为长三角乃至全国人工智能产业的转型升级提供引擎动力。
从芯片厂商来看，今年一季报业绩进一步印证了算力产业链的高景气程度。
最典型的是连续六年亏损的 AI 芯片厂商寒武纪 （688256.SH），今年一季度实现扭亏，实现营业收入 11.11 亿元，较上年同期大幅增长 4230.22%；实现归属净利润 3.55 亿元，同比增长 256.82%。公司称，期内公司持续拓展市场，助力人工智能应用落地，使得报告期内云端产品线收入同比大幅增长。
与之呼应的是，算力产业链公司业绩增速喜人。据 Wind 数据，AI 算力板块共计 53 家公司中，26 家公司实现净利润上涨，其中拓维信息、新易盛、智微智能、开普云、超讯通信、莲花控股等净利润增速均在 100% 以上。
产业链合力追赶
虽然市场火热，但业内人士提示，国产算力仍面临技术短板。
粤开证券指出，在双精度计算、高速互连等方面，国产芯片与国际顶尖水平存在代差，CUDA（英伟达推出的运算平台） 生态的替代也需要时间。产业链上游的 EDA 工具、先进制程等环节对外依赖度较高，构成潜在风险。
爱建证券则通过性能对比指出国产算力芯片存在的差异化竞争态势。其称，华为昇腾 910B 凭借 7nm+工艺实现 256 TFLOPS@FP16 算力，超越 H20 的 148TFlops，在大模型训练领域表现突出，但其 32 GB HBM2e 显存容量与 H20 的 96 GB HBM3 存在差距。寒武纪 MLU370-X8 同样采用 7nm 制程，不过其 FP16 算力仅 96TFLOPS，且 LPDDR5 显存性能不及 H20，尽管功耗控制在 250W，但综合计算性能仍显逊色。
有业内专家向 21 世纪经济报道记者指出，「国产 GPU、AI 加速芯片目前缺少高端产品，能力相对单一。和英伟达 GPU 相比，相当于是单项运动员和全能选手。前者可能能够在某一个方面的性能超过英伟达，但从通用性来说，还达不到英伟达的性能。」
产业链公司的使用体验则更为直观。今年 2 月，云服务提供商首都在线（300846.SZ） 接待机构调研时表示，目前使用下来，国产芯片和英伟达的差距在于：通用性差异、生态差异和性价比差异。
公司高管表示，英伟达芯片通用性强，能在多种 AI 场景稳定高效运行；国产芯片在通用性上面临一定挑战。生态方面，英伟达有大量的软硬件生态系统；国产芯片构建自主生态，例如华为的计算架构与英伟达不同，需要进行额外的翻译适配。此外，英伟达的芯片生产规模大，采购成本相对较低，而国产芯片的生产规模较小，因此采购成本较高，这导致国产芯片整体性价比成为挑战。
不过，其也认为，随着 DeepSeek 等对芯片行业发展的影响，国产芯片将迎来发展机遇，在模型训练和推理场景中广泛应用。同时，公司在生态方面投入了大量资源，帮助国产芯片优化运行效率。
回到相关芯片产品的管制政策变化，多家受访的产业链公司表示仍在观望中，相关业务在正常开展。一家芯片厂商表示，「现在还处在传闻阶段，离落地还有一定时间，公司也在密切关注。」 多家算力服务提供商则表示，前期已采购了充足的订单，并已完成了交付，目前公司库存能满足订单需求。
（21 世纪经济报道）
文章转载自东方财富
