算力是 AI 的命脉。谁掌握了香料，谁就掌握了宇宙算力，谁就掌控了 token 的生产，并收获 AI 的红利。没有算力，就没有上桌的资格。美国科技界已经全力押注算力和 AI，将其视为下一个平台，并正以惊人的速度扩充算力。
竞争无处不在，而且不只来自企业，还来自国家。美国政府已出台一系列出口管制，以限制中国算力的崛起。如今美国掌控着算力，并且是无可争议的领导者，拥有全球已部署 FLOPs 的 70% 以上。保持领先的办法之一，就是自己全速前进，同时阻碍对手。限制竞争对手国家获取算力，也就限制了它们获取智能，这正是当前美国在 AI 竞赛中保持领先的政策。
这些举措引发了反弹，包括中国对美国切断稀土矿物和磁体供应。美国商务部长 Howard Lutnick 表示，恢复向中国销售 Nvidia GPU，是中国恢复其关键供应链材料出口的必要条件。
但限制也催生了适应，中国企业已经做出调整。高批量大小（batch size）和分离式服务（disaggregated serving）只是其中两个例子。尽管取得了进展，就 DeepSeek 而言，其大部分 token 仍然在西方硬件上推理。我们在最近的 DeepSeek 复盘中谈到过这一动态。正如我们在那篇复盘中所说，DeepSeek 下一代模型的训练也因使用华为芯片而被推迟。
这不是一个稳定的均衡。在智能竞赛中，变数始终存在。北京着眼长远，深知必须把国内算力的命运掌握在自己手中。这里有一个讽刺：2010 年代，中国把 Google 赶出国门，以推行防火长城并扶持本土产业；这一次，则是美国政府扣留硬件技术，不让中国在 AI 上夺得领先。
我们认为，中国的核心诉求是，不仅要掌控自己的互联网和 AI，还要掌控支撑它们的硬件。从硅片到 token，中国力求在技术栈的每一层都实现自主，而且鉴于近来的历史，它绝不愿再受制于外部势力。华为由此登场。
中国热衷于打造国家冠军企业，并以其典型的资本主义方式，倾向于把资源集中到少数几家国家冠军身上。如今的冠军很可能就是 Nvidia 最大的对手：华为。我们预计华为今年能够生产数百万颗芯片，明年则将受限于 HBM。今天我们就来谈谈华为，这个名字可以译为“中华有为”。
全力押注华为芯片
华为是中国算力命运的关键一环。华为的芯片生态是一个垂直整合且能力强大的网络，涵盖工具、晶圆厂和设计，使其能够实现硬件的全栈愿景。这些硬件令人印象深刻，尽管效率不及西方硬件。
我们此前对华为晶圆厂网络的调查，就是其触角广泛的绝佳例证。
华为想要垂直整合整个制造流程。其目标是不仅拥有逻辑芯片（芯片的大脑）的制造能力，还要拥有存储和封装能力。他们甚至创办了自己的工具公司，SiCarrier，用来复制外国公司的工具。华为已购入超过 90 亿美元的设备，一方面装进自己的晶圆厂，另一方面进行逆向工程以仿制。
他们的努力不容小觑。例如，SiCarrier 最近融资 28 亿美元。这笔钱将用于建设专供华为的晶圆厂，并由华为员工运营。关于这些晶圆厂的一些报道（我们认为这些厂由华为拥有并运营）表明，到明年，它们的合计产能可能完全超过目前的行业领头羊 SMIC，而目前华为的生产正是外包给 SMIC。随着华为加大自身投入，SMIC 的产能分配可以腾出来给其他芯片，包括寒武纪（Cambricon）。寒武纪芯片本身就很受中国企业欢迎，尤其是字节跳动。
华为运营自己的晶圆厂，将意味着中国产能的实质性增长，也意味着其迭代、掌控和改进工艺的能力提升。华为和 SMIC 将直接合作提高良率、完善下一代节点的 R&D，并增强中国的半导体制造能力。
目前，所有大批量芯片生产都外包给中国领先的纯晶圆代工厂 SMIC，包括昇腾系列加速器芯片以及麒麟移动处理器。SMIC 的 7 nm 级工艺良率不佳，原因包括工艺不成熟、出口管制，以及像昇腾这样的大尺寸芯片本身就难以做出良率。因此，SMIC 总产能中分配给昇腾芯片的比例相对较低，因为现阶段较小的移动处理器在商业上更划算。但这种情况可能很快改变。让我们来看看华为有哪些可能……
华为产量数据与 SMIC 的产能爬坡
我们的数据显示，华为 2024 年出货 50.7 万颗昇腾芯片，其中大多数是 910B，今年为 80.5 万颗，其中 65.3 万颗是 910C。910C 是更先进的版本。这包括由台积电和 SMIC 制造的芯片裸片（die）。
SMIC 受出口管制所累，量产起步艰难。但在 SMIC 爬坡期间，华为让台积电代工昇腾裸片。这违反了出口管制，华为最终拿到了超过 290 万颗昇腾裸片，既可用于 910B，也可用于 910C。我们在这里详细介绍过。
正是这个来自台积电的外国芯片“裸片库”（Die Bank），帮助华为撑过了 2024 和 2025 年。没有这个裸片库，华为的昇腾产量会低得多。
我们预计台积电的裸片库将在未来 9 个月内耗尽。不过，SMIC 现在已有足够产能来生产可观数量的芯片。我们预测，SMIC 将不再是昇腾生产的瓶颈，因为到年底其产能将充分爬坡。
上图展示了一个基准情景，即 SMIC 为昇腾分配的产能适度增加。在该情景下，SMIC 最多只需每月 2 万片晶圆（wspm）的产能，就能每月生产数百万颗昇腾裸片。
作为参照，对 SMIC 先进节点（7nm 及以下）总产能的保守估计是：2025 年底为 4.5 万 wspm，2026 年增至 6 万 wspm，2027 年增至 8 万 wspm。此外，华为正在建设自己的晶圆厂，其中并非全部受出口管制，同时华为还与 SMIC 在工艺技术上合作，因此先进工艺的产量可能爬升得更高。
如果把 100% 的产能都分配给昇腾裸片，其生产能力将达到每年数千万颗。他们有望完全有能力满足中国国内对本土生产算力裸片的大量需求。
我们上面的预测对良率及其未来的提升速度都采用了保守估计。随着 7nm 节点成熟，SMIC 很有可能超过这些估计。我们对前道晶圆和封装的良率估计，低于台积电、Intel、Samsung、ASE、Amkor 等。
事实上，良率是一个重要杠杆，可以在不占用更多产能的情况下提高产量。只要良率比我们上面的预测略有提升，SMIC 就能以更低的产能占比生产数百万颗昇腾裸片。每一个百分点都很重要，而 SMIC 已经让最优秀的工程师专攻这个问题。
换句话说，SMIC 只需要很小的产能占比（低至个位数百分比），最早明年初就能生产超过一百万颗裸片。要做到数百万颗也是可能的，只需要更多的产能分配。基于上述原因，我们认为外界报道的 20 万颗昇腾芯片这一数字严重偏离事实。
虽然 SMIC 正在扩张，不再是昇腾生产的瓶颈，但华为的长期目标包括建设自己的晶圆厂网络。我们在《晶圆厂打地鼠》（Fab Whack-A-Mole）报告中指出：
华为显然在充分利用这一点，2024 年其 WFE（晶圆厂设备）支出达 73 亿美元，同比增长 27%。他们从 2022 年的几乎为零，在两年内跃升为全球第 4th 大 WFE 客户。
自从我们在 2024 年秋季发布那份报告以来，华为的晶圆厂建设有增无减，甚至在加速。他们与半导体相关的空壳公司生态正在扩大。大规模的新洁净室正在建设中。而且，国产设备选择的改善，以及可能转移了 300 亿美元以上的晶圆制造设备进口，意味着他们很可能也有能力装备这些晶圆厂。具体细节值得单独写一份报告，但可以说，华为仍在集中大量力量，力求掌控昇腾供应链的每一个环节。
台积电渠道
华为目前生产许多移动芯片，但从地缘战略角度看，没有任何理由这样做。Oppo 和小米目前在台积电制造移动 SoC。它们正在加大自研设计的力度，以降低对联发科（MediaTek）和高通（Qualcomm）等公司的依赖。
华为可以减少移动 SoC 的生产，同时不会占用 SMIC 任何有意义规模的产能。其他中国实体继续能使用台积电，减轻了 SMIC 生产移动 SoC 的压力，这意味着可以把更多产能分配给 AI 芯片。
由于其他公司仍能使用台积电，华为和 SMIC 可以放手提升 AI 芯片产量，而不必担心要满足全国对移动芯片的需求。
出口管制的滞后让 SMIC 受益
SMIC 扩张策略的另一部分，是大量囤积半导体设备。管制是按公布的时间表出台的，通常很容易预见会包含哪些内容。
这源于管制在时间上的差异，他们可以加以利用。例如，美国通常会让日本和荷兰的公司免于其设备出口管制。表面上，这是因为它们是盟国，有自己的出口管制体系和半导体产业。
然而问题在于，新的出口管制出台时，日本和荷兰并不会立即跟进。在许多情况下，对等的管制会推迟 6 个月，或者根本不会出台。中国企业可以抢先下单，囤积数年用量的设备，而美国供应商则被排除在外。日本的 WFE 供应商乐于向这一空档出售设备，加急订单还让利润率更高。许多关键供应商来自中国的收入占比都远高于 40%：
即便管制确实跟随美国，日本和荷兰也没有任何对应的再出口管制。这意味着，受限设备只要先经过其他国家，就有可能到达中国。
此外，以“先进 IC”作为限制设备的门槛，也留下了隐患。ASML 的 NXT:1980 光刻机完全能够生产 7nm 级逻辑芯片，如果经济性（吞吐量和良率）可以被忽略或得到补贴，甚至很可能更先进。这些设备被允许进入中国，甚至进入 SMIC 的部分工厂。
如前所述，除了对现有机制严格执法之外，出口管制还可以进一步扩大。这包括与盟友在对等管制的时间表上加强协调，并就再出口争取其支持。
我们对政府的行动计划（Action Plan）总体上感到鼓舞。例如，我们很高兴看到半导体子系统的管制被点名提出。这是 SemiAnalysis一直在呼吁的事情，我们认为方向正确。话虽如此，许多向西方企业供货的子系统厂商，例如位于瑞士等没有相关管制的国家的 VAT Group，仍然无法被阻止向中国出口关键的腔室。
行动计划还包含了在全球范围内统一保护措施的具体建议，我们认为如果得以实施，将大大缓解上述盟国出口管制滞后的问题。问题在于，SMIC 和 CXMT 之所以能继续扩大生产，是因为对它们的制裁软弱无力。国际合作，尤其是与韩国等伙伴的合作，必须做好，才能确保中国的商业瓶颈不被缓解。韩国生产了大量存储芯片，Samsung 历来向中国供应大量存储产品，因此在目标和执法上保持紧密一致至关重要。
供应链中同样关键的另一环是存储。我们认为关键约束就在这里。
HBM 是瓶颈
我们认为 HBM 产能是瓶颈。中国也这么认为，所以才会要求美国官员在最近的贸易谈判中放宽对 HBM 的管制。这项要求中缺少的内容很能说明问题：它并不包括更多的台积电使用权或光刻设备。北京明确要求华盛顿放松的是 HBM 限制。
正如华为能够囤积台积电的逻辑晶圆库存一样，他们也能够囤积 HBM 库存。Samsung 由于未能打入西方芯片的加速器供应链，把产品卖给了中国客户，而这些客户又把库存输送给了华为。这就是为什么今后与韩国合作执行存储管制如此关键。
仅 Samsung 一家就直接向中国提供了 1140 万个 HBM 堆栈，其中仅在管制公布到生效之间的一个月空档内，就多达惊人的 700 万个堆栈。若算上其他供应商和运输方式，总数达 1300 万个 HBM 堆栈。
具体来说，2024 年 12 月 2nd 日，美国工业与安全局（BIS）宣布对比 HBM2E 更先进的产品实施管制，并要求在 2024 年 12 月 31st 日前完全合规。Samsung 在那一个季度里尽可能多地向中国出口。这构成了中国 HBM 的大部分。他们之所以能做到，是因为美国政府和媒体在管制出台前很多个月就已大肆宣传这些限制。
裁定之后，Samsung 的 HBM 仍然进入了中国。我们此前详细介绍过 CoAsia Electronics 和 Faraday 等公司如何向中国供应搭载 HBM 的非功能性芯片。不过我们认为，由于我们在 1 月下旬私下以及随后公开揭露此事，这一渠道现已停止，营收数字也恢复正常。但这并不意味着 HBM 走私已完全停止，可能还有其他来源。
总之，中国已采购 1300 万个 HBM 堆栈，足够用于 160 万个昇腾 910C 封装。尽管如此，我们预计随着外国 HBM 耗尽，中国到年底将受限于 HBM。
仅凭台积电和 SMIC 的产能，中国本可以轻松在今年生产超过 80.5 万颗华为昇腾，但他们不会这样做，因为没有足够的 HBM。
我们预计 SMIC 今年将生产 100 万颗 910C 和近 50 万颗 910B，但由于 HBM 不足，并非所有裸片都会被做成 ASIC。如果有部分 HBM 通过走私流入，华为就能生产更多昇腾 AI ASIC。
没有外国 HBM，中国就没有本土 AI 加速器产业
如果无法获得更多外国 HBM，华为明年连 100 万颗昇腾芯片都造不出来。他们必须完全依赖国内生产，下文将详细介绍。一旦这些 HBM 库存耗尽，Nvidia 和 AMD 在中国实际上将没有竞争对手。
中国的另一个选择是使用速度更慢的 GDDR 和 LPDDR 存储，但这不适合采用现代强化学习技术的领先语言模型，也不适合大规模推理部署。
国内 HBM 产业：CXMT
中国的主要 DRAM 厂商 CXMT 已迅速追上西方。这得益于多方面因素的叠加：极强的本土工程能力、从 Samsung、SK Hynix 和 Micron 挖来的工程师，以及领先的设备供应商 Applied Materials、Lam Research 和 Tokyo Electron 向他们传授了各个子工艺。
CXMT 能够出货 DDR5 存储，仅落后 SK Hynix、Micron 和 Samsung 几年，并且正在逐步收缩原本供给 PC 和移动设备、利润可观的 DDR4 生产。虽然他们尚未出货多少 HBM，但路线图十分激进。到明年，其产能将可与 Micron 比肩，不过速度仍不足以挽救华为昇腾的生产。我们预计 2026 年其产能将达到 25.7 万 WPM，略低于全球 DRAM 产量的 15%。按我们的估计，到 2030 年这一数字将增至 49 万。
CXMT 的重心转移和产能爬坡，部分得益于中国官方的投资。中国的“大基金三期”始于 2024 年 5 月，向该公司投资了 20 亿美元。CXMT 还在上海和北京扩张，并在上海设立了 HBM 封装子公司。
CXMT 预料到会被美国政府列入实体清单（最终得以避免），于 2024 年囤积了数年用量的设备，并且很可能仍在添置 HBM 专用设备。CXMT 至今仍未被列入实体清单！尽管那一轮管制将 HBM 列为重点，但上一届政府却未将中国的 HBM 冠军企业纳入其中。特朗普政府需要立即纠正拜登政府的这一失误。
囤货之所以重要，是因为像 Hanmi 用于 HBM3 的 TCB（热压键合）设备这类先进工具虽然受到限制，但并没有那么关键。旧设备降速运行，成本不会增加太多。更重要的是，CXMT 仍然可以通过日本供应商采购用于硅通孔（TSV）成型的领先设备，而 TSV 对制造 HBM 至关重要。此外，长电科技（JCET）和通富微电（Tong Fu）等中国 OSAT 也在加紧 R&D，并建设关键的 TSV 和堆叠工艺产能，用来封装 CXMT 的前道 HBM 晶圆。这与西方存储巨头不同，后者已将这些工艺垂直整合。这是中国产业发展的典型例子：鼓励多家企业发展国内制造能力，形成激烈的竞争，从而加快发展速度。因此，管制不能只盯着 CXMT，而要覆盖整个中国，因为关键工艺环节总是可以外包。
由于前道逻辑芯片目前并非制约因素，北京在贸易协议中的主要诉求针对的是 HBM，以及放宽与这类设备相关的管制。鉴于 HBM 的重要性，必须了解在不同产能分配情景下 CXMT 未来的产量。
CXMT 产量预测
这可能有多种走向，取决于分配给 HBM 的晶圆产能有多少。中国用不到 50% 的晶圆产能，就能轻松生产数千万个堆栈。CXMT 目前的产能略高于约每月 25 万片晶圆，预计到年底将达到 30 万片。
目前他们尚未建成将标准 DRAM 产线转换为 HBM 所需的设备，但这是必然的。如果制裁设计得当、针对性强，可以大幅减缓这一转换。
不同情景会带来不同的华为昇腾产量。如前所述，SMIC 能够生产足以匹配 HBM 的裸片。
需要说明的是，这一情况可能改变。如果 CXMT 继续囤积关键设备，或大幅提高良率，其产量可能增加。中国制造能力和产能的威力无可限量。这一估计略偏保守，CXMT 很可能在 2026 年就能生产性能显著更强的 HBM3e。
我们认为，CXMT 明年只能生产约 200 万个 HBM 堆栈，仅够用于 25 万至 30 万颗昇腾 910C。CXMT 的良率和产能转换还需要一些时间才能改善，才能投入大量产能。
如果所有领先的逻辑裸片产能都能配上 HBM，华为昇腾的产量将从今年的 80.5 万颗增长到 2025 年的 117.5 万颗。更重要的是，明年的产量将从 30 万颗增长到超过 500 万颗昇腾 910C！
我们的分析表明，出口管制在制约和限制中国芯片生产能力方面是有效的。假设没有走私，中国明年能生产的昇腾芯片将更少，而不是更多。CXMT 被卡得很紧。如果没有管制，昇腾的产能爬坡将完全实现，中国模型将大规模部署在华为昇腾上，算力也将足够充裕，DeepSeek R2 和 V4 这样的先进模型早就问世了。更不用说，有了更多产能，中国将更有条件在自己的芯片上输出其 AI。
因此，务必确保出口管制的适用、执行和持续更新，以防止 CXMT 及相关实体扩大产能。如前所述，这不仅包括 CXMT，还包括与其合作的 OSAT 和子公司。其次，情报界也需要追踪并识别任何 HBM 走私案例，例如我们在 1 月私下披露、随后公开报道的 Faraday + CoAsia 计划。
绝不应允许 HBM 运入中国。未来几年 AI 芯片的产量，在很大程度上取决于 CXMT 的产能爬坡和外国 HBM 的输入。
把 HBM 运入中国的动机非常强烈。这就是为什么管制的执行如此关键。
中国的生产策略还有另一根支柱，与存储和逻辑芯片无关。这根支柱涉及芯片之间的互连，以及互连设备在哪里制造。
网络与数据中心 CPU
芯片不是孤立存在的。多年来我们一直主张，系统比微架构更重要。集群由数万颗互连的芯片组成，如何互连至关重要。
我们在下文详细介绍了华为的 CloudMatrix 384（简称 CM384）系统。
我们认为，所用的网络设备，特别是 scale-up 交换机，是通过空壳公司在台积电而非 SMIC 制造的。我们还认为他们正在囤积这类设备。
我们认为华为还能够在台积电制造其数据中心 CPU。这表明，目前旨在限制华为使用台积电的管制是不够的。昇腾 AI ASIC 是 7nm 工艺，但由于审查不严，华为得以获得更先进的台积电 5nm 节点技术。
在台积电生产这些芯片，可以腾出 SMIC 的产能，这意味着可以把更多产能分配给昇腾或寒武纪（Cambricon）项目（前提是 HBM 允许）。正如本报告前文所述，这是一个关键变量。如果必须由 SMIC 来制造网络设备，昇腾可获得的晶圆分配将被大幅挤压。
中国有十足的动机，尽可能多地把生产转移给台积电。他们以前就使用过空壳公司，而且有充分证据表明他们仍在这样做。虽然已经实施了一些围绕 KYC（了解你的客户）和风险信号的措施，但我们认为现有框架并不充分。
Nvidia 与华为：Blackwell 和 H20
美国政府此前禁止 Nvidia H20 芯片进入中国，但最近表示将批准 Nvidia 获得出口该芯片的许可。正如我们之前指出的，H20 是一款能力不俗的芯片，内存比被禁的 H100 更多，不过 FLOPs 少得多。更多内存有助于提升推理性能。
Nvidia 至少准备出售其现有的 H20 和 H20E（内存更大的变体）库存。这将涉及数十万颗以上的芯片，以及数十亿美元的收入。
还有报道称，基于 Blackwell 系列的更先进版本也在酝酿中。据称它的内存与 H20 相当，但 FLOPs 将大幅提高。具体而言，B30A 的 FLOPs 可能是 H20 的 10 倍以上，远高于出口管制门槛。B30A 的定位可能是价格为 B300 的一半、性能也为 B300 的一半。解决办法相当简单：买两倍数量的芯片，就能获得同等性能。考虑到机器学习工作负载中强扩展和弱扩展的运作方式，这是保持竞争力的一条可行路径。
有观点认为，由于中国对 H20 的兴趣下降，需要向中国出货 B30A。其中很大一部分原因是中国政府对大型科技公司施加了压力。尽管有大量说法称中国对 H20 的兴趣下降，但我们认为这并不属实。
具体来说，我们认为这并不反映中国对算力或外国芯片的真实需求。这是自上而下推行的一项错误政策，一旦华为的 HBM 耗尽、无法生产更多昇腾芯片，这一政策就会被逆转；甚至可能是精心设计的边缘政策博弈，目的是争取获批一款更强大的芯片。
这发生在其他消息之后，例如 DeepSeek 无法在华为芯片上获得可接受的性能。这并非巧合。出口管制正在发挥作用，而取得更大进展的最大障碍是算力。
中国可能正试图通过心理战，来争取获得性能强得多的 Blackwell 芯片。虽然 H20 和 H20E 的软件远比 910C 出色，但可以说它们处于同一水准。然而，毫无疑问，B30A 将独树一帜。考虑到 H20、H20E，尤其是 B30A 都擅长推理，这也让中国企业有更多算力来为其模型和应用提供服务。
这将使他们能够在自己拥有的硬件上输出中国 AI。这会推动中国 AI 和中国应用的扩散，不可避免地从美国应用手中夺走市场份额。美国的 AI 技术栈是在美国芯片上运行美国 AI，而不仅仅是芯片。
美国需要在两方面取得平衡：一方面让中国使用美国的 AI 技术栈并减缓其自主技术栈的发展，另一方面限制输往中国的芯片的质量和数量。
H20 被允许进入中国，但鉴于中国的国内能力，向中国出口更强大芯片的步伐应当受到严密把控和监视。
只有当中国明显能够以可观的数量出货可与 H20E 相竞争的产品时，美国才应提高向中国出口芯片的档次。
无论具体是哪款 SKU，这些出口许可都有若干影响，下文逐一讨论。
算力外交的影响
首先，这意味着 DeepSeek 和 Alibaba 等头部玩家将有更多芯片可用于强化学习（RL）。RL 是当前进步的一大驱动力。RL 算力的大部分是推理，而这正是 H20，尤其是 H20E 所擅长的。B30A 的表现会更好。
DeepSeek 等玩家本来就有足够的算力持续改进，R1 获得了一次重大更新，性能提升的节奏类似 o1 -> o3。不过我们坚信，GPT-5、Claude 4 和 Grok 4 已大幅领先 R1，尤其是在智能体任务上。
然而，AI 领域的问题可以靠两样东西解决：人才和算力。DeepSeek 一直拥有前者，现在他们将拥有更多的后者。我们预计，随着 DeepSeek 获得大量进入中国的任何芯片，其进展速度将显著加快。DeepSeek 有意在 V4 中发布多模态模型，但算力稀缺拖慢了进度。
Alibaba（Qwen）和 Moonshot（Kimi K2）也尚未推出大型多模态模型，由于算力限制，主要专注于纯文本。他们今年会发布多模态模型，但在许多能力上仍然明显落后于 OpenAI、Anthropic 和 Google。如果 Blackwell GPU 过早出货，将会加快中国的步伐。
第二个重大影响是，中国现在将有更多算力，可用于向国民提供模型服务和推理。算力限制会影响用户体验，DeepSeek 就刻意以较低速度向用户提供 R1 服务，以节省算力。
算力不足导致的糟糕用户体验，极大地限制了中国部署 AI 的能力。随着用户体验改善，采用率以及 AI 带来的经济效益也会随之提升。不难想象这样一个未来：模型用 H800 预训练，在 H20 上后训练，然后在昇腾和 H20 上向国民提供服务。市场对 AI 驱动产品的需求如此旺盛，只要有更多服务这些模型的产能，就会立刻被消化。中国模型开源的原因之一，就是让其他人可以替他们提供模型服务。有了更多产能，模型就可以闭源，并切断对美国供应商的依赖。
有人声称在某一种芯片上训练的模型必须在同类芯片上推理，这完全是错误的。Anthropic 在 GPU 和 TPU 上完成了 Claude 4 研究和训练的不同阶段。此外，Claude 4 的推理服务在 Nvidia GPU、Google TPU 和 Amazon Trainium 上提供。这种复杂的部署，同时还发生在 Anthropic 是营收增长最快的 AI 公司、并拥有迄今最强的软件工程模型的背景下。
DeepSeek、Alibaba、Moonshot 等主要在 Nvidia 芯片上训练模型，我们认为这一点短期内不会改变。如果 Blackwell 版本得以出货，各个层面的收益都将更加明显。
中国算力快照
随着 H20 获批，中国可获得的 FLOPs 和内存数量将实质性增加。就实际 FLOPs 和内存而言，910C 将是中国本土生产的首次有意义的尝试。我们还预计，各路不法分子会向中国转口一些产品，数量可观的 H100 和少量 B200 会因此流入。
如果 Blackwell 版本得以出货，FLOPs 方面的增幅将更加明显，因为该芯片的 FLOPs 显著更高。在这种情景下，中国除了拥有更多内存，还将拥有更多 FLOPs。
更不用说，包括字节跳动等大型企业在内的中国玩家，仍然可以通过在不受限制的国家租用来获取算力。例如，字节跳动仍然可以从 Oracle 和 Google 等供应商那里获得顶级的 Blackwell GPU。我们此前已详细介绍过这种关系。毫不夸张地说，马来西亚已成为 Nvidia 的一个巨大市场。出口管制也有效地确保了这一局面，马来西亚立即与任何涉及华为昇腾的举动划清了界限。
租用让中国在 Nvidia 芯片不在中国境内的情况下，也能依赖 Nvidia，这是可行的，因为芯片并不需要放在中国。字节跳动的 Seed 模型是在美国的美国云上训练的。
在马来西亚检查 GPU 比在中国容易得多。因此，这是限制不法分子未经授权再出口的有效方式，因为我们认为位置追踪之类的方法在技术上难以实现，也很容易被绕过。请注意，租用仍然允许中国获得训练先进模型的能力。如果允许将其用于提供模型服务，中国就有机会通过全新的、改进的 AI 驱动应用来推广其 AI，从美国产品手中夺取市场份额。但关键的区别在于，访问权限可以被切断。
话虽如此，中国不会允许其数据大量运出境外，因此国内仍然对本土 AI 能力有巨大需求。向中国出售芯片不会改变中国追求硅片完全自主的决心，只会在本土产能满足需求之前起到缓冲作用。
值得记住的是，中国对硅片自主的追求早于美国的出口管制。所谓必须向中国出售 Blackwell 的论调是一个虚假叙事，因为华为很快就会耗尽 HBM。向中国出售芯片只是在国内产能爬坡之前帮他们纾困。在实现自给自足之前，产能爬坡不会放缓。对 Blackwell 的出货必须密切关注国内能力的生产情况后再作权衡。如果华为、寒武纪和 CXMT 的产能提升快于预期，美国就应更早提高门槛。
接下来，我们深入探讨 Nvidia 在中国的未来。这包括 H20 的预期收入以及即将推出的更新的中国专供芯片。我们还比较了中国与美国相比拥有多少算力，以及美国在内存和 FLOPs 两方面如何全面碾压中国。