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    分析:中國公司為何不得不依賴英偉達芯片

    2025 年 8 月 22 日Updated:2025 年 8 月 22 日尚無留言
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    分析:中國公司為何不得不依賴英偉達芯片

    2025年7月26日,全球領先的圖形技術和數字媒體處理器供應商英偉達位於加利福尼亚州圣塔克拉拉总部外景。(周容/大紀元)

    【2025年08月21日訊】(記者紀語安綜合報導)美國總統川普(特朗普)剛剛允許科技大廠英偉達(Nvidia)將H20芯片銷往中國,但需向美國國庫繳納15%的銷售收入。而北京當局則施壓企業,下令要中企暫停採購H20。
    據《金融時報》報導,7月15日,也就是川普政府解除H20出口管制的隔天,美國商務部長盧特尼克(Howard Lutnick)表示,美國不會向中方「出售最好的產品,也不出售第二好的產品,甚至也不出售第三好的產品」,「我們希望向中國銷售足夠多的產品,使中方開發者持續需要美國技術生態。」
    隨後,北京政府將Nvidia H20芯片列為「戰略物資」,並要求主要雲服務商暫停採購H20。這可能有利於壁仞科技(Biren)、華為、燧原科技(Enflame)、摩爾線程(Moore Threads)等中國國內企業。
    但情況又出現反轉——DeepSeek放棄使用華為昇騰(Ascend)AI處理器訓練其R2模型,原因是華為芯片效能不穩定、芯片間連接速度不足,以及華為核心軟體平台CANN的限制。
    這令人質疑,北京能否真的依賴自家硬體來推進AI發展。
    耗資數十億美元扶持 半導體業仍依賴西方
    隨著美國對中國高科技領域制裁日益加劇,自2010年代中期以來,中共長期宣稱要實現科技自主,尤其是在新興科技領域。然而,雖然政府多年來投入數十億美元扶持晶圓廠與半導體產業,中共技術仍落後於西方,難以建立完整且自主的AI供應鏈。
    此外,中方也缺乏能與CUDA相抗衡的軟體生態體系。CUDA是由Nvidia開發的軟體運算平台和程式設計模型,可大幅提升運算效率。
    Nvidia仍然主導市場
    Nvidia提供高效能GPU(圖形處理器)搭配穩定且多功能的CUDA軟體生態已超過十年。因此,中國主要的AI企業,包括阿里巴巴、百度、騰訊,以及DeepSeek等,都依賴Nvidia的硬體與軟體。
    雖然阿里與百度也開發自家AI處理器,但仍大量採購Nvidia H20。
    據半導體研究公司SemiAnalysis估計,Nvidia去年生產了約一百萬顆HGX H20,幾乎全部被中國買走。
    SemiAnalysis之前還發布報告指出,華為AI處理器Ascend 910C號稱是「中國製」,其實採用台積電7奈米芯片,另一款Ascend 910B也是使用台積電芯片,中芯國際遭質疑只是掛名。
    美國智庫蘭德公司(RAND)研究員海姆(Lennart Heim)也表示,華為在2024年利用非法手段自台積電取得約三百萬顆芯片,用以生產約140萬到150萬顆Ascend 910C,這數量接近Nvidia對中國的供應量。
    儘管如此,除華為自身的鵬程Pangu模型以外,其它中國企業仍偏好Nvidia。
    例如DeepSeek的R1模型是以5萬顆Nvidia Hopper系列GPU訓練完成,包括3萬顆HGX H20、1萬顆H800,以及1萬顆H100,其軟體平台幾乎全依賴CUDA。
    當DeepSeek在開發R2模型時,雖然中共當局希望其改用華為Ascend 910,但由於效能不穩定等原因,最後仍改回用Nvidia的GPU進行訓練,僅在推理環節使用Ascend。
    中方半導體產業的軟硬體困境
    在硬體方面,目前中國仍無法在本土生產與AMD、Nvidia相媲美的先進製程AI芯片。
    中國所有的AI芯片龍頭企業,包括華為、壁仞、摩爾線程等,都在美國商務部實體清單上,無法使用台積電的先進製程。這些企業只能依賴中芯國際(SMIC),而SMIC的技術仍落後。
    雖然中芯稱已能生產7奈米芯片,並計劃推進至6奈米與5奈米,但產能與良率仍是疑問。
    在軟體方面,華為的CANN等軟體之所以落後CUDA,主要是因為Ascend芯片較少人使用,難以吸引開發者投入。相反,CUDA平台的普及正是因為有數百萬個Nvidia GPU,形成正向循環。
    即使中方能大量供應Ascend或壁仞GPU,若軟體平台不成熟,開發者依然不會選擇這些處理器。DeepSeek的R2訓練失敗就是最好的實例。
    因此,中國AI半導體產業受限於產能不足、技術受限,及企業過度競爭等問題,很難挑戰Nvidia建立的半導體產業生態體系。
    (本文參考了Tom’s Hardware的報導)
    責任編輯:林妍#

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