摩尔线程炒作到多少,我们怎么看? 英伟达H200对华开放对国产芯片行业及科技企业的影响分析 英伟达近期对华开放H200 AI加速卡(基于Hopper架构的高性能GPU),虽未完全解除高端芯片出口限制(仍可能附加算力/带宽约束),但其释放的信号将深刻影响国产芯片竞争格局。 对国产芯片行业的短期冲击与长期倒逼 短期看,H200凭借超算性能(FP8算力超60 TFLOPS)和大模型适配优势,可能挤压国产AI芯片(如寒武纪思元、壁仞BR100)在高性能计算场景的市场空间,尤其对依赖通用算力的云计算厂商形成吸引力。但长期看,此举将加速国产替代进程:一方面,政策端或进一步加码对国产芯片的扶持(如信创采购倾斜);另一方面,倒逼国内企业聚焦差异化竞争——如在边缘计算、垂直场景(自动驾驶、工业AI)中优化能效比,或通过软件生态(如兼容CUDA的异构计算框架)降低迁移成本。 重点科技企业应对策略 • 摩尔线程:作为国产GPU新锐(MTT S80/S3000对标RTX 40系),需抓住“性能追赶+场景细分”双主线。其在图形渲染、元宇宙领域的布局可避开H200的大模型主战场,同时通过绑定国内云厂商(如阿里云、华为云)的定制化需求,巩固信创市场份额。 • 小米:芯片布局集中于自研SoC(澎湃S2/P1)和IoT芯片(如充电管理IC),对AI GPU依赖较低。其更可能通过“终端+生态”间接应对——例如,与国产AI芯片厂商合作优化手机端大模型推理效率,或在汽车业务中探索车规级芯片自主化。 • 阿里巴巴:平头哥含光800(云端推理芯片)已规模化商用,玄铁CPU覆盖物联网。面对H200,阿里云或采取“混合算力”策略:高性能场景短期采购H200,同时加速含光系列迭代(如提升训练能力),并通过云服务输出“国产+国际”弹性算力,降低单一供应商风险。 英伟达H200开放是“压力测试”,国产芯片需在技术突破(如先进制程、架构创新)和生态构建(软件工具链、行业解决方案)上加速,而科技企业的差异化布局(摩尔线程的场景深耕、阿里的云芯协同)将成为破局关键。
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