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禁运H200直接伤害国产AI芯片,应该禁止大厂使用N卡 咱对英伟达 Hopper 架构H200的禁运,看似是保护中国 AI 芯产业发展,实则加速了中国互联网大厂向更先进的 Blackwell 架构迁移,让刚刚追平 Hopper 水平的国产 AI 芯片再次被拉开代差,形成了 "越禁运,国产芯片越难追赶" 的反常识局面。 全球形成中美两大独立 AI 产业阵营,其他国家只能做环节配套;英伟达凭借 CUDA 生态占据绝对霸主地位:"用英伟达不省钱,但省时间”;国产阵营以华为、寒武纪的 ASIC 芯片为主:"省钱,但不省时间",生态仍在建设初期 国内 95% 的算力由互联网大厂调度使用,搞定大厂就等于成功了大半,中国曾是全球最大的 Hopper 架构生态,全球 Hopper 上的算法优化和创新几乎都来自中国,DeepSeek 是绝对主力,国产头部 AI 芯片经过几年发展,架构效率已基本赶上 Hopper,让行业看到了曙光 H200 因禁运和停产无法扩容,大厂被迫加速向 Blackwell 架构迁移,训练端转向 B300/GB300(国内不够就用海外算力),推理端以 Pro 5000 和 5090 为主,这导致刚刚追平 Hopper 的国产芯片,再次被效率更高的 Blackwell 架构甩开几条街 以某国产高端芯片 A 为例: 成本劣势:144GB HBM3e 版本成本约 5.5 万元 / 颗,定价需 15 万元以上;而英伟达 Pro 5000 仅 5 万元左右 / 片 产能劣势:受 HBM3e 供应、代工、封装产能制约,无法实现 KK 级量产摊薄成本 销售策略扭曲:厂商为维持股价,选择 "不卖芯片只卖卡,少卖卡多卖整机,少卖整机多卖超节点集群" 市场错位:本应定位高端训练的芯片,最后只能去打推理市场,还难以与 Pro 5000 竞争 功耗劣势:英伟达采用 4/3nm 先进工艺,整体功耗更低;国产芯片堆更多芯片才能达到同等算力,总功耗更高,市场化竞争力更弱 禁运 H200反而让中国互联网大厂更快地拥抱了英伟达更先进的 Blackwell 架构。国产 AI 芯片好不容易缩小的代差被再次拉大,追赶之路变得更加漫长和艰难。建议禁止大厂使用N卡 关注算力百科,更专业的算力视角
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