国产算力破局之战开打了吗 生死较量背后的机遇与挑战。全球每三个AI项目中，就有一个因算力不足而受阻。中国的GPU市场正以每年32%的速度增长，预计到2025年市场规模将突破1200亿元。这场算力争夺战的核心是国产GPU与英伟达之间的竞争。
英伟达的H100芯片成本仅约3000美元，售价却高达3万美元，毛利率超过80%。2025年第一季度，其单季营收达到362亿美元，相当于比利时整个国家的GDP，占据全球98%的AI芯片市场份额。此外，英伟达通过CUDA生态锁定了全球3000万开发者，使得微软、谷歌等巨头即使被高价“薅羊毛”也只能继续使用其产品，因为更换芯片需要重写代码，成本高昂。
美国对中国的制裁反而加速了国产GPU的发展。2022年禁售A100，2025年H20也不再供应中国市场。为绕过限制，中国企业通过新加坡采购，尽管价格翻倍，需求仍然旺盛。这给了国内厂商机会，摩尔线程在2025年上半年募资80亿，沐曦科技融资39亿，壁仞科技准备在香港上市。然而繁荣背后也存在泡沫，寒武纪市盈率高达400倍，摩尔线程三年亏损50亿，资本市场对国产GPU既有期待也有担忧。
面对技术封锁，中国企业采取了“算力榨取”的策略。DeepSeek开源模型使训练成本减半，腾讯和字节通过软件优化提升了国产GPU利用率。硬件方面，分布式架构成为关键。华为昇腾的万卡集群在训练精度上接近英伟达A100，性能扩展系数超过90%。摩尔线程也将夸娥智算集群从千卡升级到万卡，对标国际顶尖水平。
过去，中国厂商使用进口GPU只能获得10%至20%的利润。如今，景嘉微的JM5400芯片实现了高性能GPU零的突破，中芯国际的7nm工艺支持了芯片量产。国产化后，利润分配反转，70%至80%留在国内。政策支持下，2025年国资智算中心必须100%自主可控，为国产GPU提供了稳定市场。摩尔线程的MUSA架构试图打破CUDA垄断，虽然目前还较弱小，但有潜力发展壮大。
不过，国产GPU仍面临挑战。英伟达的Blackwell架构领先三代，而国产芯片还在追赶。光刻机和EDA工具受限，ASML的EUV光刻机无法进入中国，导致7nm以下工艺难以实现。资本市场的过热也令人担忧，科创板未盈利企业IPO占比超过70%，寒武纪的高估值能否持续是个问题。另外，美国开始关注HBM显存，这可能成为新的瓶颈。
短期内，异构计算和软件优化是填补算力缺口的关键。通过混搭不同架构的芯片和算法优化，中国企业正在尝试弯道超车。长期来看，RISCV架构构建自主生态是重要方向。英伟达宣布将CUDA移植到RISCV，为中国提供了一个机会，如果能抓住这个机遇，五年内将全球市占率提升到30%并非不可能。
当中国企业能够以十分之一的成本实现同等算力时，英伟达的“AI税”帝国还能维持多久？这场算力战争的结局或许就在国产GPU的每一次迭代中逐渐显现。
