华为高管：国产芯片已基本突破算力封锁，中国 AI 模型堪比美国

英伟达业绩下的地缘政治阴影

昨天，英伟达发布了新一季财报，其中一个细节耐人寻味。

公司高管在谈到 H20 芯片时透露，其数据中心业务收入环比下降了 1%，主要就是因为 H20 的销售额锐减了 40 亿美元。

尽管如此，英伟达还是成功向中国以外的客户卖出了约 6.5 亿美元的 H20，并坦言第二季度在中国本土的销量为零。

展望未来，英伟达的业绩指引完全建立在无法向中国销售任何一枚 H20 芯片的假设之上。

CEO 黄仁勋坦言，如果能重返中国市场，今年将是一个价值 500 亿美元的巨大机会。CFO 也补充说，一旦 H20 问题解决，仅一个季度就能带来几十亿美元的收入。

财报会后，黄仁勋再次向媒体强调了中国市场的重要性。

他解释道：“全球一半的 AI 研究员都在中国，那里有海量的 AI 公司和 AI 芯片公司。如果我们缺席，他们必将发展自己的替代方案。”

事实也的确如此，一些本土 AI 芯片公司的业绩和股价都创下了历史新高。如果我们有机会参与竞争，对中美双方都是好事。

黄仁勋甚至非常感激美国总统的决策，认为这让美国公司有机会去争夺那个每年以 50% 速度增长的 500 亿美元市场。

他总结说，中国是世界第二大 AI 和计算市场，美国必须参与其中，这对美国的出口、财政和技术领导地位都至关重要。

整份财报清晰地传递出一个信号：驱动英伟达增长的是势不可挡的 AI 浪潮，而唯一能让它减速的，只有地缘政治和中国本土芯片的崛起。

去英伟达化：国产替代的全面加速

在中国，对这份财报的讨论充满了钦佩与乐观，但也有理性的声音指出了背后的隐忧。

大家开始聚焦于 H20 禁售对英伟达收入和股价的拖累，以及它深陷的地缘政治困境。

一家知名科技媒体“字母榜”对此评论道：黄仁勋最大的挑战，是如何在地缘政治的夹缝中求生。

他一边要向华盛顿解释，贸易限制会伤害美国公司的长期竞争力，甚至催生强大的本土对手。

另一边，他又必须面对中国的审视。出于对供应链安全的担忧，中国的客户和监管机构正全力扶持国内的替代选择。

数据显示，中国的智能算力规模将在未来几年保持 30% 以上的年均复合增长率。

一旦这个巨大且高速增长的市场形成了软硬件闭环生态，它对外部技术的依赖将永久性降低。

到那时，即便外部环境缓和，管制放松，英伟达也可能发现中国的大门已经向它关闭。

因为客户早已习惯本土供应链，开发者也被锁定在国产软件平台，整个产业完成了“去英伟达化”的进程。

同时，国家政策也在加速这一进程，通过制定能效、液冷等新标准，快速催生并普及本土技术体系。

尽管面临封锁，中国国产算力的发展速度依然惊人。《金融时报》最近的报道就披露了一些关键进展：

• 华为在建的三座晶圆厂即将陆续投产，总产能将超过目前中芯国际的同类产线。
• 中芯国际计划明年将 7 纳米产能翻倍。
• 华为新产能上线后，寒武纪、摩尔线程等芯片设计公司将获得更多产能支持。
• 长鑫存储正在测试 HBM3 高性能内存，目标明年发布。

当然，这些进展能否顺利实现，还取决于光刻机等关键设备的供应和良率的爬升，前方仍有挑战。

但不可否认的是，中国芯片制造的本土化进程正在全速前进。

一个更有趣的信号来自市场。DeepSeek 的一句“UE8M0 FP8 架构是为下一代国产芯片设计的”，直接点燃了整个芯片板块。

这句话的真实意图已不再重要。重要的是它所激发的市场信心。

上周五，A 股指数冲破 3800 点，寒武纪股价甚至一度超越贵州茅台，成为A股第一高价股。

一个强烈的共识正在中国内部形成：在“AI+”的浪潮下，国产 AI 潜力巨大，并且正迈入软硬件协同发展的关键阶段，这恰恰是摆脱对海外算力依赖的根本路径。

系统性创新：华为的“算力沃土”战略

在最近的 828 B2B 企业节上，华为董事陶景文给出了一个极为乐观的判断。

他表示，以华为为首的硬件公司，应该已经基本克服了美国施加的算力瓶颈。

同时，中国也涌现出 DeepSeek 等优秀的大模型公司，模型竞争力已经可以与美国同行相媲美。

陶景文强调，华为已构建起从算力、数据库到工具链的完全自主生态，包括上月完全开源的 CANN 计算架构。

在华为云上，企业可以快速调用各种模型和工具，无论应用多复杂，都能高效地完成训练和部署。

就在这场活动前，华为云刚刚经历了一场大规模组织架构调整。

调整后的业务将聚焦于“3+2+1”，即通用计算、AI 计算、存储三大核心，以及 AI 平台和数据库两大关键，和安全这一基石。

尽管华为官方未予置评，但外界普遍认为，此举旨在集中资源，强化软硬件协同，聚焦昇腾 AI 核心业务，以应对日益增长的盈利压力。

在技术层面，华为云也展示了其最新进展。通过新的 xDeepServe 架构，可以将混合专家模型（MoE）拆分、并行部署在不同处理器上。

经过优化，单卡处理速度提升了 4 倍，延迟仅 50 毫秒，性能提升显著。

目前，华为云的 MaaS 平台已经全面支持深度求索、Kimi、通义千文、盘古等国内主流大模型。

在另一场大数据产业博览会上，华为云 CEO 张平安再次重申，面对未来十年算力需求上万倍的增长，华为云致力于构建中国的“算力沃土”。

他透露，过去一年华为云的总算力增长了近 250%，昇腾 AI 云服务的客户数也增加了超过 5 倍。

华为如何在实现性能和规模的双重突破？张平安的答案是：大融合。

通过整合光通信、网络、供电等跨领域技术，用系统工程弥补单点技术的不足，以带宽、空间和能源换算力，最终实现整体性能和规模的飞跃。

早在今年 7 月，张平安就提出，中国不应只依赖最先进的芯片，更应发挥自身在网络、能源等领域的优势，通过云端架构的创新来解决算力难题。

这或许为中国在 AI 时代的算力竞争，指明了一条不同的、更具系统性优势的道路。