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中国新闻
中国这一政策转向暴露了中国国产芯片的关键瓶颈
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2026-07-09
| 来源: 美国之音 |
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中国
或批准顶尖AI公司购买英伟达芯片,分析人士:这一政策转向暴露了
中国
国产芯片的关键瓶颈https://t.co/Sr5wCXgCrW—
美国
之音中文网 (@VOAChinese) July 9, 2026
根据总部位于
美国
旧金山
的科技商业媒体《信息报》(The Information)星期三(7月8日)援引两位知情人士的消息报道,
中国
计划允许国内顶尖人工智能(AI)企业购买数量有限的英伟达(Nvidia)H200芯片。分析人士认为,
北京
的政策转向暴露了
中国
国产AI芯片的关键瓶颈。
该报道称,
中国
官员最近已告知
阿里巴巴
、字节跳动和深度求索(DeepSeek)等公司,他们可能很快获准购买部分H200芯片。
《信息报》的报道称,
北京
方面仍在确定批准英伟达芯片的具体数量,总数可能少于20万颗。
H200是英伟达于2023年11月推出的较先进的AI芯片之一,性能仅次于顶级芯片,被广泛应用于大规模人工智能运算。对
中国
科技公司而言,此类芯片可以帮助他们降低运行大模型和AI应用的成本,提高商业化部署能力。
不过,H200一直同时受到美中两国政府控制:一方面
华盛顿
通过许可证控制出口,另一方面
北京
则通过进口审批决定
中国
公司是否可以购买。
中国
政策突然转向暴露了国产AI芯片诸多问题
今年1月13日,特朗普政府正式批准向
中国
出口H200芯片,此举为H200芯片的对华销售开通绿灯。但是,
中国
迟迟没有接招,反而是一直在推动国内公司采用华为和寒武纪等芯片制造商生产的本土芯片。
中国
国家主席
习近平
在2026年新年前夕发表的新年贺词中,明确表示
中国
的“芯片自主研发有了新突破”,称
中国
成为“创新力上升最快的经济体之一”。
除此之外,
中国
还表示英伟达芯片可能存在国家安全风险。2025年7月31日,
中国
国家互联网信息
办公室
约谈了英伟达公司,要求其解释专供
中国
的人工智能芯片存在的安全风险。
5月12日,英伟达(Nvidia)首席执行官黄仁勋(Jensen Huang)戏剧性地在最后一刻随团跟唐纳德·特朗普(Donald Trump)总统访华。黄仁勋5月底在台北时证实,英伟达虽已获
美国
政府许可向
中国
销售H200芯片,但仍未获
中国
批准。
美商务部长施压SK海力士扩大在美内存芯片生产
中国商人泰国遭绑架勒索千万泰铢 主谋跟前妻有关
"中国球迷朋友太热情,希望能去感受下中国"
华盛顿
智库“哈德逊研究所”(Hudson Institute)资深研究员许毓仁(Jason Hsu)在接受
美国
之音采访时表示,
北京
原本试图通过行政指导,把阿里、字节、深度求索等大模型公司从英伟达生态中“拉出来”,转向华为昇腾(Ascend)芯片等国产方案;但现在
北京
又允许这些公司有限采购H200,本身说明国产替代还没有在性能、供给、软件生态和集群稳定性上完全接住需求。
许毓仁说:“核心瓶颈不只是‘能不能造出一颗AI芯片’,而是能不能大规模、稳定、低成本地制造并部署成可训练前沿模型的系统。”
许毓仁指出,
北京
的政策不是放弃国产化,而是承认一个现实,即“国产芯片可以支撑一部分推理和特定场景,但在前沿大模型训练、超大规模集群稳定性和开发者生态上,英伟达仍然难以被替代”。
华盛顿
对华强硬派和科技界对出售H200深感担忧
根据
美国
对华销售H200芯片的附加规定,这些芯片在获准发往
中国
之前,必须先由第三方测试实验室进行评估,以确认其AI技术性能;此外,对华出口量不得超过售予
美国
客户芯片总量的50%,且出口不会影响
美国
国内订单或先进芯片的生产能力等等。
7月8日,哈德逊研究所资深研究员迈克尔?索博利克(Michael Sobolik)在社媒平台X上发文,表示
美国
“正在为
中国
共产党解决它自身无法解决的技术难题。”
索博利克的贴文写道,通过技术授权英伟达芯片,“
华盛顿
实际上是在为
中国
人民
解放军
提供装备。这或许是我们将来会深感后悔的一个选择。”
索博利克的观点反映出了
美国
国内的一种担忧,即便是性能受限甚至属于旧架构芯片比如H200,也可以通过集群方式组合起来,从而为
中国
的网络、军事以及主权AI模型提供强大算力。
长期研究科技和AI议题的前
台湾
立委许毓仁告诉
美国
之音,
美国
科技界当然会担忧,但真正担忧的不是单颗H200,而是
中国
是否能把“受限芯片+国产芯片+电力+数据中心+开源模型”组合成规模优势。
许毓仁指出,
美国
政界和科技界的担心在于,即使H200不是英伟达最先进的Blackwell/Rubin世代芯片,但如果
中国
拿到足够数量,并“与华为昇腾、寒武纪等国产芯片混合部署,再加上国家补贴、电力调度、数据中心建设和大模型工程优化,仍可能显着缩小前沿AI的能力差距”。
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