美输中缩水版AI芯片没人要，谁是最大获益者？

近期DIGITIMES有几则报导与评论，谈及NVIDIA推出特供国内的2度降规AI芯片H20，但国内客户意愿缺缺一事。值得探讨的是，商业潜力庞大的国内内需市场缺口，究竟会由哪家半导体业者得利呢？

2023年10月，美国商务部BIS更新先进计算芯片和半导体制造设备出口管制规则，规范总算力及效能密度（总算力／晶粒面积）上限，受限制芯片包括NVIDIA的A100/A800/H100/H800/L40S系列、超微（AMD）的MI250/MI300系列，以及英特尔（Intel）的Gaudi2系列，之所以国内客户对采购H20意兴阑珊，是因为大语言／多模态基础模型，已然成为万亿级参数的军备竞赛，以H20组建的AI算力丛集，难以支持这般规模的训练任务。

国内业者的因应之道有四，一是透过各种管道购买更多的A100等受限芯片／模块／板卡；二是透过各种管道购买更多的受限绘图芯片／板卡；三是自研AI芯片；四是购买国内国内业者的AI芯片。

解法一是建制算力最理想的解方，解法二是没鱼虾也好的应对作法，但从日前图森未来被疑偷运NVIDIA A100芯片给国内遭美方阻止并调查，以及阿布达比人工智能／云端服务集团G42出脱所投资国内公司股份及切断国内供应链这两事例看来，美国的围堵力道只会愈来愈紧。解法一与解法二或早或晚会遭断粮，并非长远之计。

解法三为云端业者自研芯片，国内AI公有云有阿里云、百度智能云、腾讯云与华为云等四大巨头，真正仅供自家云端服务使用而未对外商业贩售者，仅有腾讯采12纳米制程的紫霄，但其与阿里平头哥的含光800均为AI推论芯片，非供AI训练使用。

归纳解法一、二、三后可发现，针对云端／互联网业者及服务器业者需求的商业AI训练芯片，才是国内AI算力产业链的发展关键，参与者包括云端业者旗下的华为海思、百度崑仑芯及腾讯持股21.37%的燧原科技，以及海光、寒武纪、沐曦、天数智芯、璧仞、摩尔线程、登临等业者。

会脱颖而出接收这庞大市场缺口的业者，我认为有2个条件：一是在芯片层次，取得国内拥有先进技术的晶圆代工厂、封测厂与存储器厂的策略性支持；二是在硬件／软件／应用层次能建立完整的供应链／生态系。对独立的芯片业者来说，即便取巧推动「类CUDA平台」模式，我认为仍具有高度挑战性，而在大集团旗下，拥有云端／互联网龙头业者在后强力支持的业者会更有机会，这其中我最看好华为。

华为与中芯的先进芯片合作，已然成为国内突破美国封锁的关键所系，海思昇腾910b采中芯7纳米N+2制程，下一代昇腾920则可望推进至5纳米，成为国内内部与NVIDIA H100算力落差最小的芯片。

若从生态系角度来看，华为自己在服务器主机板上除了AI芯片外，也包括鲲鹏CPU、基板管理控制器（BMC）芯片、网通芯片、与SSD控制芯片等。在其上有对标NVIDIA CUDA+cuDNN的CANN（Compute Architecture for Neural Networks）混合式运算架构，支持主流的PyTorch及TensorFlow及华为自己的昇思MindSpore等多个AI架构，更上层也有完整的算法开发与应用开发的软件堆叠。

华为服务器硬件合作夥伴包括华鲲振宇、神州数码、清华同方、宝德计算机等业者，以及多家应用软件与SI业者。观察其客户名单，已拿下包括百度、科大讯飞及360等指标性云端／互联网／AI公司及三大运营商。此外，国内各地都在积极建立AI计算中心，多数的标案均由华为昇腾方案得标，其中包括北京、天津、广州、杭州、重庆、成都等重点城市等。

在外有美国管制难出海，内逢经济疲软影响筹资的大环境下，再加上建立软硬件生态系的高门槛让业绩拓展无法一蹴可几，国内新创AI芯片业者普遍面临营运上的挑战，2023年陆续传来寒武纪与摩尔线程裁员、壁仞科技2位创始人离职的消息。

相较之下，作为国内事业范畴最广、掌握云端服务／电信网络到终端装置、软硬件垂直整合程度最高、公司也最赚钱的华为，看来是最有底气接收美国管制下所让出国内算力市场缺口的业者。若国内政府想要与NVIDIA CUDA脱勾，建立起全然自主可控的算力生态系，除华为外还有更好的选择吗？