2025 年 12 月 9 日，特朗普政府批准英伟达向中国出口其广受欢迎且性能卓越的 Hopper H200 GPU，标志着此前全面限制政策的明显转向，也为中美 AI 竞赛带来了一个耐人寻味的节点。该决定释放出两个明确信号：
首先，英伟达有望在一定程度上恢复其在中国市场的商业存在，从而为美国在 AI 竞赛中争取相对优势。今年 10 月，英伟达CEO 黄仁勋曾指出，受此前出口管制影响，公司在中国高端 AI GPU 市场的份额已从约 95% 下滑至 0%。随着 H200 获准出口，英伟达得以实施更加精细化的全球策略，包括产品分级、选择性出口，以及在中国本土芯片厂商快速崛起背景下更有力地强化自身生态体系。从结果上看，这一举措也可能在一定程度上放缓中国推进 AI 芯片自主化进程的节奏。
其次，该决定体现了华盛顿地区对自身技术领先地位的信心。尽管 H200 性能依然卓越，但英伟达新一代 Blackwell 架构旗舰 B200 的吞吐量几乎是 H200 的三倍，而预计于 2026 年推出的 Rubin 架构将进一步拉大性能差距。因此，中国当前能够获得的 AI 芯片，与美国本土及其他市场所部署的最先进产品之间，依然存在显著代际差距。换言之，真正最先进、性能最强的芯片仍然被保留在中国市场之外。尽管英伟达在商业层面更倾向于不受限制，但仍必须遵守美国对华出口管制框架。
NVIDIA 旗舰产品 Blackwell B200 的吞吐量比 H200 高出 3.1 倍
来源：英伟达
英伟达H200 为中国芯片自主计划带来的复杂影响
美国出口管制的调整不仅是外交政策工具，同时也成为贸易杠杆和财政收入来源，这无疑增加了中国长期推进芯片自主化战略的复杂性。与此同时，中国也在持续强化对外资芯片的监管力度。例如，据报道字节跳动被限制在新建数据中心中继续使用额外的英伟达GPU；而中国政府的采购清单也已明确倾向于华为、寒武纪等本土 AI 芯片厂商。
核心矛盾在于，英伟达两代前的 H200芯片的整体性能仍显著领先大多数国产 AI 芯片。以当前最具竞争力的国产方案——华为昇腾 910C 为例，其整体处理性能也仅达到 H200 的 76%左右，内存带宽约为 H200 的三分之二。寒武纪、海光等其他厂商在芯片性能上差距更为明显。因此，仅从 AI 软件和平台上市时间的角度考量，H200 即使溢价销售，依然对部分中国企业具备极强吸引力。根据中国监管层允许的采购范围，英伟达有可能在中国重新获得约 10%–25% 的市场份额。
英伟达 GPU 如何与中国国产 AI 芯片发展并存
在 Counterpoint Research 所建模的情景中，短期内更可能出现一种阶段性的“共存式均衡”：
1）训练环节使用英伟达 GPU，推理环节以国产 AI 芯片为主
中国并不需要在整个技术栈上同时实现突破，更现实的路径是优先占领出货量最大、商业化最关键的环节。推理驱动部署，部署推动规模化。目前来看，国产芯片已足以满足高吞吐量推理工作的负载需求，真正的瓶颈仍在训练算力，而 H200 的开放恰好缓解了这一情况。由此形成一种现实可行的均衡状态：
国产 AI 芯片主攻成本敏感、规模化推理市场
英伟达 GPU 负责资本密集型的训练阶段，而中国在此领域仍需前沿性能支持
这一模式既能最大化国产芯片利用率，又能在前沿算力层面尽量降低对美国技术的依赖，同时该方案还确保了模型训练与生态体系的连续性，使国内 GPU 技术栈在追赶过程中仍能保持竞争性。
2）利用 H200 的引入转化为“技术催化剂”
H200 本次的合法引入并未削弱中国减少对美国 AI 加速器依赖的战略目标，反而可能加速这一进程。可实际对标的英伟达产品，为国产厂商提供了更清晰、更现实的性能参照，有助于缩短技术反馈周期，并推动更激进的性能目标设定。
从产业逻辑看，竞争往往是能力提升的催化剂，而非阻力。通过直接对比英伟达两代前产品的真实表现，本土领军企业的压力正在进一步加大，迫使其更快缩小技术差距。在这一过程中，H200 更像是一个“必须被超越的目标”，而非不可替代的依赖。
3）加速推进国产 ASIC 芯片
GPU 属于通用型芯片，而当模型结构趋于稳定、工作负载更加清晰后，ASIC 几乎是必然选择。相较 GPU，ASIC 在能效比、单位成本以及供应链复杂度方面具备显著优势。中国制造体系在成本驱动型迭代方面具备天然优势，这为华为、寒武纪等厂商在专用加速器方向提供了空间。如果在 GPU 架构与 CUDA 生态壁垒下难以全面追赶英伟达，中国或可在面向大模型和多模态任务的专用加速器领域上实现换道突破，类似谷歌通过为自身工作负载深度优化的 TPU 技术栈构建英伟达之外的替代方案。
然而，无法使用台积电先进制程仍是中国半导体生态系统面临的核心挑战之一。值得注意的是，尽管中芯国际等企业正努力在工艺节点、产能和设备利用率方面缩小差距，在晶圆良率方面尚未实现突破。
4）构建“硬件 + 软件 + 数据 + 生态”的全栈生态
英伟达的全球领先地位不仅源于芯片性能本身，更在于其掌控了从 CUDA、基础库、框架、开发工具到模型优化，以及开发者和合作伙伴网络在内的完整生态体系。中国希望复制这一高度垂直整合的模式，但这注定是一场长期的系统工程。
从长期看，决定竞争力的关键在于生态系统而非芯片本身。若中国能够实现从计算、框架、模型到应用的完整本土化闭环，其降低对美国技术依赖的效果将远超任何单一芯片突破。一旦生态系统形成自我维持的闭环，芯片差距的重要性便会降低——因为工作负载将围绕本土平台持续扩展。
总结
对英伟达而言，重返中国市场有助于提升公司营收规模、扩大其仍具强大性能的两代前产品英伟达 H200 的出货规模，并在一定程度上修复其生态体系影响力。
对联想、富士康等英伟达的合作伙伴而言，整机与整柜系统在中国市场仍具备现实商业机会。
此举彰显了特朗普政府对其本土 AI 解决方案的信心，重振了美国在 AI 领域的领导地位，并可能使中国实现 AI 芯片自主化的进程变得复杂。在此过程中，美国还将对向中国销售这些芯片征收高达 25% 的政府费用。
对中国的企业而言，这把双刃剑既带来机遇也存在挑战。对于那些等待高性能英伟达芯片加速产品上市周期、提升模型训练效率的企业来说，这无疑是重大利好。然而，对于那些使用性能较弱替代方案进行训练的中国企业而言，这可能在某种程度上拖慢其发展步伐。
一个切实可行的方案是在部分企业中采用英伟达 GPU 进行训练，同时使用国产AI芯片进行更广泛的大规模推理。
这种分立模式在最大化国内算力利用率的同时，最大限度地降低了美国在边境地区的依赖程度。
从谷歌 TPU 的经验来看，随着模型架构稳定、工作负载清晰，ASIC 将在能效、成本和供应链复杂度方面展现优势。
但不可忽视的是，台积电等先进晶圆代工产能的可及性，仍是中国 AI 加速器产业绕不开的关键瓶颈。
