据美国《财富》杂志网站12月6日报道，英伟达首席执行官黄仁勋近日表示，美国建设人工智能（AI）基础设施太慢，中国可能会在“AI竞赛”中迎头赶上。 NVIDIA CEO黄仁勋（资料图） 资料来源：美国媒体报道，11月下旬，黄仁勋在与美国智库战略与国际研究中心（CSIS）负责人约翰·哈姆雷（John Hamre）对话时表示：“如果要在美国建立数据中心，从破土动工到建造人工智能超级计算机大约需要三年时间。” “在中国，一个周末就可以建成一座医院。”他还表示，中国在人工智能基础设施建设方面具有优势，在能源领域拥有强大的生产能力。 “中国有两个经济体，它们像美国一样拥有更多的能源，而且我们的经济比他们更大。这对我来说没有意义，”黄说。尽管如此，黄仁勋不相信事实表明，英伟达仍然保持领先AI芯片技术“很多代”的优势，能够满足市场对该技术以及先进芯片和制造工艺的需求。他对英伟达未来的发展仍持乐观态度。他指出，美国政府正在推动加大对人工智能领域的投资。 《财富》杂志报道称，NVIDIA是美国众多投入巨资开发数据中心的科技公司之一。专家预测，仅明年一年，美国的相关投资就可能超过1000亿美元。报道称，Databank首席执行官Raul Martinek表示，目前建设数据中心的成本约为每兆瓦（MW）1000万美元至1500万美元，而较小的数据中心通常需要40兆瓦的电力。他预计，为满足AI领域快速增长的需求，美国明年将新增5至7吉瓦的电力供应。耳，对应投资规模在500亿美元至1050亿美元之间。孔二君延伸阅读：国产AI芯片全面替代时代或将到来。英伟达的挫败感可能即将到来。 “全面替代”的时机或许即将到来。物欲横流的中国芯片产业有着深刻的观察。 “全面替代”的时机或许即将到来。过去一周，西方媒体和社交媒体一直在谈论一个问题。有消息称，中国国家资金支持的新数据项目必须使用国产AI芯片。当英伟达听到这个消息时，他可能感到非常震惊。一丝希望即将破灭。 CEO黄仁勋正在努力游说白宫“释放”旗舰芯片Blackwell，并试图向中国发出友好信号——“中国将赢得AI竞争”。 2022年，NVIDIA在中国芯片市场的市场份额将达到95%以上。到2025年上半年，这个数字将是54%。消息传出后，相关中国上市公司股价大幅上涨，市场对国产高端AI芯片的预期再次扩大。中美贸易摩擦持续，全面交流不可避免。可以肯定的是，在“两个方向分兵”的大背景下，中美两国在AI芯片领域的竞争已经超越了简单的技术竞争，已经演变成两种完全不同的技术路线和商业生态之间的竞争。综合竞争。风变了。黄仁勋在中美之间“走钢丝”的打算算不了什么。上周有传言称，美国总统特朗普和中国国家主席习近平在韩国举行会谈时可能会达成一项协议，允许英伟达在中国销售“精简版”Blackwell 芯片。然而，传闻并没有成为事实。 11月5日，路透社报道了上述人士据报道，黄仁勋的销售计划并不存在。图为黄仁勋/weNvidia官网截图。这个消息并不“令人意外”。中国的更新换代计划继续推进。 2025年4月，中国政府强调，面对新一代人工智能技术快速演进的新形势，要充分发挥新国家制度优势，坚持自力更生、自力更生。政府将支持人工智能芯片的研发和生产。 2025年7月，中国互联网监管机构国家互联网信息办公室约谈英伟达，要求该公司解释在华销售的H20算力芯片存在“后门”风险。当时“中国特别版”H20“发布”，黄仁勋甚至连夜去台积电追加订单30万颗芯片。美国虽然愿意卖，但中国不愿意不愿意买。风变了。据政府招标文件显示，2021年以来，我国人工智能数据项目已获得国家资金支持超过7000亿元。中国的大多数数据中心都获得某种形式的国家资助。不过，目前尚不清楚有多少项目将受到新规定的影响。消息人士透露，一些原本计划部署NVIDIA芯片的数据中心项目在开工前就停止了。中国民营企业不再信任Nvidia。 9月，阿里巴巴推出了搭载自研芯片的AI服务器。华为“史无前例”地宣布，将在2028年推出四款AI产品。此前，华为尚未透露AI芯片研发路线图。按照计划，华为将于2026年至2028年分阶段推出四款Ascend系列/来源：界面新闻 腾讯也公开表示，将响应政府号召，差异化竞争根据成本和其他客户要求调整国内产品和海外产品。在中国AI芯片市场，海外产品主要来自Nvidia、AMD和Intel。中原证券基于美国伯恩斯坦数据的调查显示，NVIDIA在中国AI芯片份额将从2024年的66%下降到2025年的54%。中国企业华为的存在感大幅增加，其市场份额将从23%扩大到28%。中国“国产”AI芯片的崛起，基本实现了从“可用”到“好用”的跨越。例如，华为Ascend 910C、寒武纪Epoch 590等产品在算力密度、能耗和性价比等方面均达到国际领先水平，甚至在某些场景下超越。这一突破为端侧AI算力、重新配置消费电子产品的智能体验提供了更强有力的支撑。华为采用的7nm（n+2）工艺Ascend 910C拥有530亿个晶体管，通过双裸片封装设计，将两个Ascend 910b组合在一起，实现性能提升。业界预估，910C在FP16精度下的单卡运算能力可达到近800TFLOPS，接近NVIDIA H100芯片的80%。在升腾910C超级节点CloudMatrix384中，384颗升腾910C NPU和192颗鲲鹏CPU通过超高带宽、低时延的统一总线（UB）网络互连，计算效率全面超越Nvidia H100和H800。在消费电子领域，虽然Ascend 910C主要应用于数据中心，但其副产品Ascend 310B在工业场景中却取得了惊人的成绩。 Ascend 310B采用8W超低功耗设计，实现32tops int8算力，原生支持OPC-UA、Modbus等15种工业协议。华为升腾芯片寒武纪590芯片采用chiplet技术采用动态电压频率调整（DVF）技术，相比传统架构，设备功耗降低35%，能效提升50%。在医学影像分析场景中，思源590驱动的AI诊断系统已进入多家三甲医院，将CT读片时间从30分钟缩短至3分钟。在边缘计算场景下，国产AI芯片也展现出强劲的竞争力。例如，寒武纪MLU220边缘加速卡的功耗仅为8.25W，INT8的算力为8tops，低于Nvidia Jetson Xavier NX（21tops）的功耗，同时保持了类似的算力水平。这种节能设计对于智能手表等电池供电的电子设备尤其重要。值得注意的是，国产AI芯片的更换并不是简单的硬件更换，还涉及到整个软件生态的重构。例如le，华为Ascend提供了通过cann切换nvidia cuda代码的工具。天枢智信公司也采取了类似的策略，通过兼容性解决方案和自动代码迁移工具来降低生态门槛。随着英伟达旗舰级AI芯片、AMD和英特尔在中国市场逐渐淡出，中美两国在AI芯片上的竞争已经超越了纯粹的技术竞争，演变成了两种不同的技术路线和商业生态。 “美国路线”的特点是性能强、生态壁垒高。以NVIDIA为代表的美国路线，不断颠覆半导体制造工艺，打造绝对顶级性能的通用GPU，同时构建软件护城河。其芯片正在快速迭代，英伟达目前使用blackwell芯片继续定义AI算力的天花板。 CUDA 软件生态系统联合了数百万开发人员私奔者遍布全球，用户习惯和生态粘性难以复制。尽管Nvidia Blackwell在技术上领先，但NVIDIA却失去了最大的消费者——中国市场。 “中国线”的特点是集群突破、自主可控。由于无法获得最先进的芯片，中国的竞争战略强烈基于实用主义和国家优势。集群架构的突破是指华为在CA方面的突破，Loudmatrix等技术将数百甚至数千颗国产芯片高速互连，形成计算能力的大集群，利用体积优势弥补单点性能的不足，从而在系统级性能上对标国际领先产品。集群模式消耗大量电力，但中国廉价能源尤其是绿色电力的优势有效消除了这一劣势。同时e、强有力的产业政策和庞大的内需市场为国产芯片提供了重要的“地盘”。不过，软件生态仍然是中国AI芯片的短板。如何从“会用”发展到“好用”、客户“想用”，是中国企业下一步必须攻克的难题。我国AI芯片总体实现了从“可用”到“好用”的跨越。可以判断，未来中美两国将基于不同的技术基础和软件栈，发展各自的AI计算动力系统。中国市场的独特需求将催生更多的定制芯片和解决方案。此外，中国在人工智能推理芯片、存储计算一体化等新兴领域也投入了大量资金。创新架构有望从根本上解决能源消耗和效率瓶颈，是改变现状的关键。 NVIDIA 首席执行官黄仁勋最近称中国在人工智能领域“仅落后纳秒”。这不仅反映出中国追赶的速度足够快，也说明技术壁垒的存在。这场人工智能芯片的竞争将是一场持续动态的游戏，短期内考虑“获胜”还为时过早。作者 |编辑荣智慧|主编向贤值班|张来打字 |坏蛋 特别声明：以上内容（如有则包括照片或视频）由自媒体平台“网易号”用户上传发布。本平台仅提供信息存储服务。 注：以上内容（包括图片和视频，如有）由网易HAO用户上传发布，网易HAO为社交媒体平台，仅提供信息存储服务。