NVIDIA的H20晶片在中國市場上掀起了軒然大波，盡管性能低和售價昂貴，但國内的AI企業卻紛紛争相購買。這背後的故事可謂是一場科技界的“龍虎鬥”，不僅牽動着市場，更揭示了中美科技博弈中的殘酷現實。
自2021年以來，美國頻頻限制NVIDIA向中國銷售高性能的AI晶片，這一招簡直是釜底抽薪。
為了遵守美國的出口規定，NVIDIA不得不推出性能有所降低的A800和H800晶片供應中國市場。2023年下半年，美國進一步收緊政策，幹脆連A800和H800都不讓賣了。
于是，NVIDIA急中生智，推出了性能進一步縮水的H20晶片，其性能隻有高端晶片的15%左右，但它的帶寬強大，可以通過将多個H20晶片內建起來實作強大的性能。
說起來，國産AI晶片在這個背景下看似迎來了春天。一款國産AI晶片的性能竟然相當于H20的兩倍，且價格相近，這讓國内AI企業心動不已。
從去年起，國内的AI企業紛紛試水，用這款國産AI晶片替代NVIDIA的晶片，甚至有消息說這款晶片拿下了100萬張訂單。
理想很豐滿，現實很骨感。國内AI企業很快發現了國産AI晶片的問題。首先，晶片面積偏大，功耗也高，簡直是個“大胃王”。
而且，在實施多晶片內建時，發熱問題讓人頭疼。更大的麻煩是CUDA生态問題。全球的AI軟體都基于NVIDIA的CUDA平台，換了國産AI晶片，軟體得重新設計，簡直是推倒重來。
盡管如此，H20在中國市場的銷量依舊火爆，賣了過百萬張，為NVIDIA帶來了至少120億美元以上的收入。
中國市場為NVIDIA貢獻的收入比例從之前的四分之一降到了9%左右，這也從側面反映了市場環境的變化和挑戰。
AI企業在建構大模型并嘗試用國産AI晶片替代的過程中，遇到了更多棘手的問題。首先，國産AI晶片在實際使用中難以達到NVIDIA晶片的高效性，這對AI企業來說是個緻命的問題。
特别是在中國AI大模型加速追趕美國的情況下，時間成本是他們難以承受的壓力。
特斯拉的例子就是個生動的教訓。特斯拉曾嘗試改變技術方向，利用AI大模型重新訓練自動駕駛技術，結果發現端對端自動駕駛更高效。
但他們很快意識到，國産AI晶片的性能不足以支撐這樣的高效運作，最終還是轉回購買NVIDIA的H20晶片。
這不僅是特斯拉，國内幾家網際網路企業、自動駕駛企業等都紛紛跟進，從今年二季度以來，大幅增加了對H20晶片的采購量。
外媒預測NVIDIA今年在中國的銷售額将大幅增長。盡管H20晶片性能縮水，但其帶寬優勢和多晶片內建的潛力，依舊讓國内企業看到了希望。
對某款國産AI晶片，盡管其标稱性能很強，但實際表現讓人失望。初始的嘗試後，最終采購量可能隻有50萬張，隻有當初預期的一半左右。
不可否認的是，國産AI晶片的表現雖不盡如人意，但仍是巨大的進步。50萬張AI晶片的訂單，依舊為其帶來了超過60億美元的收入。
相比之前國内AI晶片市場由NVIDIA壟斷九成份額，這已是巨大的突破。更重要的是，通過這些嘗試，國内AI企業發現了問題，推動了國産AI晶片的技術更新。
我相信，國産AI晶片替代NVIDIA晶片的前景依舊光明。雖然目前有很多挑戰，但技術的不斷進步和市場的需求，将推動國産晶片越走越遠。這就像爬山，盡管路途崎岖，但隻要堅持不懈，終能看到頂峰的風景。
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