<p>北京，12 月 9 日（路透社）- 美国总统唐纳德·特朗普表示，美国将允许英伟达的 H200 处理器出口到中国，但尚不清楚北京是否会批准中国公司购买这些处理器。</p>
<p>中国现在有多家人工智能芯片制造商，因为该国希望减少对外国技术的依赖。以下是中国竞争对手与英伟达 H200 的比较。</p>
<h3>中国芯片能否匹敌 H200 的性能？</h3>
<p>不能。根据进步研究所最近的报告，中国供应商中最先进的芯片是华为的 Ascend 910C，其计算能力和内存带宽显著落后于 H200。</p>
<p>910C 的总处理性能（TPP）为 12,032，而 H200 为 15,840，内存带宽为每秒 3.2 太字节，而 H200 为 4.8 太字节。</p>
<p>其他国内厂商提供的产品竞争力较弱。寒武纪（688256.SS）的顶级芯片 Siyuan 590 和海光的 BW1000 在性能上均落后于华为的 910C。</p>
<p>有没有中国芯片可以匹敌英伟达的 H20？</p>
<p>中国芯片可以匹敌英伟达的 H20，这是一款英伟达为中国市场设计的降级处理器，但在华盛顿禁止其出货后，英伟达今年早些时候停止了发货。</p>
<p>华为的 910B 的总处理性能为 5,120，超过 H20 的 2,368，根据 7 月份的伯恩斯坦报告。寒武纪的 Siyuan 590，TPP 为 4,493，也优于 H20。</p>
<h3>为什么中国公司难以取代英伟达？</h3>
<p>英伟达的主导地位源于其 CUDA 软件平台，开发者长期以来依赖该平台构建人工智能模型。</p>
<p>切换到国产芯片将要求开发者重写代码并在新平台上重新训练，这是一项昂贵且耗时的过程。</p>
<p>尽管国产芯片在原始计算能力上优于 H20，但中国互联网公司仍然更倾向于英伟达的产品，因为缺乏成熟的国产 CUDA 替代品。</p>
<h3>华为的产品路线图是什么？</h3>
<p>华为在 9 月份公布了其人工智能芯片路线图，宣布将在未来三年内推出三款新产品。</p>
<p>Ascend 950PR 将在 2026 年第一季度推出，随后是内存更高的变种 950DT，预计在 2026 年第四季度推出。Ascend 960 计划在 2027 年第四季度推出，Ascend 970 计划在 2028 年第四季度推出。</p>
<p>根据 9 月份的伯恩斯坦报告，960 的计算能力大致与 H200 相当。然而，它的互连带宽显著更高，达到每秒 2,200 千兆字节，而 H200 为 900 千兆字节。</p>
<p>更高的互连带宽使得多芯片系统中芯片之间的通信更快，这对于训练大型人工智能模型至关重要。这表明华为正在优先考虑网络速度而非原始计算能力。</p>
<h3>英伟达的 H200 与其最新芯片相比如何？</h3>
<p>H200 是英伟达人工智能芯片的旧一代，基于其于 2022 年推出的 Hopper 架构，早于去年发布的最新 Blackwell 架构。</p>
<p>根据该公司本月早些时候发布的数据，英伟达最新的人工智能服务器将 72 个 Blackwell 芯片集成到一台计算机中，与 H200 服务器相比，某些人工智能模型的性能提高了 10 倍。</p>
<p>根据非党派智库进步研究所（IFP）周日发布的报告，目前美国人工智能公司使用的 Blackwell 芯片在训练人工智能系统时速度约为 H200 芯片的 1.5 倍，而在推理工作中（即将人工智能模型投入使用）速度则快 5 倍。</p>
<p>然而，H200 的性能将几乎是 H20 的六倍，H20 是可以合法出口到中国的最先进的人工智能半导体，IFP 的报告指出。</p>

英伟达

2 倍做多英伟达 ETF - GraniteShares

南方两倍做多英伟达

南方两倍做空英伟达

英伟达期权收益策略 ETF - YieldMax

1 倍做空英伟达 ETF - Direxion

2 倍做多 NVDA ETF - T-Rex

2 倍做空 NVDA ETF - T-Rex

半导体 3 倍做多 - Direxion

<p>中国的人工智能芯片，包括华为的 Ascend 910C，在计算能力和内存带宽方面落后于英伟达的 H200。虽然一些中国芯片在性能上超过了英伟达的 H20，但英伟达的主导地位归功于其 CUDA 软件平台。华为计划在 2028 年前推出新芯片，Ascend 960 的计算能力将与 H200 相匹配，但提供更高的互连带宽。英伟达最新的 Blackwell 芯片在性能上显著优于 H200，提升了人工智能模型的表现</p>

<p>BEIJING, Dec 9 (Reuters) - U.S. President Donald Trump said the United States would allow Nvidia’s H200 processors to be exported to China, though it remains unclear whether Beijing will give the green light to Chinese companies to purchase them.</p>
<div class="lb-trans"><p>北京，12 月 9 日（路透社）- 美国总统唐纳德·特朗普表示，美国将允许英伟达的 H200 处理器出口到中国，但尚不清楚北京是否会批准中国公司购买这些处理器。</p>
</div><p>China now has a number of AI chipmakers, as the country looks to wean itself off reliance on foreign technology. Here is how Chinese rivals compare with Nvidia’s H200.</p>
<div class="lb-trans"><p>中国现在有多家人工智能芯片制造商，因为该国希望减少对外国技术的依赖。以下是中国竞争对手与英伟达 H200 的比较。</p>
</div><h3>DO CHINESE CHIPS MATCH THE H200’S POWER?</h3>
<div class="lb-trans"><h3>中国芯片能否匹敌 H200 的性能？</h3>
</div><p>No. The most advanced chip from Chinese suppliers is Huawei’s Ascend 910C, which lags significantly behind the H200 in computing power and memory bandwidth, according to a recent report from the Institute for Progress.</p>
<div class="lb-trans"><p>不能。根据进步研究所最近的报告，中国供应商中最先进的芯片是华为的 Ascend 910C，其计算能力和内存带宽显著落后于 H200。</p>
</div><p>The 910C delivers total processing performance (TPP) of 12,032, compared with the H200’s 15,840, and has memory bandwidth of 3.2 terabytes per second versus the H200’s 4.8 TB/s.</p>
<div class="lb-trans"><p>910C 的总处理性能（TPP）为 12,032，而 H200 为 15,840，内存带宽为每秒 3.2 太字节，而 H200 为 4.8 太字节。</p>
</div><p>Other domestic players offer less competitive products. Cambricon’s (688256.SS) top chip, the Siyuan 590, and Hygon’s BW1000 both trail Huawei’s 910C in performance.</p>
<div class="lb-trans"><p>其他国内厂商提供的产品竞争力较弱。寒武纪（688256.SS）的顶级芯片 Siyuan 590 和海光的 BW1000 在性能上均落后于华为的 910C。</p>
</div><p>ARE THERE ANY CHINESE CHIPS THAT CAN MATCH NVIDIA’s H20?</p>
<div class="lb-trans"><p>有没有中国芯片可以匹敌英伟达的 H20？</p>
</div><p>Chinese chips can match Nvidia’s H20, a downgraded processor Nvidia designed for the Chinese market but stopped shipping earlier this year after Washington banned it.</p>
<div class="lb-trans"><p>中国芯片可以匹敌英伟达的 H20，这是一款英伟达为中国市场设计的降级处理器，但在华盛顿禁止其出货后，英伟达今年早些时候停止了发货。</p>
</div><p>Huawei’s 910B delivers total processing performance of 5,120, surpassing the H20’s 2,368, according to a July Bernstein report. Cambricon’s Siyuan 590, with TPP of 4,493, also outperforms the H20.</p>
<div class="lb-trans"><p>华为的 910B 的总处理性能为 5,120，超过 H20 的 2,368，根据 7 月份的伯恩斯坦报告。寒武纪的 Siyuan 590，TPP 为 4,493，也优于 H20。</p>
</div><h3>WHY IS IT HARD FOR CHINESE FIRMS TO DISPLACE NVIDIA?</h3>
<div class="lb-trans"><h3>为什么中国公司难以取代英伟达？</h3>
</div><p>Nvidia’s dominance stems from its CUDA software platform, which developers have long relied on to build AI models.</p>
<div class="lb-trans"><p>英伟达的主导地位源于其 CUDA 软件平台，开发者长期以来依赖该平台构建人工智能模型。</p>
</div><p>Switching to domestic chips would require developers to rewrite code and retrain on new platforms, a costly and time-consuming process.</p>
<div class="lb-trans"><p>切换到国产芯片将要求开发者重写代码并在新平台上重新训练，这是一项昂贵且耗时的过程。</p>
</div><p>Despite domestic chips outperforming the H20 in raw computing power, Chinese internet companies still prefer Nvidia’s offering due to the lack of a mature domestic alternative to CUDA.</p>
<div class="lb-trans"><p>尽管国产芯片在原始计算能力上优于 H20，但中国互联网公司仍然更倾向于英伟达的产品，因为缺乏成熟的国产 CUDA 替代品。</p>
</div><h3>WHAT IS IN HUAWEI’S PIPELINE?</h3>
<div class="lb-trans"><h3>华为的产品路线图是什么？</h3>
</div><p>Huawei unveiled its AI chip roadmap in September, announcing three new products over the next three years.</p>
<div class="lb-trans"><p>华为在 9 月份公布了其人工智能芯片路线图，宣布将在未来三年内推出三款新产品。</p>
</div><p>The Ascend 950PR will launch in the first quarter of 2026, followed by a higher-memory variant, the 950DT, in the fourth quarter of 2026. The Ascend 960 is slated for the fourth quarter of 2027 and the Ascend 970 for the fourth quarter of 2028.</p>
<div class="lb-trans"><p>Ascend 950PR 将在 2026 年第一季度推出，随后是内存更高的变种 950DT，预计在 2026 年第四季度推出。Ascend 960 计划在 2027 年第四季度推出，Ascend 970 计划在 2028 年第四季度推出。</p>
</div><p>The 960’s computing power roughly matches the H200, according to a September Bernstein report. However, it features significantly higher interconnect bandwidth at 2,200 gigabytes per second compared with the H200’s 900 GB/s.</p>
<div class="lb-trans"><p>根据 9 月份的伯恩斯坦报告，960 的计算能力大致与 H200 相当。然而，它的互连带宽显著更高，达到每秒 2,200 千兆字节，而 H200 为 900 千兆字节。</p>
</div><p>Higher interconnect bandwidth enables faster communication between chips in multi-chip systems, which is critical for training large AI models. This suggests Huawei is prioritizing networking speed over raw computing power.</p>
<div class="lb-trans"><p>更高的互连带宽使得多芯片系统中芯片之间的通信更快，这对于训练大型人工智能模型至关重要。这表明华为正在优先考虑网络速度而非原始计算能力。</p>
</div><h3>HOW DOES NVIDIA’S H200 COMPARE WITH ITS LATEST CHIPS?</h3>
<div class="lb-trans"><h3>英伟达的 H200 与其最新芯片相比如何？</h3>
</div><p>The H200 is an older generation of Nvidia’s AI chips, built on its Hopper architecture launched in 2022, which preceded the latest Blackwell architecture revealed last year.</p>
<div class="lb-trans"><p>H200 是英伟达人工智能芯片的旧一代，基于其于 2022 年推出的 Hopper 架构，早于去年发布的最新 Blackwell 架构。</p>
</div><p>Nvidia’s latest AI server, which packs 72 Blackwell chips into a single computer, improves the performance of some AI models by 10 times, compared with H200 servers, according to data published by the company earlier this month.</p>
<div class="lb-trans"><p>根据该公司本月早些时候发布的数据，英伟达最新的人工智能服务器将 72 个 Blackwell 芯片集成到一台计算机中，与 H200 服务器相比，某些人工智能模型的性能提高了 10 倍。</p>
</div><p>According to a report released on Sunday by the non-partisan think tank, the Institute for Progress (IFP), the Blackwell chip now in use by U.S. AI firms is about 1.5 times faster than H200 chips for training AI systems and five times faster for inferencing work, where AI models are put to use.</p>
<div class="lb-trans"><p>根据非党派智库进步研究所（IFP）周日发布的报告，目前美国人工智能公司使用的 Blackwell 芯片在训练人工智能系统时速度约为 H200 芯片的 1.5 倍，而在推理工作中（即将人工智能模型投入使用）速度则快 5 倍。</p>
</div><p>However, the H200 would be almost six times as powerful as the H20, the most advanced AI semiconductor that can legally be exported to China, according to IFP’s report.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，H200 的性能将几乎是 H20 的六倍，H20 是可以合法出口到中国的最先进的人工智能半导体，IFP 的报告指出。</p>
</div>

FACTBOX -How China's AI chips stack up against Nvidia's H200

- 美国总统特朗普表示允许 Nvidia 的 H200 处理器出口中国。  
- 中国 AI 芯片制造商在性能上普遍落后于 H200，华为 910C 的 TPP 为 12,032。  
- 尽管国内芯片在某些方面超越 H20，但开发者仍偏好 Nvidia 的 CUDA 平台。

事实框 - 中国的 AI 芯片如何与 NVIDIA 的 H200 相媲美