<p>北京，12 月 9 日（路透社）- 美國總統唐納德·特朗普表示，美國將允許英偉達的 H200 處理器出口到中國，但尚不清楚北京是否會批准中國公司購買這些處理器。</p>
<p>中國現在有多家人工智能芯片製造商，因為該國希望減少對外國技術的依賴。以下是中國競爭對手與英偉達 H200 的比較。</p>
<h3>中國芯片能否匹敵 H200 的性能？</h3>
<p>不能。根據進步研究所最近的報告，中國供應商中最先進的芯片是華為的 Ascend 910C，其計算能力和內存帶寬顯著落後於 H200。</p>
<p>910C 的總處理性能（TPP）為 12,032，而 H200 為 15,840，內存帶寬為每秒 3.2 太字節，而 H200 為 4.8 太字節。</p>
<p>其他國內廠商提供的產品競爭力較弱。寒武紀（688256.SS）的頂級芯片 Siyuan 590 和海光的 BW1000 在性能上均落後於華為的 910C。</p>
<p>有沒有中國芯片可以匹敵英偉達的 H20？</p>
<p>中國芯片可以匹敵英偉達的 H20，這是一款英偉達為中國市場設計的降級處理器，但在華盛頓禁止其出貨後，英偉達今年早些時候停止了發貨。</p>
<p>華為的 910B 的總處理性能為 5,120，超過 H20 的 2,368，根據 7 月份的伯恩斯坦報告。寒武紀的 Siyuan 590，TPP 為 4,493，也優於 H20。</p>
<h3>為什麼中國公司難以取代英偉達？</h3>
<p>英偉達的主導地位源於其 CUDA 軟件平台，開發者長期以來依賴該平台構建人工智能模型。</p>
<p>切換到國產芯片將要求開發者重寫代碼並在新平台上重新訓練，這是一項昂貴且耗時的過程。</p>
<p>儘管國產芯片在原始計算能力上優於 H20，但中國互聯網公司仍然更傾向於英偉達的產品，因為缺乏成熟的國產 CUDA 替代品。</p>
<h3>華為的產品路線圖是什麼？</h3>
<p>華為在 9 月份公佈了其人工智能芯片路線圖，宣佈將在未來三年內推出三款新產品。</p>
<p>Ascend 950PR 將在 2026 年第一季度推出，隨後是內存更高的變種 950DT，預計在 2026 年第四季度推出。Ascend 960 計劃在 2027 年第四季度推出，Ascend 970 計劃在 2028 年第四季度推出。</p>
<p>根據 9 月份的伯恩斯坦報告，960 的計算能力大致與 H200 相當。然而，它的互連帶寬顯著更高，達到每秒 2,200 千兆字節，而 H200 為 900 千兆字節。</p>
<p>更高的互連帶寬使得多芯片系統中芯片之間的通信更快，這對於訓練大型人工智能模型至關重要。這表明華為正在優先考慮網絡速度而非原始計算能力。</p>
<h3>英偉達的 H200 與其最新芯片相比如何？</h3>
<p>H200 是英偉達人工智能芯片的舊一代，基於其於 2022 年推出的 Hopper 架構，早於去年發佈的最新 Blackwell 架構。</p>
<p>根據該公司本月早些時候發佈的數據，英偉達最新的人工智能服務器將 72 個 Blackwell 芯片集成到一台計算機中，與 H200 服務器相比，某些人工智能模型的性能提高了 10 倍。</p>
<p>根據非黨派智庫進步研究所（IFP）週日發佈的報告，目前美國人工智能公司使用的 Blackwell 芯片在訓練人工智能系統時速度約為 H200 芯片的 1.5 倍，而在推理工作中（即將人工智能模型投入使用）速度則快 5 倍。</p>
<p>然而，H200 的性能將幾乎是 H20 的六倍，H20 是可以合法出口到中國的最先進的人工智能半導體，IFP 的報告指出。</p>

英偉達

2 倍做多英偉達 ETF - GraniteShares

南方兩倍做多英偉達

南方兩倍做空英偉達

英偉達期權收益策略 ETF - YieldMax

1 倍做空英偉達 ETF - Direxion

2 倍做多 NVDA ETF - T-Rex

2 倍做空 NVDA ETF - T-Rex

半導體 3 倍做多 - Direxion

<p>中國的人工智能芯片，包括華為的 Ascend 910C，在計算能力和內存帶寬方面落後於英偉達的 H200。雖然一些中國芯片在性能上超過了英偉達的 H20，但英偉達的主導地位歸功於其 CUDA 軟件平台。華為計劃在 2028 年前推出新芯片，Ascend 960 的計算能力將與 H200 相匹配，但提供更高的互連帶寬。英偉達最新的 Blackwell 芯片在性能上顯著優於 H200，提升了人工智能模型的表現</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）- 美國總統唐納德·特朗普表示，美國將允許英偉達的 H200 處理器出口到中國，但尚不清楚北京是否會批准中國公司購買這些處理器。</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>中國現在有多家人工智能芯片製造商，因為該國希望減少對外國技術的依賴。以下是中國競爭對手與英偉達 H200 的比較。</p>
</div><h3>DO CHINESE CHIPS MATCH THE H200’S POWER?</h3>
<div class="lb-trans"><h3>中國芯片能否匹敵 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。根據進步研究所最近的報告，中國供應商中最先進的芯片是華為的 Ascend 910C，其計算能力和內存帶寬顯著落後於 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 的總處理性能（TPP）為 12,032，而 H200 為 15,840，內存帶寬為每秒 3.2 太字節，而 H200 為 4.8 太字節。</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>其他國內廠商提供的產品競爭力較弱。寒武紀（688256.SS）的頂級芯片 Siyuan 590 和海光的 BW1000 在性能上均落後於華為的 910C。</p>
</div><p>ARE THERE ANY CHINESE CHIPS THAT CAN MATCH NVIDIA’s H20?</p>
<div class="lb-trans"><p>有沒有中國芯片可以匹敵英偉達的 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>中國芯片可以匹敵英偉達的 H20，這是一款英偉達為中國市場設計的降級處理器，但在華盛頓禁止其出貨後，英偉達今年早些時候停止了發貨。</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>華為的 910B 的總處理性能為 5,120，超過 H20 的 2,368，根據 7 月份的伯恩斯坦報告。寒武紀的 Siyuan 590，TPP 為 4,493，也優於 H20。</p>
</div><h3>WHY IS IT HARD FOR CHINESE FIRMS TO DISPLACE NVIDIA?</h3>
<div class="lb-trans"><h3>為什麼中國公司難以取代英偉達？</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>英偉達的主導地位源於其 CUDA 軟件平台，開發者長期以來依賴該平台構建人工智能模型。</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>切換到國產芯片將要求開發者重寫代碼並在新平台上重新訓練，這是一項昂貴且耗時的過程。</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>儘管國產芯片在原始計算能力上優於 H20，但中國互聯網公司仍然更傾向於英偉達的產品，因為缺乏成熟的國產 CUDA 替代品。</p>
</div><h3>WHAT IS IN HUAWEI’S PIPELINE?</h3>
<div class="lb-trans"><h3>華為的產品路線圖是什麼？</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>華為在 9 月份公佈了其人工智能芯片路線圖，宣佈將在未來三年內推出三款新產品。</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 將在 2026 年第一季度推出，隨後是內存更高的變種 950DT，預計在 2026 年第四季度推出。Ascend 960 計劃在 2027 年第四季度推出，Ascend 970 計劃在 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>根據 9 月份的伯恩斯坦報告，960 的計算能力大致與 H200 相當。然而，它的互連帶寬顯著更高，達到每秒 2,200 千兆字節，而 H200 為 900 千兆字節。</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>更高的互連帶寬使得多芯片系統中芯片之間的通信更快，這對於訓練大型人工智能模型至關重要。這表明華為正在優先考慮網絡速度而非原始計算能力。</p>
</div><h3>HOW DOES NVIDIA’S H200 COMPARE WITH ITS LATEST CHIPS?</h3>
<div class="lb-trans"><h3>英偉達的 H200 與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 是英偉達人工智能芯片的舊一代，基於其於 2022 年推出的 Hopper 架構，早於去年發佈的最新 Blackwell 架構。</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>根據該公司本月早些時候發佈的數據，英偉達最新的人工智能服務器將 72 個 Blackwell 芯片集成到一台計算機中，與 H200 服務器相比，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>根據非黨派智庫進步研究所（IFP）週日發佈的報告，目前美國人工智能公司使用的 Blackwell 芯片在訓練人工智能系統時速度約為 H200 芯片的 1.5 倍，而在推理工作中（即將人工智能模型投入使用）速度則快 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 的性能將幾乎是 H20 的六倍，H20 是可以合法出口到中國的最先進的人工智能半導體，IFP 的報告指出。</p>
</div>

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

- 美國總統特朗普表示允許 Nvidia 的 H200 處理器出口中國。  
- 中國 AI 芯片製造商在性能上普遍落後於 H200，華為 910C 的 TPP 為 12,032。  
- 儘管國內芯片在某些方面超越 H20，但開發者仍偏好 Nvidia 的 CUDA 平台。

事實框 - 中國的 AI 芯片如何與 NVIDIA 的 H200 相媲美