美国商务部长示警黄仁勋“芯片不准卖中国”，英伟达“中国特供”生意将如何延续？｜硅基世界
英伟达CEO黄仁勋 (Jensen Huang) （图片来源：AFP）
中国市场，对于万亿芯片巨头英伟达（NVIDIA）来说至关重要。
2022年，英伟达公司总收入中，有超过57亿美元（占比25%）来自中国客户，尤其包括阿里、腾讯、字节跳动等互联网科技大厂，他们一直对英伟达的算力产品A100/H100处于“疯狂买买买”状态。
然而，随着2022年10月、2023年10月，美国商务部工业和安全局（BIS）两次更新对中国的先进半导体和计算设备的出口管制，英伟达中国特供版GPU产品A800、H800芯片均已经于11月17日起在中国禁售。与此同时，AMD发布的性能最强的MI300X、MI300A、MI250X、MI250等多款 AI 芯片也不再能出口到中国了。
虽然《隋唐演义》中称“穷不与富斗，富不与官斗”，但黄仁勋却认为，英伟达是一家要赚钱的“商业公司”，希望尽可能和所有人做生意。
因此，英伟达最终和美国政府进行了一场“猫鼠游戏”。
12月6日，在美国商务部长雷蒙多（Gina Raimondo）已公开示警下，英伟达CEO黄仁勋却在新加坡的一场会议中表示，英伟达将继续为中国市场提供合规芯片产品，预计“特供”芯片将包括HGX H20、L20 PCle、L2 PCle等。
黄仁勋强调，公司将继续“完全遵守”美国政府的贸易法规。他直言，芯片产业链依然处于全球化，美国芯片制造商距离供应链独立至少还有10年-20年时间。
前一天，雷蒙多则对于芯片出口管制的态度依然强硬。她直言，“绝不能让中国芯片技术赶超美国。我们不能让中国得到这些（最尖端）芯片，永远都不能”。雷蒙多还点名英伟达，“我们的意图是拒绝中国的技术。如果你（英伟达）绕着特定的规定重新设计一款芯片，让他们能够从事人工智能项目，我就会在第二天对它（芯片）进行管制。”
“从 AI 算力本身来说，美国英伟达禁止向中国销售H800算力下，我自己判断，（中国 AI 产业）大概有2-3年的落后差距，至少是顶尖大模型算力。如果明年英伟达还会发布新产品的话，可能这个差距还会增加。”一家大模型公司CEO杨迪文（化名）近日在深圳一场活动上表示。
杨迪文坦言，“如今，我们（中国公司）已经拿不到全球最好的 AI 算力芯片了。”
英伟达、AMD、英特尔和国产AI芯片性能对比（来源：钛媒体App编辑整理）
猫鼠游戏下的英伟达“缩水”芯片，为何还有人买？
上面这张图提到的3A090，是今年11月17日起正式实施的美国商务部BIS最新出口管制中的ECCN编码物项。
具体来说，3A090特指特定高性能集成电路，在数据中心应用场景下，当一颗芯片输入输出双向传输速率超过每秒600GB，或算力超过4800TOPS时就属于3A090a，也就意味着该芯片将禁止向中国出口和销售，而3A090b则属于非数据中心芯片的超出其所限制的性能指标。
在2002年10月版的出口管制措施中，美国政府并未设立上述这种“算力”标准。新规当时确定的高算力芯片判断依据有两个方面：一是其算力峰值超过或达到4800 TOPS，二是传输速率超过或达到600GB/秒。那么，一旦芯片产品达到这一性能参数，就会被纳入出口管制的范围内。
“这两个技术参数之间是‘且’的关系，需要同时达到才会触发出口禁令，英伟达很好地利用了这个政策框架，推出了A800芯片。”一位行业人士表示。
所以，英伟达A100芯片的性能参数恰好符合上述要求，也因此受到当时出口管制的影响。随后，英伟达推出A100、H100在中国销售的“特供版”芯片A800、H800，尽管同架构、同样配备高带宽插槽（SXM）版本，但芯片数据传输速率下降、内存带宽降低。如果企业不买NVLink互连技术，H800性能和传输速率比H100要少60%以上。
那么，性能暴降、价格节节攀高的英伟达“中国特供”芯片，为何还有人买？
根据与多位行业人士交流，钛媒体App整理了以下三个主要因素：AI 对于高算力需求火爆，GPU的关键作用，以及国产 AI 芯片生态弱。
首先，即便性能暴降，但2023年，以ChatGPT为代表的 AI 大模型爆火，面临经济衰退的云厂商全部挤进大模型赛道，AI 训练芯片成为“爆品”，包括阿里、腾讯、百度大抢A100、H800芯片，英伟达也因此成为中国 AI 大模型领域关键“军火商”——营收超过台积电、英特尔，年内股价暴涨220%，市值涨到1万亿美元，成为全球第二大半导体公司、第七大科技巨头。
具体到案例中，生成式AI对算力的具体需求主要体现在搜索、办公和计算机等场景中。例如，如果谷歌采用GPT等大模型用于推荐搜索，每天需要处理35亿次搜索请求，按照GPT-4 API 0.14元/次的价格，每年需要支付1788亿元人民币的API费用。若采用自建算力集群的方案，需要提供每秒约10万次的峰值访问能力，一轮GPT-4对话涉及200多万亿次浮点运算，在计算资源利用率约60%的情况下，需要约10万块A100集群；如果微软office使用大模型办公，按每人每天10次的访问需求计算，中国的学生与白领人群达到2.8亿人，每年具有1.02万亿次访问需求，需要8万块A100的算力支持。如果12亿网民都要有一个定制化的AI个人助理（大模型原生应用），在每人10次的日访问条件下，需要34万块A100算力支持。
目前，OpenAI使用1万-3万颗英伟达GPU来训练GPT-3.5模型。集邦咨询数据显示，如果以英伟达A100显卡的处理能力计算，运行ChatGPT将可能需要使用到3万块英伟达GPU显卡。另外在开源模型方面，Llama模型则是在2048块80GB A100上训练，整个训练算力接近2000P算力。
百川智能创始人、CEO王小川表示，OpenAI团队现在正在尝试把1000万颗GPU连在一起训练一个大规模的模型。而英伟达一年大概生产100万颗GPU，训练GPT-4需要2.5万颗GPU芯片，GPT-3.5国内训练需要4000颗。
AI 技术严重依赖于高算力，但目前在大模型训练算力方面，只有英伟达才能做到，也能做到最好。
最新财报显示，截至今年10月29日的第三季度，英伟达实现营收181.2亿美元，同比增长206%；净利实现92.43亿美元，同比增长1259%（12.59倍）；GAAP摊薄后每股收益为3.71美元，同比增长12.74倍。
价格层面，目前国内可以买到的H800、A100/A800价格都已超过20万/张。
以2000P算力需求为例，H800 GPU单卡算力2P，需要1000张，预测整个卡价格为2亿元；A800单卡算力约为0.625P，需要数量为3200张，预计整个显卡价格就高达3.2亿元。此外，服务器还要考虑整机配置运算，包括CPU、存储、NVLink互连等，以及电力消耗、场地租金和运维成本等因素，价格进一步攀高。
其次，GPU在4000亿美元规模的 AI 加速芯片市场变得越来越关键。
AMD首席执行官苏姿丰（Lisa Su）公布的一份数据显示，一年前，她认为2023年的AI加速器市场为300亿美元。到2027年，全球数据中心AI加速器的市场规模将达到1500亿美元，这意味着期间的年复合增长率（CAGR）约为50%。但现在苏姿丰认为，2023年AI加速器的市场规模450亿美元，未来几年的CAGR将高达70%，预计推动整个市场到2027年增加到4000亿美元规模。
英伟达企业计算副总裁曼努维尔·达斯（Manuvir Das）给出了另一份数据显示，预计 AI 所在的潜在市场（TAM）规模将增长至6000亿美元。其中，芯片和系统可分得3000亿美元，生成式AI软件可分得1500亿美元，另外1500亿美元则由英伟达企业软件贡献。
很显然，长期来看，芯片对于 AI 算力发展至关重要。
那么2023年，谁抢到了最多英伟达GPU？
研究机构Omdia最新报告显示，微软、Facebook母公司Meta两家公司分别从英伟达购买了15万块H100 GPU芯片，而谷歌、亚马逊和甲骨文等公司各抢到了5万块GPU。同时，中国厂商中，腾讯购买了5万块H800 GPU，百度和阿里巴巴分别购买了3万和2.5万块A100 GPU。
目前，英伟达占据全球数据中心 AI 加速市场82%的份额，并以95%的市场占有率垄断了全球 Al 训练领域的市场，成为这轮 AI 混战中最大赢家。
“没有大算力做大模型就是天方夜谭。”中国工程院院士、鹏城实验室主任高文曾表示，算力已经成为是数字经济发展的一个指标，算力够，你的数字经济就能发展好，不够就发展不好。
最后，在新一轮 AI 算力竞赛中，相比英伟达，国产 AI 算力芯片生态较弱，尤其是在模型训练层面。
钛媒体App曾公布过一组数据，目前在大模型推理方面，国内 AI 芯片910B仅能达到A100的60%-70%左右，集群的模型训练难以为继；同时，910B在算力功耗、发热等方面远高于英伟达A100/H100系列产品，且无法兼容CUDA，很难完全满足长期智算中心的模型训练需求。
王小川曾提到，目前大模型行业算力分训练、推理两部分，合计成本占大模型总成本的40%以上。如果中国要想解决好 AI 算力需求问题，推理部分中国需要有国产算力能力，只有英伟达（垄断）是不够的，而训练部分依然需要英伟达，中国大体顶不上，现在有天花板。“这是整个（行业）都要解决的问题。”
从国内来看，大部分国产GPU芯片都是推理类型的，仅有壁仞科技、天数智芯、寒武纪、昇腾等公司曾公布过 AI 训练芯片。然而，这些厂商的软件生态依然不及英伟达的CUDA，只能兼容CUDA旧的版本。
当然，未来推理芯片依然会成为关键产品。12月7日彭博公布的一段视频中，苏姿丰提到，未来4000亿美元规模中，将有50%以上的市场来自推理需求。
360公司董事长兼CEO周鸿祎提到，最近硅谷有一种趋势，奥特曼（Sam Altman）、微软、Meta、亚马逊、高通等科技厂商都在做推理芯片。他认为未来一到两年，大模型推理过程将不再需要借助昂贵的GPU就可以实现技术迭代，把算力成本降下来。“我个人觉得，这个成本很快不是问题。”
管制方式带来变数，英伟达在中国市场的未来何去何从？
魔高一尺，道高一丈。
今年11月初，市场开始流传，英伟达即将推出三款“中国特供版”芯片HGX H20、L20 PCle、L2 PCle，分别针对训练、推理和边缘场景，以及低于美国管制红线的NVIDIA RTX 4090D消费级显卡，以合规形式向中国出口销售。
据钛媒体App了解，即将发售的“中国特供版”HGX H20在带宽、计算速度等方面均有所限制，理论上，整体算力要比英伟达 H100 GPU芯片降80%左右，而且增加HBM显存和NVLink互联模块以提高“无效”的训练算力成本。预计，HGX H20最快将于明年一季度（2月）发布。
“我们成立公司就是为了做生意，努力与所有可能的人做生意。”黄仁勋日前表示，英伟达将继续“完美”遵守贸易法规，并为中国市场提供一套符合美国政府最新规定的新产品。他补充称，英伟达需要寻求市场的建议，这一过程正在进行中。
然而，这种“猫鼠游戏”——只要美国禁令“划出一条线”英伟达就总会“阉割特供”。但现在，美国政府似乎意识到这一点。
12月2日在2023年里根国防论坛（RNDF 2023）开场圆桌对话上，雷蒙多直言，芯片与人工智能（AI）对于美国的国家安全很重要，“我们不能让中国获得这些芯片。”
她认为，芯片厂商应该理解政府出口管制的实质目的，而不仅仅是满足某几个技术参数。美国公司将需要适应美国的国家安全优先事项，包括对BIS半导体出口实施的出口管制。
“我知道在座有芯片公司CEO在对我这样做有点愤怒，因为你正在失去收入，”雷蒙多称，“这就是生活。保护我们的国家安全比短期收入更重要。我们必须与产业界达成一致。”
美国商务部长雷蒙多
雷蒙多的表态被视为美国政府对英伟达策略的公开示警。据了解，美国政府方面正在建立一个超过100人的团队，这个团队主要负责半导体方面的工作，以提高美国商务部和BIS在人工智能等方面的技术能力。
实际上，美国政府已经开始向英伟达传递压力。2023年10月新出口管制规定实施后，存在30天的缓冲期，在缓冲期内，既往订单仍可以交付，市场一度认为英伟达会利用缓冲期抢单向中国客户交付芯片（最多13个月），但在新版出口禁令出台之后6天，美国政府就撤回了30天的许可豁免权限，英伟达发布的公告中称：接到美国政府的通知，对GPU产品的出口禁令即刻生效。
如今，无论是降低规格，还是说无法使用英伟达、AMD AI芯片进行算力训练，美国芯片出口管制已经对 AI 行业产生影响，阿里、腾讯均已经表达担忧情绪。
11月15日，腾讯控股（00700.HK）在财报电话会议上罕见提及芯片限售情况。腾讯总裁刘炽平表示，虽然腾讯目前拥有最多的 AI 芯片库存之一，短期内芯片禁令并不会影响腾讯 AI 能力，但长期看，美国芯片管制确实影响了腾讯将这些 AI 芯片资源作为云服务对外租赁的能力。
“就目前情况而言，腾讯拥有最大的 AI 芯片库存之一，所以有足够的筹码（库存）支持腾讯混元大模型未来至少几代的更新发展。短期内芯片禁令并不会真正影响腾讯 AI 能力。展望未来，我们认为，芯片管制实际上确实影响了我们将这些 AI 芯片资源作为云服务对外租赁的能力。所以这是一个可能受到影响的领域。未来我们必须想办法让 AI 芯片的使用更高效。我们会尝试看是否可以将大量的推理负载转到性能较低的芯片上，这样我们就可以保留大部分高性能的 AI 芯片用于训练目的，同时我们也将尝试寻找这些训练芯片的国产替代。”刘炽平称。
11月16日晚，阿里巴巴集团（NYSE:BABA/09988.HK）在2024财年第二季度（即2023自然年第三季度）财报公告中指出，因美国扩大先进计算芯片出口管制，给阿里云智能集团前景带来不确定性，因此阿里不再推进云智能集团的完全分拆。
另外，最近一个月，阿里云、滴滴、腾讯视频、钉钉等产品服务出现了长时间的“断连”情况。有分析认为，这与数据中心芯片减少、服务器运维停顿等因素有关。
阿里董事长蔡崇信曾表示，中国80%的科技企业和超过50%的AI大模型公司跑在阿里云上。而随着阿里云“崩”上热搜，促使更多人思考，英伟达 AI 芯片禁售，未来可能将对中国 AI 公司的业务产生长期影响。
当然，虽然美国政府不想让黄仁勋“赚钱”，但中国人也希望将芯片留在国内。
最近在社交媒体上的一则帖子中显示，工人在美国工厂中将英伟达RTX 4090显卡拆卸掉，只保留芯片，并把logo涂掉，通过海运方式留到国内 AI 公司中做模型训练使用。
国产芯片也在努力。有行业人士告诉钛媒体App，“最近卖国产910B芯片的销售人员，经常拿着机箱到大学和研究机构里面，让教授博士们免费使用，说服更多人应用国产 AI 芯片。”
黄仁勋近期在纽约公开表示，“美国出口管制新规带来了很多意想不到的后果。他已经看到中国至少有多达50家公司，正在开发与英伟达竞争的技术”。
12月6日新加坡交流活动中，黄仁勋再次表示，华为、英特尔以及越来越多的半导体初创公司对英伟达在 AI 加速器市场的主导地位构成了严峻的挑战。其中，华为是英伟达“非常强大”的竞争对手之一。
很显然，在巨大的规模和市场机遇下，英伟达对于中国市场巨大的商业价值无法割舍。
今年第三季度财报上，英伟达CFO Colette Kress披露称，英伟达在中国以及其他更新禁令后出口受限制地区的销售额，约占数据中心总销售额的20%~25%。其中，英伟达在中国的相关销售额达20%左右。此外，英伟达还表示，美国新规实施后，预计今年第四季度其产品在中国的销售额将大幅下降。
“因此，我们要在算力里面‘两条腿’走路。”杨迪文表示，一方面大模型企业将仍优先使用英伟达合规芯片，另一方面要购买国产算力，在一些环节中采用国产芯片，或购买国产算力云进行训练，起到一个“主心骨”角色。不过，国产芯片生态依然需要很长的路要走。
一位云计算服务商向钛媒体App坦言，如今的形势已经非常清楚，美国出口管制政策短期内没有松动的可能，发展国产芯片是一种必要的选择。
钛媒体App梳理多份研究机构统计，预计接下来五年内，全球、中国的 AI 芯片市场规模的增长速度将翻10倍以上，有望成为增速最快的科技领域。
12月7日，IDC中国副总裁周震刚表示，在英伟达A800/H800禁止对中国供应之后，大模型算力面临“无卡可用”的问题，与国产芯片的单卡算力差距较大。H20的计算能力为148T，而A800为300多T，H800为700多T。因此，未来美国对中国的AI芯片出口可能需要申请豁免，当然美国和中国商务部仍在进行谈判。
“那么，是不是美国芯片禁令会限制中国的AI发展，中美 AI 会拉开差距？我认为，单卡算力有意义，但不是决定性能力。实际上 AI 模型训练是万卡级别集中在一起，需要整合系统去发挥效能，而非一张卡。”周震刚指出，根据IDC数据显示，2020年，智能算力规模（基于FP16计算）达到75 EFlops，预计到2027年，这一数字增长至1117.4 EFlops，8年增长超15倍。
未来，随着美国芯片管制持续收紧，英伟达“阉割”芯片逐渐将不再是中国客户的唯一选择。届时，中国作为全球增速最高的 AI 芯片市场，英伟达却在这一地区失去50亿-70亿美金收入。
那黄仁勋收入减少的“痛”，雷蒙多能补偿吗？
（本文首发钛媒体App，作者｜林志佳）
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