中國AI晶片實力對上輝達H200 差距、追趕與生態困境一次看懂
美國總統川普日前宣布，將允許輝達（Nvidia）H200 人工智慧處理器出口中國，不過北京是否會放行企業採購仍是未知數。過去幾年，中國積極扶植本土 AI 晶片廠商，希望擺脫對美國技術的依賴，如今市場也開始關注，這些「中國版 AI 晶片」到底離 H200 還有多遠？
美國總統川普日前宣布，將允許輝達（Nvidia）H200 人工智慧處理器出口中國，不過北京是否會放行企業採購仍是未知數。過去幾年，中國積極扶植本土 AI 晶片廠商，希望擺脫對美國技術的依賴，如今市場也開始關注，這些「中國版 AI 晶片」到底離 H200 還有多遠？
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中國積極扶植本土 AI 晶片廠商，希望擺脫對美國技術的依賴，如今市場也開始關注，這些「中國版 AI 晶片」到底離 H200 還有多遠？(圖／科技島資料照)[/caption]
從硬體規格來看，目前中國陣營中最先進的產品，是華為推出的 Ascend 910C。不過，根據美國智庫「進步研究院」（Institute for Progress）的最新分析，910C 無論在計算能力或記憶體頻寬上，都仍落後於 H200。報告估算，Ascend 910C 的「總處理效能」（TPP）約為 12,032，而輝達 H200 則約 15,840。記憶體頻寬方面，910C 約為每秒 3.2TB，H200 則達 4.8TB/s。至於其他中國供應商，例如寒武紀（Cambricon）的思元 590、海光的 BW1000，整體表現都還在 910C 之下，與 H200 的差距更大。
如果改以「降規版」的 H20 當比較基準，情況就大不相同。H20 是輝達為符合美國出口管制而特別為中國市場設計的版本，但在今年稍早已因新一輪限制而停止出貨。根據 Bernstein 七月的報告，華為 Ascend 910B 的 TPP 約為 5,120，遠高於 H20 的 2,368；寒武紀思元 590 的 TPP 約 4,493，同樣超過 H20。也就是說，在美方允許出口的性能級距內，部分中國晶片已經能在「帳面規格」上壓過輝達特製的 H20。
然而，真正拉開差距的，其實不是硬體，而是軟體生態。輝達多年經營的 CUDA 平台，已成為全球 AI 開發的標準環境，無論是深度學習框架、各式工具或雲端服務，對 CUDA 的支援度都遠高於其他平台。對中國網路與雲端服務業者而言，若大規模改用本土 AI 晶片，意味著既有程式碼必須重寫或大幅調整，模型需要重新訓練，內部工具鏈也得跟著改造，時間與成本都非常可觀。正因如此，即便在某些性能指標上，中國晶片已超過 H20，不少大型科技公司仍傾向持續使用輝達產品，原因在於目前還沒有能真正替代 CUDA 的成熟生態系。
在技術路線上，華為也試圖用中長期產品規劃，縮短與 H200 之間的落差。該公司今年九月公布未來三年的 AI 晶片藍圖，預計在 2026 年第一季推出 Ascend 950PR，同年第四季再推出記憶體規格更高的 950DT，接著在 2027 年第四季發表 Ascend 960，並於 2028 年第四季推出 Ascend 970。Bernstein 的分析指出，Ascend 960 在整體運算能力上與 H200 大致相當，但在晶片間互連頻寬上大幅超前，Ascend 960 約為每秒 2,200GB，而 H200 約為 900GB/s。更高的互連頻寬有助於多顆晶片在大型叢集中加速溝通，對訓練超大型 AI 模型尤為關鍵，顯示華為在下一階段更重視「網路效能」而非單顆晶片的算力極限。
同時也要注意，H200 本身已不是輝達最新一代產品。H200 採用的是 2022 年推出的 Hopper 架構，如今輝達已經進入 Blackwell 世代。根據輝達近日公布的數據，搭載 72 顆 Blackwell 晶片的新一代 AI 伺服器，在部分 AI 模型上的效能，相較 H200 伺服器可提升達十倍。進步研究院的報告則估算，Blackwell 在訓練作業上的速度約為 H200 的 1.5 倍，在模型實際上線推論時，效能約為 H200 的 5 倍。儘管如此，IFP 仍指出，H200 相較目前在出口管制框架下可合法對中銷售的 H20，整體算力仍接近「六倍」的差距。
綜合來看，中國本土 AI 晶片在「中階」性能帶已能與輝達的限制版產品競爭，甚至在某些規格上領先；但在 H200 這個級距，無論是運算效能、記憶體頻寬或軟體生態，中國供應商仍有不小差距。未來幾年，華為等廠商能否依照路線圖如期端出可比擬 H200 的產品，以及是否有能力建立足以對抗 CUDA 的本土軟體生態，將是左右中國 AI 晶片能否真正「自立門戶」的關鍵。
來源：路透社
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