谁能代替英伟达？

今年夏天，英伟达创始人黄仁勋专门腾出时间，拜访了一家名叫战略与国际研究中心 ( CSIS）的智库。在美国，智库的意见能在很大程度上左右华盛顿的政策走向，深处科技战前线的黄仁勋自然深知这一点。

黄仁勋上来就是一顿彩虹屁，并明确表达了捐赠的意向。随后他话锋一转，表示有一位小同志严重拖累了智库队伍的整体水平，建议清除出去。

这位小同志不是别人，正是 CSIS 高级研究中心主任 Gregory C. Allen，也是美国芯片出口管制政策的坚定鼓吹者。

面对美国的打压，英伟达似乎比中国公司还着急。过去数月，黄仁勋一直在竭尽全力阻止制裁落地。

Gregory C. Allen，为数不多能拿捏黄总的男人

除去给智库施压，黄仁勋还当面警告了华盛顿决策层，认为制裁会造成严重代价。与此同时，他还不忘敦促美国半导体行业协会发表谴责声明，强调进一步限制将损害行业的竞争力 [ 2 ] 。

今年 7 月，黄仁勋还拉上高通和英特尔去了趟华盛顿，目的也是说服美国政府放松对华限制。

然而，美国依然在 10 月 17 日更新了芯片出口管制，中国特供版芯片 H800 和 A800 也被列入禁售范围。更令人惊讶的是，用于游戏的消费级显卡 RTX 4090 也进了名单。

这对英伟达来说无疑是致命一击，长期以来，中国大陆市场一直占据其 20% 以上的收入。10 月 17 日出口管制发布当天，英伟达股价下跌近 5%，AMD 和英特尔也跟风跌了 1%。

那么，英伟达是否真的无法替代？中国市场之于英伟达又意味着什么？

最好的选择

简单来说，美国政府在新的出口管制政策中添加了多个新指标，不仅把特供产品 H800 和 A800 牢牢卡死，还顺便误伤了消费级显卡 RTX4090，搞得国内黄牛趁机涨了一波价。

为什么说是 " 误伤 "？虽然 RTX4090 和 H100 都是 GPU，但两者的设计思路截然不同。

比如，RTX4090 的频率强于 H100，因为更高的频率能够提供更强的图形渲染能力。而 H100 的强项则是理论算力、显存大小和显存带宽，这是因为 AI 推理和训练都非常考验数据的吞吐效率，这也是为什么 H100 需要昂贵的 HBM3 内存。

至于玩游戏，H100 甚至都不支持主流游戏的图形接口。这也符合英伟达官方的 " 消费类 " 和 " 计算类 " 归类。

在一些讨论中，RTX 4090 由于更低的价格、不差的算力、更低的功耗，一度被认为同样可以用于高性能计算。

客观地说——铁了心也能用。但一般而言，RTX 4090 由于显存和带宽的限制，最多只能用作推理芯片。

AI 芯片根据部署位置区分，大致上可分为云端芯片和终端芯片。云端芯片用于训练模型，俗称训练芯片；终端芯片用于终端设备，根据训练好的模型对实时数据执行推理任务，俗称推理芯片。

职责不同，导致对训练芯片和推理芯片的性能要求也有很大差异：

训练芯片需要通过海量数据训练可靠的模型，因此对数据传输速率、算力等指标有相当极端的要求。这也是为什么 H100 不惜用上昂贵的 HBM 内存和 CoWoS 封装，目的都是为了数据吞吐效率。

" 特供版 " 的 H800 和 A100，阉割的也是内存带宽，算力其实没有变化。

推理芯片一般处理实时任务，对于低延迟的要求更高，而且由于部署在终端，还要考虑功耗、大小、成本等问题。因此，用 RTX4090 这类消费级显卡强行训练，过低的带宽会带来 " 内存墙 " 的问题。

无论是谷歌的 TPU、还是特斯拉的 FSD 芯片，大部分应用场景都是推理。大部分国产 AI 芯片，也都是走推理芯片的路子。

而在训练芯片这个场景下，英伟达的确是目前最好的选择。

从绝对的算力来讲，H100 并不是巅峰。但在 AI 训练这件事上，一口气买几百块显卡的科技公司更在意的是另一个指标：单位成本的算力。

这也是为什么大家宁愿加价抢 H100，也不愿意买 " 青春版 H100"A100：按照 H100 SXM 版本、A100 80GBSXM 版本 8 月的销售价格（24000 美元、15000 美元）计算，每单位算力的成本分别为 12.13 美元、24.04 美元，H100 SXM 优势明显。

另外，数据中心搭建完成后，还需要考虑电力、运维、故障、后期支持等多方面成本。种种因素叠加，大家还是老老实实地拿起了号码牌，加入了漫长的 H100 等待序列中。

比如特斯拉，前脚宣布给自研的 Dojo 超级计算机投 10 亿美元，后脚就透露要购买 10000 张 H100 用于驱动 AI 负载。

简而言之，在推理场景下，英伟达尚有替代方案；但在训练芯片里，英伟达是事实上的唯一方案。

原因在于，英伟达真正的护城河，是软件。

隐形的护城河

今年 10 月 10 日，AMD 宣布打算收购一家名为 Nod.ai 的 AI 开源软件初创公司，以补足其软件短板。

虽然贵为 GPU 行业的世界第二，但长期以来 AMD 的市场份额只能和英伟达二八开，在以 AI 为代表的高性能计算市场，存在感就几乎为 0。

事实上，AMD 的 AI 芯片理论参数并不差，与 H100 对标的 MI250X，虽然在 FP32/FP64 精度下的算力略逊于 H100，但考虑到 10000 美元的售价，MI250X 的 " 单位成本算力 " 其实更高，理论上可以成为比 H100 更好的选择。

但实际上，不管是大公司还是创业公司，大家还是更喜欢 H100。原因就在软件，也就是大名鼎鼎的 CUDA。

众所周知，GPU 最初的目的是为游戏和视频进行图像渲染。黄仁勋是几乎所有奥斯卡 " 最佳视觉效果 " 提名影片背后的男人。2007 年，英伟达还曾获得一个分量十足的奖项：艾美奖，以表彰其对娱乐行业作出的重大贡献。

首先发现 GPU 被大材小用的是华尔街精英，在渲染图像时所用到的并行计算能力，正符合金融场景里高频交易的需求。

不过，在用 GPU 跑交易之前，得先编写大量的底层语言代码，这显然劝退了一大批交易员。

为了降低 GPU 的编程门槛，David Kirk 说服黄仁勋在 2006 年推出 CUDA，CUDA 的全称是 Compute Unified Device Architecture，即计算统一设备架构，其作用也直白地写在名字里了：为 GPU 编程提供统一架构，使之满足不同应用场景下的算力需求。

伴随 CUDA 推出的是一本编程指南，里面详述了实现性能的具体方法，并且随着产品的升级迭代不断更新，至今已更新到 12.3 版。

最新版 CUDA 编程指南

这样的说明书在今天看来是基础必备，在当时与竞争对手的差距也不过两年，但先发者的一步领先却足以定义行业。

CUDA 推出后，英伟达迅速打开了新业务的大门，在航空航天、天文学、气象学领域里都有 GPU 的身影。

2009 年，苹果的开发团队推出 OpenCL，支持者包括 AMD 和英特尔，希望能凭借着通用性在 CUDA 身上分一杯羹。但作为追赶者，OpenCL 平台上的开发者天然地更少，很容易陷入恶性循环。

而 CUDA 则在 " 使用人数越多，CUDA 平台就越好用，新开发者就越倾向于选择 CUDA" 的良性循环中，加固了生态优势。

深度学习爆发后，许多学习框架要么是在 CUDA 发布之后才会支持 OpenCL，要么压根不支持 OpenCL，使得 OpenCL 始终无法触及更高附加值的业务 [ 5 ] 。

2016 年，AMD 自家软件 ROCm 姗姗来迟，在投入不如英伟达的情况下，服务更新上滞后于 CUDA，因此也难与 CUDA 抗衡。

芯片的架构和制程可以靠一两代产品迅速拉近差距，但一个成熟的生态系统却很难被破坏。CUDA 生态遍布各行各业，从企业蔓延到教育系统。吴恩达曾评价：

CUDA 出现之前，全球能用 GPU 编程的可能不超过 100 人。而目前全球的 CUDA 开发者已经达到几百万。

从某种程度上来说，CUDA 已成为行业的事实标准。它的另一个特点是：只能和英伟达的硬件适配。

因此，任何开发者想要脱离 CUDA 生态，都不得不考虑标新立异的成本和风险。

不过对英伟达来说，繁荣的 CUDA 生态既是一座令竞争对手望而生畏的高山，却也是自己的软肋所在。

英伟达在担心什么？

黄仁勋之所以如此着急，道理也简单：如果铁了心换掉英伟达，也不是不可以。

英伟达固然是人工智能得以走上时代舞台中央最大的功臣之一，但在当下，它却存在两个不容忽视的问题：

一是成本过高。以 " 地表最强 GPU"H100 为例，首发价为 3.3 万美金，如今二手市场价格更一度上涨至 5 万美金左右。

科技公司如果要搭建拥有一万块 H100 的数据中心，即便不考虑其他成本和后续开支，光 GPU 采购费就需要数亿美金——即便对《财富》世界 500 强排行榜上的科技公司来说，这也不是笔小钱，更遑论初创企业。

二是通用芯片难以实现差异化。堆叠算力不是简单往车里加汽油，需要考虑软件适配性、自身业务需求等一系列问题。更何况，如果只用英伟达的 GPU，意味着只有当英伟达出新产品，自家产品才能跟着升级，彻底将战略主动权交给了黄总。

这就是英伟达面临的一个尴尬情景：自己的客户都是自己的对手。

早在 2014 年，谷歌已开始了自研芯片的计划，其最新成果就是 TPUv5 系列。对参数量小于 200B 的大模型来说，TPUv5 在推理时更具性价比，相较于英伟达 GPU 有着肉眼可见的成本优势 [ 4 ] 。

谷歌的 TPU

而在重要的中国市场，美国的出口管制实际上在给黄总帮倒忙。

如前文所述，英伟达的核心壁垒在 CUDA 组成的繁荣生态——它就像一个无数开发者组成的 " 圈子 "，后来者想要进入 AI 产业，就得融入这个圈子。如果把一部分开发者拦在圈子外面，那么他们最有可能做什么呢：

组建一个自己的圈子。

事实上，英伟达非常清楚这一点，其法律顾问 Tim Teter 就曾这样警告华盛顿：你冒的风险是刺激了一个由竞争对手主导的生态系统的发展，这可能会对美国在半导体、先进技术和人工智能领域的领导地位产生非常负面的影响。

如果 " 被踢出圈子 " 的概率只有 1%，那大家只会把它当作一个黑天鹅事件；但一旦这个概率上升到哪怕只有 10%，就一定会有人行动起来。这也是为什么英伟达对美国的出口管制如此警觉——中国科技公司会铁下心来掀桌子，开始搭建自己的生态。

英伟达并非是唯一有着类似境遇的公司，英特尔与高通也一同参与到了施压美国政府的行动当中。它们的一部分竞争力同样来源于生态的构建，英伟达的境遇让这两家芯片巨头深感唇亡齿寒。

要知道，上一轮针对英伟达的出口管制发布后，英特尔专门把 Gaudi 2 芯片的发布会放在北京开，一口一个 " 帮助构建中国人工智能的未来 "、" 携手中国产业生态 "，趁机挖黄总墙角的心思昭然若揭。

结果新版出口管制出炉，AMD 的 MI250X、MI300，英特尔的 Gaudi 2、Gaudi 3 和黄总一起上了名单。这也难怪有小道消息说，英特尔高层和美国高级官员交涉时 [ 2 ] ，一度急得指着对方鼻子问 " 到底懂不懂半导体？"

尽管相比美国，国内的芯片产业整体的差距并不小，但长期的封锁，一定会加速中国芯片产业的发展。一旦这个过程开始，也许就不可逆了。

这就是英伟达害怕的、美国众多芯片公司所担心的事情，正如黄仁勋所说 [ 1 ] ：There is no other China，there is only one China。