1。NVIDIA在2024年的“货币印刷机”，当时全球技术公司仍在急于实施AI商业化时，NVIDIA发表了一份可怕的卡报告：年收入为1305亿美元，一年一度增长114％；净利润为728亿美元，同比增长145％。这意味着它的净利润为每天2亿美元，其季度利润超过了英特尔和AMD的年收入。更令人惊讶的是毛利润率 - 75％的水平每次使苹果（45％）和特斯拉（18％）矮矮人，相当于材料成本，仅提供每张H100 CHIP销售价格的25％的材料成本。这种盈利能力的基本密码隐藏在NVIDIA在数据中心市场中的全部统治中，其中一部分是95％，这意味着世界上每10个MAI服务器中有9.5个配备了NVIDIA GPU。 Microsoft Azure和Google Cloud每年购买超过500,000 H100元，以及Openai i的GPT-5培训单独使用35,000筹码。这项垄断带来的高级功率使Nvidia变得更强大，将H100的价格从上一代的6,999美元提高到35,000美元。 2。在供应减少危机下中国的困境，但这种荣耀背后有隐藏的裂缝。自从2023年10月美国升级其芯片禁令以来，NVIDIA在中国筹码表现的特殊目标仅占H100的15-20％，但价格高达12,000美元。扩展全文
更严重的是，即使H20在2025年在中国出售，也需要许可，这意味着中国公司甚至不会获得“ cast割版本”芯片。据估计，它偏爱中国AI计算能力（相当于100,000 H100）的差距为1000p，这直接阻止了大型模型培训的发展。
3。国内更换的“梯队”模式
在压力下，中国的AI芯片行业构成了梯度压倒性的成功：
第一梯队：华为，海瓜
sIngle卡计算功率为256Tflops（FP16），达到NVIDIA A100水平。最新的试验表明，在千card集群中，ASTIME 910B培训的效率最高可高达H100，而用电仅为85％。根据一些信息，下一代攀登芯片的性能与H200相当。此外，Haiguang的DCU表现良好，而Shensuan No. 1在计算机科学领域不断地表现，许多公司已将其发送。
第二个梯队：摩尔线，吉·贾维，等。
但是，这些品牌中的大多数都集中在推理的推理上，并且没有多少品牌专注于AI，但是更多的品牌已被诸如播放，渲染和智能安全，工业质量检查等诸如野外领域所取代。
4。看不见的“护城河”：CUDA生态学
当然，硬件癫痫发作是第一步，而真正的困难在于软件生态系统。 Nvidia构建的CUDA系统持续了16年，覆盖了全球90％的AI开发人员。主流框架（例如Pytorch和Tensorflow固有支持CUDA），而家用芯片需要通过兼容性层转换，并且性能丧失是可以肯定的。
5。破解僵局的方式：打开现场的来源和攻击
面对生态般的障碍，国内芯片尝试了两条突破的途径：
打开资源策略：华为打开了思维大纲，以吸引额外的开发人员； Pingtouge推出了“无剑”开源平台，以减少AI芯片开发的阈值。
垂直突破：在自主驾驶场，电检查等中开发一个封闭的生态系统，寒武纪赢得了25％的车内芯片市场。
值得注意的是，中国应用的巨大情况是诞生的特殊进化途径。这种“场景喂养技术”的模型可以使对比度成为对比的道路。
结论：IND的漫长游行epentent计算能力
NVIDIA财务报告提醒我们：在AI竞争中，计算的力量是力量。
当尝试使用NG美国通过CHIP禁止锁定中国的AI开发项目时，实际上是按压国内替换过程。从华为Ascend的硬件突破到Mindsore Ecology的构建，这项竞赛早已超过了技术范围。正如一位专家所说：“解决窒息问题并建立生态三十年需要三年的时间。”这次漫长的游行可能已经开始。回到Sohu看看更多
