国产GPU市场格局 - 2024年英伟达以70%市场份额占据国内GPU市场绝对第一 华为昇腾以23%份额排名第二 其他厂商合计仅占7% [2] - 其他厂商中百度出货量最高 其次为天数 寒武纪 沐曦 燧原 太初和摩尔线程 AMD和Intel的AI芯片在国内市场几乎无存在感 [2] - 未上榜国产GPU公司可能因数据保密或销量不佳未被IDC统计 [2] AI芯片应用场景 - AI芯片应用中推理占比达58% 训练仅占33% 行业认为2025年是AI应用元年但实际爆发势头在2023年已显现 [2] - 2023年AI应用公司已开始大规模投放广告 博主广告收入显著提升 [2] FPGA市场现状 - 中国市场中FPGA在AI浪潮中表现乏力 市场份额和供应商营收接近0 完全被GPU和ASIC压制 [3] 产品资源与行业研究 - 提供H200 B200 RTX5090 FPGA等硬件资源采购渠道 [4] - 科技行业外资投行研报 SemiAnalysis报告及精选付费文章每日更新 原价上万元的资源现优惠至390元/年 [5]

全球数据中心格局 - 2023年至2026年全球规划新增数据中心建设规模预计达47GW 2023年现有基数为49GW 2026年总规模将突破96GW [1] - 新增容量中约85%（40GW）投向智算中心（IDC）领域 反映人工智能算力需求爆发式增长 [1] - 北美市场占据主导地位 预计吸纳65%-70%新增容量（30 55-32 9GW） 中国市场占比约15%（7 05GW） 欧洲与东南亚合计占比10%（4 7GW） [1] 中国市场数据中心现状 - 传统通用计算（通算）与人工智能计算（智算）复合增长率分别为3%-4%和20%+ 通算设施已出现供给过剩 核心节点机柜上架率维持在40%-50% [2] - 中国智算中心主要分布在中西部 宁夏、内蒙古、甘肃、重庆、贵州等地拥有超过3万PF的大型算力网络国家枢纽节点 东部最大为京津冀的2 28万PF智算中心 [2] - 智算中心电力消耗大 东部电力压力较大 因此布局偏向非发达地区 各地政府积极推动智算中心建设 [2] - 高端算力短缺 低端算力过剩 [3] 投资主体格局 - 政府及城投平台占比约35% 承担土地供给、能源配套及项目协调职能 采用"设计-采购-施工"总承包模式 [4] - 运营商阵营（电信、移动、联通）占比约20% 依托集采体系开展建设 设备采购与土建施工分离 采用框架招标制度 [4] - 互联网云厂商（含BAT等）占比约40% 对设备选型话语权强 建设自主性高 采用"总包+专业分包"混合模式 [4] - 高校科研机构及自建企业合计占比约5% [4]

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英伟达中国市场战略调整 - 公司计划在未来两个月内为中国市场推出降级版H20人工智能芯片 [1] - 目标在7月推出改良后的H20芯片 已通知中国主要云计算供应商 [1] - 此举是为应对美国出口限制 维持在中国关键市场的地位 [1] H20芯片规格变化 - 新版H20芯片较原版大幅降级 内存方面显著降低 [1] - 公司已制定新的技术门槛指导改良芯片设计开发 [1] - 下游客户可能通过修改模块配置来调整芯片性能水平 [2] 中国市场重要性 - 中国市场在截至1月26日的财年为公司贡献170亿美元收入 占总销售额13% [4] - 公司CEO黄仁勋近期访问北京 强调中国是关键市场 [4][5] - 自1月以来累计获得价值180亿美元的H20订单 [6] 行业背景 - 2023年10月美国收紧出口管制后推出H20芯片 [5] - 中国科技巨头如腾讯 阿里巴巴 字节跳动加大H20订单 [5] - 深度求索等初创公司对高性价比AI模型需求增长 [5]

法案背景与内容 - 民主党众议员Bill Foster计划提交法案，要求受出口管制的美国先进AI芯片配备定位追踪和远程禁用功能，旨在遏制对华非法出口 [1] - 法案矛头直指中国，因英伟达AI芯片通过灰色渠道流入中国市场的现象已被多次报道 [1] 技术可行性分析 - 定位追踪功能较易实现，英伟达或已具备相关技术储备 [2] - 远程禁用功能有效性存疑，存在被黑客攻破的风险，可能导致管控措施失效 [2] - 法案将增加美国AI芯片企业的合规成本，但恐难实现立法预期目标 [2] 立法前景评估 - 提案获两党初步支持，但立法程序漫长且充满变数 [3] - 共和党掌控参众两院理论上有利法案推进，但需特朗普总统签署生效 [3] - 特朗普政府政策导向与法案可能存在分歧，其支持态度存疑 [3] 对中国AI产业影响 - 即使法案立法，对中国AI资本支出和IDC需求影响有限 [4] - 中国AI商业化进程加速，本土大模型（如DeepSeek）推动ToB/ToC应用发展 [4] - 本土7纳米晶圆厂产能扩张将成为算力基建核心驱动力 [4] - 2026年起推理需求将主导增长，本土芯片或游戏GPU可满足需求，降低对GPU集群和CUDA生态依赖 [4] 商业资源与信息渠道 - 提供H200/B200/RTX5090/FPGA等硬件资源采购渠道 [5] - 知识星球提供外资投行科技研报、SemiAnalysis报告及精选付费文章，年费优惠至390元 [6]

国产GPU性能对比 - 壁仞科技2022年推出的BR100性能最强，但因制裁无法量产，华为昇腾910C成为实际国产最强[1] - 华为昇腾910C性能达到英伟达H800的60%，海光BW100深算能力约400T（H800的50%），寒武纪590性能为H800的30%-35%[1] - 性能排名：华为910C > 海光BW100C > 华为910B > 百度/阿里自研卡 > 寒武纪 > 沐曦/天数智芯等[2] 产品价格动态 - 海光BW100采购价约10万元/张，华为910B和910C分别为7万和18万元，寒武纪590价格从8万-8.5万降至6万-7万[2] 显存技术现状 - 国内GPU普遍采用HBM2e显存（受制裁无法使用HBM3e），推理任务中显存容量是关键门槛，主流产品显存容量均达64GB[3] - 华为910C显存带宽达3.2TB/s显著领先，壁仞BR100为2.3TB/s，沐曦蔵云C500为1.8TB/s，多数厂商产品在0.5-1.8TB/s区间[4][5] 算力参数细节 - 壁仞BR100的BF16算力达445T，FP16算力1024T为表格中最高，华为910C BF16算力244T，沐曦蔵云C500 FP16算力280T[5] - 昆仑芯RG800显存带宽0.2TB/s，平头哥含光800* FP16算力202T，燧原逐思2.0显存带宽1.8TB/s[5] 技术迭代趋势 - 海光BW100采用先进交换芯片设计，单卡可用性能实测达87%，优于寒武纪590（约80%），反映后发技术优势[2] - 寒武纪MLU370-X8显存容量48GB（带宽0.6TB/s），较早期MLU270-S4（16GB/DDR4）有明显升级[5]

1.参会学习，包含服务：参会学习+会后资料+会议专属社群 2.展台展示，包含服务：展台展示+3人参会+会刊彩印+公众号推广+视频采访(详情咨询会议主办 方) 3.演讲宣传，包含服务：专题会场30分钟演讲+3人参会+会刊彩印+公众号推广(详情咨询会议主办 方) - 演讲/参会/推广 - 会议详情可咨询 车乾信息 19802168066（微信同） hxj@auto-study.com • ✦ 议 程 长 图 ✦ • • ✦ 参 会 方 式 ✦ • • ✦ 扫 码 报 名 ✦ • "2025第二届高算力芯片开发者论坛暨芯片热管理技术交流会" 将于 5月22- 23日 在 北京 举办。本次论坛由 车乾信息&热设计网 主办，论坛重点探讨：国产 AI芯片进程、AI芯片安全、芯片封装Chiplet技术、先进封装材料与封装基板、AI 芯片热力设计、芯片直冷技术、3DVC均温技术等。届时将安排 20+ 演讲，预计将 超过 300+ 行业专家参会！ ...

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中国GPU自给率分析 - 2024年中国人工智能GPU自给率为34%，预计2027年提升至82% [3][7] - 云人工智能市场规模预计以28%复合年增长率增长，2027年达2390亿美元，中国市场占比20%约480亿美元 [3][7] - 华为是中国本土主要GPU供应商，寒武纪紧随其后，芯片主要由中芯国际7纳米制程制造 [3][7] - 中芯国际预计为GPU生产分配2.6万片晶圆/月产能，良率假设30-50%支撑自给率提升 [3][7] 中国半导体行业整体自给率 - 中国半导体自给率达24%，高于预期，较2023年20%提升4个百分点 [4] - 中国半导体公司总收入430亿美元，同比增长36%，市场规模1830亿美元占全球29% [4] - 自给率提升驱动因素：家电/消费电子补贴刺激需求、库存消化完成、存储芯片及先进节点产能改善 [4] 细分领域国产化进展 - 存储芯片（长鑫DRAM/长江NAND）产能分别增加4.8万片/月和4万片/月，技术获认可 [5] - 图像传感器和功率半导体受益电动汽车增长及市场份额抢占 [5] - 半导体设备领域增长35%但自给率低于预期，EDA工具在中小设计公司渗透不足 [5] 华为昇腾GPU产能与收入预测 - 中芯国际GPU产能从2024年2kwpm增至2027年26kwpm，910X型号2027年占比达20kwpm [8] - 910B型号2024年产量562k颗，收入35.58亿人民币，2025年后停产 [8] - 910X型号2027年产量2,808k颗，收入196.56亿人民币，成为主力产品 [8] - 总GPU收入2024年42.9亿人民币，2025年同比激增240%至146.1亿人民币 [8]

英伟达的软件护城河 - 英伟达的竞争优势核心在于CUDA生态系统，包括专有编程模型、丰富库和与PyTorch的深度整合 [2][5] - CUDA起源于2007年，通过免费提供和开发者社区建设解决了先有鸡还是先有蛋的问题，最终在2012年因AlexNet训练成功获得认可 [6][7] - CUDA的转换成本极高，开发者需重写代码并失去成熟库和社区支持，PyTorch等框架也依赖CUDA作为后端 [8][10] 华为的三管齐下战略 - 自主研发CANN软件栈和MindSpore框架，试图复制PyTorch+CUDA的全栈体验 [11][12] - 深化PyTorch兼容性，通过torch_npu适配器连接昇腾硬件，但存在版本兼容性和稳定性问题 [11][20][22] - 投入ONNX开放标准优化，实现跨硬件模型部署，允许英伟达训练模型在昇腾芯片上推理 [25][27] 华为软件生态的现状与挑战 - CANN 8.0版本被宣传为重要进展，但开发者反馈其使用困难且缺乏社区支持，昇腾910C推理性能仅为H100的60% [13][17] - 华为模仿英伟达早期策略，派驻工程师协助客户迁移代码，如百度、腾讯等 [16] - 开发者社区活跃度低，知乎用户抱怨文档杂乱且故障排查资源有限，与英伟达的成熟生态差距显著 [13][16][22] 华为与PyTorch的整合进展 - 华为2023年加入PyTorch基金会，通过torch_npu适配器实现昇腾支持，但代码未并入主库导致维护挑战 [19][21] - PyTorch基金会表态支持硬件多样性，华为的理事会席位可能推动其贡献被正式采纳 [23] - 开发者指出昇腾对PyTorch第三方扩展支持不足，部署大规模模型存在兼容性问题 [22] ONNX在华为战略中的角色 - ONNX作为模型"PDF格式"，使英伟达训练模型可导出并在昇腾芯片部署，华为维护专用ONNX Runtime优化内核 [25][26] - 该方案适合中国市场，允许训练依赖英伟达硬件而推理转向华为，但部分PyTorch操作无法完美转换 [27] 长期竞争前景 - 华为需多年构建成熟生态，英伟达CUDA优势积累耗时18年，当前开发者不满可能随社区扩大转化为资源 [29] - 人工智能驱动的软件优化（如AI CUDA工程师技术）可能加速华为性能差距缩小 [18] - 模型部署是近期突破口，如DeepSeek R1案例显示英伟达训练模型可在昇腾运行，但全栈替代仍需时间 [28][29]