美国对华AI芯片出口政策转向 - 2025年12月8日，美国总统特朗普宣布批准英伟达向中国出口H200人工智能芯片，但要求从每笔销售中抽取25%的分成[1] - 此举与一周前美国国会讨论全面禁止对华出口高端AI芯片的《SAFE法案》形成180度大转弯[1] - 政策转向源于12月2日英伟达CEO黄仁勋与特朗普政府的闭门会谈，旨在挽救英伟达在中国市场的颓势[4] 政策方案的具体设计 - 选择性放行：仅开放技术代差约为18个月的H200芯片，而非最新的Blackwell或即将发布的Rubin芯片[4] - 高额抽成：英伟达需将H200对华销售额的25%上缴美国政府，且此模式将推广至AMD、英特尔等其他AI芯片企业[5] - 条件限制：反复强调出口前提是“保障美国国家安全”，并保留随时收回许可的权力[5] 政策背后的商业算计 - 美国政府预计每季度可从价值20亿至50亿美元的芯片出口中，按保守估计获利5亿美元，全年达20亿美元，被视为“无本万利”的生意[6] - 对英伟达而言，虽然利润被压缩，但相比因出口禁令导致在华销售额几乎停滞、并减记约55亿美元相关费用的局面，恢复部分市场准入仍具吸引力[4][7] - 该政策被解读为一种“利益捆绑机制”，使英伟达与美国政府成为利益共同体，以确保出口政策的持续性[7] 中国AI芯片产业的崛起态势 - 根据Bernstein Research报告，到2026年，华为将占据中国AI芯片市场50%的份额，而英伟达的份额将从目前的39%大幅萎缩至仅8%[13] - 2025年，华为AI芯片市场份额已冲至40%，与英伟达并列第一；预计2026年华为占50%，AMD占12%，寒武纪占9%[15] - 未来三年，中国本土AI芯片销售额的复合年增长率预计高达74%，到2028年本土产量将超过国内需求，供需比达104%[16] 本土厂商的技术进展与产能规划 - 华为昇腾系列持续迭代，并公布了未来三年的产品路线图[16] - 寒武纪构建了完整的云边端产品矩阵，并宣布2026年将把AI加速器产量提升逾两倍至50万枚[16] - 百度昆仑芯新一代产品在性能和成本上实现大幅改善[17] - 海光在GPU通用计算领域持续发力，逐步打破英伟达在某些场景的垄断[18] 中国市场对美政策的冷静反应 - 中国市场对H200芯片的态度并不热情，主因在于美国政策反复无常导致信任破裂，企业更看重算力供应的稳定性[31][32] - H200需承担25%额外成本，其综合性价比可能与采购多张国产芯片相当，而国产芯片的成长空间更大[33] - 政策导向鼓励优先采购国产算力，且中国企业已在国产芯片生态上投入大量研发资源，转换成本高[36][37] - 安全隐患（如“后门”或远程“断供”风险）以及中兴事件的教训，使得中国企业在选择核心技术供应商时格外谨慎[34][35] 政策逻辑的悖论与战略影响 - 以25%分成来化解所谓的“国家安全”威胁，暴露了该政策本质是商业利益问题而非安全问题[20] - 与拜登政府“一刀切”封锁不同，特朗普政府的“收保护费”式放行是试图通过“技术代差+高额抽成”维持市场影响力和科技霸权[22][23] - 外部封锁反而成为中国技术突破的催化剂，加速了中国的技术自主化进程和全球半导体供应链的“去美国化”趋势[24][25][40] 全球产业格局与多方博弈结果 - 英伟达并未真正获胜：长期市场份额面临灾难性下滑（从39%至8%），利润空间被压缩，且无法摆脱政治风险[38] - 美国政府也未获胜：短期获利无法弥补长期战略失误，其政策加速了全球对美技术依赖的警惕和各国的自主半导体计划[39][40] - 对中国而言，进口H200可短期缓解算力短缺，但若因此放松自主研发则将陷入“技术依赖陷阱”；真正的胜利在于实现自主技术创新[42][43][44]

国产AI产业链表现 - 科创人工智能ETF（589520）9月12日盘中价格涨近3% 收盘涨1.81% 实现日线三连阳[1] - 成份股芯原股份涨超15% 寒武纪涨逾4% 优刻得涨超3% 云从科技、虹软科技、金山办公等跟涨[1] - ETF单位净值0.619元 较前日上涨0.011元 成交额1646.99万份 换手率3.13%[2] 全球算力投资加速 - 微软计划2026财年资本开支超300亿美元 谷歌与Meta分别将2025年Capex上调至850亿和660亿美元以上[3] - 全球科技巨头加码AI基础设施 推高对高端芯片、服务器、光模块、存储等核心硬件需求[3] - 中国日均Token处理量从2024年初1000亿飙升至2025年6月30万亿 一年半增长超300倍[4] 国产替代政策支持 - 国务院明确到2027年实现AI与六大重点领域深度融合[4] - 工信部推动"人工智能+制造"专项行动 杭州等地设立亿元级算力券支持本土智算中心建设[4] - 华为CloudMatrix384超节点验证国产超大规模集群商用能力 阿里云倚天710、寒武纪思元系列芯片持续迭代[4] 市场前景与需求 - IDC预测2025年中国智能算力规模达1037.3 EFLOPS 2024–2028年复合增长率46.2%[4] - 国产算力芯片在AI训练、推理中取得良好效果 政策支持推动大规模部署应用[5] - 科创人工智能ETF于9月5日完成1:2基金份额拆分 交易门槛由120元降至60元[5] 指数产品特征 - 科创人工智能指数前十大重仓股权重占比71.66% 半导体行业权重占比54.1%[7] - ETF具备20%涨跌幅限制 前十大重仓股权重超七成 集中度高进攻性强[7] - 成份股聚焦国产AI产业链细分环节收入最大或卡位最好的公司[6]

美国政府升级对英伟达H20芯片的出口管制 - 美国政府于4月9日通知英伟达，H20芯片出口到中国需要许可证，并于14日宣布规定将无限期实施[2] - H20被纳入"非民用超算风险清单"，标志着AI芯片管制从高端产品延伸至定制化中端产品[2] - H20是英伟达在中国合法销售的主要芯片，于2023年10月美国最新出口限制生效后推出[2] 美国对AMD和英特尔AI芯片的出口限制 - 美国商务部宣布AMD MI308及同类型AI芯片新增中国出口许可要求[6] - 英特尔Gaudi芯片同样需要获得出口许可证才能向中国销售[6] 国内AI芯片厂商的替代机会 - 华泰证券指出H20销售受限或已被市场预期，但新规可能堵住以内存弥补算力漏洞[6] - 万联证券认为H20在中国市场的销售或将面临较大限制，国内AI芯片厂商有望承接更多市场份额[6] - 国产算力迎来发展机遇，全球贸易摩擦或加速半导体产业国产化进程[6] 华为昇腾910C的性能与优势 - 昇腾910C通过组合两个昇腾910B芯片，计算能力达800 TFLOP/s（FP16），内存带宽3.2 TB/s，接近英伟达H100性能的80%[7] - 华为通过CloudMatrix系统聚合算力，CM384系统在规模及推理性能上比肩英伟达NVL72超节点[7] - 昇腾910C采用共封装或芯片组技术，显著提升性能[7] 华为昇腾910C的技术挑战 - 组合设计导致功耗增加，CM384系统功耗为英伟达GB200 NVL72的3.9倍[9][10] - 每FLOP功耗差2.3倍，每TB/s内存带宽功耗差1.8倍，每TB HBM内存容量功耗差1.1倍[10] - die-to-die带宽仅为Nvidia H100的1/10至1/20，可能影响大规模AI训练任务效率[11] 华为昇腾910C的生态系统与供应链问题 - 华为MindSpore AI框架成熟度和广泛采用度较低，可能限制开发者采用[11] - 昇腾910C良率仅为32%-40%，低于60%的行业标准，大部分仍依赖台积电7nm工艺制造[12] - 关键组件如HBM主要来自韩国供应商三星，供应链模式稳定性差、风险高[13] 国内其他AI芯片厂商的布局 - 科技大厂阿里、百度、腾讯、商汤科技等布局自研AI芯片，服务于自有云平台或业务[14] - 海光信息DCU系列产品兼容CUDA生态，已应用于国产超算和AI训练场景[15] - 寒武纪思元系列芯片可满足云端训练等场景需求，壁仞科技BR100芯片峰值算力达国际厂商旗舰产品3倍以上[15][16] 国内AI芯片多元化发展的重要性 - 中国AI芯片替代不能仅靠个别企业，需支持华为、海光信息、摩尔线程等多元化发展[17] - 构建强大、完整、有韧性的全产业链自主生态是实现AI芯片自主可控的关键[17]