面对中国AI对手英伟达卡紧“产能”和“存储”的脖子
我们无法评估英伟达5万亿市值中有多少是中国市场预期贡献的，也无从知晓英伟达未交付的超2200亿订单中还有多少属于中国市场，但我们知道黄仁勋目前最头疼的事情一定是如何扼杀中国市场出现的“英伟达终结者”，因为对当前地球上“最大”（市值）公司来说，超过三分之一的市场拒绝进入，一定会催生出能够比肩自己的竞争者。
虽然黄仁勋在英伟达拥有足够的话语权，但作为全球最大公司的掌舵人，他不得不为公司的未来以及稳定股价进行全面出击，而美国市场和中国市场是决胜AI的关键战场，英伟达不得不两线作战，其中一个还是自己完全没有自主权的中国市场。
从OpenAI管理权的矛盾开始，AI泡沫论就成为一个不得不回避的话题。持续巨亏的OpenAI不断为AI个股注入暴涨的概念，但这种如同“饮鸩止渴”的激素同时催生出一个又一个对AI未来价值的质疑。尽管AI几乎成为华尔街2023年以来唯一能打开投资者钱包的概念，但《经济学人》声称，美国拥有最庞大的高科技公司，但人工智能对经济发展增长的贡献几乎为零。尽管全球正在进行超过7万亿美元的数据中心建设投资竞赛，但 Gartner预测，到2027年底，超过 40% 的人工智能代理项目（Agent AI一个越来越受欢迎的用例）将被放弃。
这种泡沫在半导体行业的映射更为明显，英伟达毫无疑问是AI兴起的最大赢家，而博通也通过AI芯片定制服务跻身全球前十。然而，必须认识到的是，英伟达的产品有多少线%以上的工作负荷（处理器的设计平均工作效率），又有多少价格昂贵的AI芯片真的是源自于线月英伟达和
的千亿合作达成之时，分析师就表示这笔交易以芯片供应为前提，将两家引领AI泡沫的公司真正的联系在一起，更重要的是，这是OpenAI达成的诸多合作协议中，少有不是借OpenAI名头拉高股价的交易，而这笔交易开启了后续OpenAI的连锁交易。2022年初，英伟达还只是一家前景光明无限的公司，正是OpenAI的ChatGPT诞生直接催生了AI数据中心的军备竞赛，也让英伟达真正成为资本市场的“世界之王”。同月，年营收只有120亿美元的OpenAI与甲骨文签署了一份价值 3000 亿美元的云服务合同，这是有记录以来最大的合同之一。为了建立必要的基础设施，甲骨文必然要与英伟达合作购买更多芯片。通过间接补贴购买自己的芯片，英伟达正在夸大需求。OpenAI与英伟达共同主导着这种AI预期推升股价的循环，通过这种反馈循环，随着数百亿和数千亿美元流向科技行业，股市正在通过价值上涨来奖励他们接触到的任何公司。除了英伟达和博通，当甲骨文签订OpenAI的服务合同消息传出第二秒，其股价就暴涨了30%+，而AMD同样依靠与OpenAI的协议让自己市值单日提升10%以上。另一方面没有人能说出人工智能应该如何以最有效的方式融入企业，更不用说提高复杂的IT基础设施的生产力了。除了这些巨头之间的协议之外，有观察者站出来指出英伟达等硬件公司通过投资Mistral、Figure AI 和 xAI 等公司来人为催生AI基础设施构建需求，这些公司反过来又吸引各类风险投资以购买英伟达的芯片。《卫报》的高级经济学撰稿人菲利普·英曼质疑人工智能泡沫是否“即将破裂并导致股市自由落体”。10 月，英国央行也做出了类似的权衡， 建议英国投资者为英国股市价值大幅回调的可能性做好准备。英国方面的态度源于这些公司通过最近对 Revolut、Nscale、PolyAI、Synthesia、Latent Labs 和 Basecamp Research 的 20 亿英镑投资开启英国的AI数据中心竞赛，背后则是英伟达正在将其人工智能帝国的控制范围扩展到英国，并引发了人们对欧洲数据主权的担忧。
如果说OpenAI在不断烧钱，签合作协议，甚至与微软进行切割过程中为自己塑造了万亿级别的估值。那么英伟达就是靠着傲人的业绩为自己赢下了5万亿的市值，超过150%的营收增长，超过55%的净利率，在一个没有被发起垄断调查的行业取得如此难以置信的财务数据，已经无法用常规的商业模型来衡量英伟达的2023-2025了。在人工智能产业链中，英伟达的芯片不是产品。他们支持的人工智能服务才是。那么，在一个硬件成本（更不用说水费和能源费用）远远超过产品回报的市场中，该商业模式如何才能维持下去？
当英伟达交出55%净利润率的财报，任何一家企业都会对自己乙方如此高的利润率心有余悸。但是对于一众规模并不大的英伟达客户群或者AI客户群来说，他们短期内似乎找不到能够替代英伟达昂贵AI处理器的备选，只能继续忍受自己乙方超过50%净利润率的产品，除非他们有新的选择。
不过一众大系统厂商不会选择被英伟达收割，必须一定程度保持AI芯片独立性。微软和苹果率先在11月初站出来补刀，先是微软CEO直言因为电力供应问题，海量英伟达GPU根本没有工作，随后是苹果放弃自建算力中心并且放弃OpenAI，选择跟英伟达体系并不亲近的谷歌TPU支持自己的Apple AI，背后原因是昂贵的建设成本和运营成本。亚马逊通过其内部的“Trainium”和“Inferentia”芯片在亚马逊网络服务（AWS）上处理人工智能训练和推理，谷歌拥有其“TPU（张量处理单元）”，Microsoft拥有“Maia”，Meta直接开发和运营“MTIA”。OpenAI还在与博通合作准备一款“仅限ChatGPT的芯片”。
这些系统厂商的战略中对英伟达最不利的一环是，芯片不再只是硬件，它们已经成为治理整个 AI 服务的“平台”。为了实现从模型训练到服务部署的全效率，需要一个将芯片设计和数据基础设施联系在一起的集成系统，这是云服务和基础设施厂商的优势所在，也是博通对英伟达最大的威胁所在。
当然，英伟达的主导地位不会立即崩溃。业内人士认为，虽然大型科技公司的内部芯片开发和生产可能会减少对英伟达的依赖，但短期内很难改变结构。然而，特斯拉、亚马逊和谷歌等大型科技公司直接设计芯片，甚至控制部分生产的举动预示着行业格局的转变。
AI芯片行业的竞争正在从“谁能买更多”转向“谁能直接制造”。这就不得不提英伟达和OpenAI的新AI联盟必须面对棘手的对手——马斯克。特斯拉已经宣布将在内部制造AI半导体芯片，埃隆·马斯克在特斯拉年度股东大会上表示，公司正在寻求合作伙伴关系，以大幅扩大AI半导体产能。一方面，它正在摆脱完全依赖
的结构，将三星电子作为主要代工合作伙伴，甚至考虑建立自己的晶圆厂并不排除与英特尔之间的技术合作。汽车制造商进入半导体制造领域是不寻常的，马斯克表示“最终，特斯拉似乎不得不自己建造一个Tera Fab。该公司设定了全面内部化的目标，直接处理半导体设计和生产。
不知道现在有多少家中国芯片企业被冠以“中国英伟达”的名头，作为AI应用两大市场之一，中国不仅需要自己的大模型，更需要自己的AI硬件体系。随着英伟达被一步步排除在中国AI市场之外，中国一众AI芯片和GPU芯片的企业成为资本市场追捧的新热点。除了登顶A股市值榜首的寒武纪之外，在首尔的会谈正式确定英伟达利润丰厚的AI处理器无缘中国市场之后，中国多家GPU企业密集的上市进程提速了。国际投资研究机构伯恩斯坦发布的报告显示，中国国产AI芯片销售额正经历爆发式增长，将从2024年的约60亿美元猛增至2025年的160亿美元，市场份额从29%提升至42%，增速高达112%。
虽然黄仁勋和英伟达团队在过去的8个月时间里用尽各种办法希望游说美国政府放松对英伟达芯片出口中国的限制，但无论是前任还是现在的特朗普团队，都明确将AI作为未来科技竞争的制高点，一旦在AI领域不能确保领先就等于MAGA无法真正实现。基于这样的策略，英伟达和美国政府仅有的利益共同点大概就是压制中国对手的成长速度了。
当然对于科技精英来说，他们和政治人物思考问题的角度必然会存在分歧，这也是为何黄仁勋不断以中国AI硬件特别是芯片领域的威胁有多大试图来游说特朗普和他的团队，无论是电力补贴，还是产能倾斜，这些威胁论在政治团队眼中反而变成他们不能允许中国拿到最先进英伟达芯片的最重要理由，对他们来说，英伟达少赚一点没什么，但拿到最先进的Blackwell芯片的中国AI企业在硬件上就已经跟美国对手没有差距，如果再加上政策倾斜和电力补贴，岂不是让美国企业直接从起跑线上就输了一半？这就是为何黄仁勋那句“不在乎中美AI竞赛谁赢谁输”导致了美国官方直言中国企业只能拿到落后两代英伟达芯片。
“我们低估了中国科技产业的能力，他们现在每年生产数百万颗AI芯片，已能完全自主。 ”2025年11月3日黄仁勋在福克斯新闻的镜头前的表态似乎与之前其他厂商的预估有很大的差距。在2025年初，美国的分析数据还曾经表示中国目前的产能大概只能每年生成30万个先进AI处理器。不知道这种渲染中国威胁的言论反映了黄仁勋和他的英伟达如何矛盾的心情。但如果我们梳理黄仁勋在首尔的中美会面后的行动，可以清晰的看到英伟达开始以自己的方式压缩中国对手的成长空间。携手三星电子和海力士的一把手狂啃炸鸡；深度访问
，并且对特斯拉建厂指手画脚，确定无法插足中国市场竞争后，英伟达必须要在工艺和存储这两个方面卡死中国竞争对手。虽然英伟达的芯片在中国市场可能彻底无缘，但在欧洲和其他区域市场，英伟达必须预防中国对手在市场份额方面的蚕食，毕竟英伟达不仅要维持自己的销售额，更要稳固自己的利润率。对英伟达来说，他们无法用行政命令或独占策略让
禁止给中国大陆AI企业代工，但他们可以用提升先进工艺价格的方式拉高中国AI企业选择台积电先进制程的门槛，比如英伟达最近拿到了台积电A16工艺独家接入权，希望能在半导体制程方面至少领先中国对手2-3代（中国大陆晶圆厂目前还停留在7nm）。而在另一个关键供应商HBM方面，推进三星通过HBM3认证等于送三星一个大人情，无论是制程工艺还是HBM3未来的产能，都能确保让中国的竞争对手不会轻易获取。而SK海力士和美光的HBM3产能则早就被英伟达承包到了2026年下半年。当然，中国的竞争对手并不会坐以待毙。中国没有选择用稀土换AI芯片，意味着AI芯片这方面对中国未来发展已经不再是最迫切的瓶颈。归根结底，英伟达在中国的地位之争并非关于兆浮点运算或带宽，而是控制权。从CUDA体系，到GPT模型，再到服务器架构，放弃英伟达芯片意味着中国将会研究自己的AI生态系统，“中国显然更愿意在国内技术堆栈上按照自己的节奏开发人工智能。最好现在就硬着头皮研究一套自己的体系，而不是依赖可以一时兴起限制的美国技术，“UBP董事总经理 Vey-Sern Ling 告诉彭博社。“如果全面禁令属实，将在一定程度上表明中国对其本土供应链的信心。“
随着政策推动国家支持的数据中心仅能使用国产人工智能芯片（实际上将英伟达拒之门外），并且给使用国产芯片的AI数据中心提供能源补贴后，中国式AI的路线基本上已经走上可以不依赖CUDA和英伟达GPU的路线。因为中国多家企业目前选择连接多个较小芯片的Chiplet结构弥补在制程和算力方面的差距。不过，这种解决方法有一个缺点：多芯片结构非常耗电，会急剧增加用电量。但电力问题似乎是中美AI竞争中，中国最明显有遥遥领先优势的一环。另一方面，中国
企业已经宣布2026年量产国产HBM3，这让中国AI芯片的存储依赖又缓解了很多。而随着一众AI芯片企业纷纷走进资本市场，募集而来的大量资金无疑对下一代产品的研发提供了坚实的基础。对英伟达来说，最可怕的不是中国厂商在硬件上迫近英伟达最先进的AI芯片，而是中国对手们借由自己的芯片发展自己的专有软件和技术栈，这将会让英伟达在中国培育了10多年的CUDA架构开发者们再也不会回到英伟达的生态体系中，一旦中国厂商建立起能够与英伟达在性能、软件支持和最终用户信任方面相媲美的组合生态，竞争的天平将会彻底打破。
“中国拥有世界上约50%的人工智能研究人员、令人难以置信的学校、令人难以置信的人工智能关注、对人工智能的热情。我认为不让这些研究人员在美国技术上构建人工智能是一个错误，“黄仁勋在Citadel Securities 2025 年全球市场未来会议上表示。
持有相似观点的伦敦玛丽女王大学计算机视觉和人工智能教授Greg Slabaugh表示，人工智能一直是一项国际化事业：论文、开源模型和数据集经常自由流动，跨国合作会产生突破。然而，在几个领域中国的研究主导地位已经很明显。以计算机视觉为例，该领域使机器能够解释和推理视觉数据。它支撑着从自动驾驶汽车和机器人技术到医学成像和监控的一切。2025 年计算机视觉国际会议（ICCV）是世界上最负盛名和最具竞争力的计算机视觉场地之一。在提交的研究论文中，一半的作者隶属于中国机构，远远领先于排名第二的美国，后者的论文占比为 17%。如果将在国外工作的中国公民包括在内，差距会更大。根据这个公认的简单化指标，中国已经赢了。它在会议上前沿计算机视觉研究的数量和知名度方面处于世界领先地位，塑造了人工智能最具活力的领域之一的议程。中国的优势还在于规模。它拥有 14 亿人口和庞大的数字平台，生成的数据量是其他地区无法比拟的。这推动了模型训练和部署的快速进展。即使出口管制限制了对最先进芯片的获取，中国研究人员仍在优化算法，以便在国内硬件上高效运行——这是受限制的创新标志。对于西方来说，这可能意味着要适应标准、平台和优先事项越来越多地受到中国机构和产业生态系统影响的格局。Greg Slabaugh特别提到，人工智能的未来不应被视为一场零和竞赛。最有意义的进展将来自开放、负责任的合作，与合理的出口管制和军民两用技术保障措施相平衡。
当然限制中国AI芯片厂商发展速度既然是美国政府和英伟达共同的目标，美国政府自然也不会让英伟达独自应战。从不断加长的黑名单，到EDA和先进工艺的客户管制，再到最新的投资限制以及将三星和台积电晶圆产能迁移到美国，美国政府的行政大棒一点都没有缓解。因此，中国AI芯片还是在美国政府和英伟达的干预下面临严重的产能问题。在产能方面，中国两大代工厂中芯国际和华虹的利用率已经攀升。中芯国际发布的第二季度财报显示，该收益率为 92.5%，比第一季度上升 2.9 个百分点，同比上升 7.3 个百分点，。与此同时，华虹的利用率进一步提高，从第二季度创纪录的 108.3% 上升到第三季度的 109.5%。满载的晶圆厂也不过能贡献黄仁勋渲染的中国百万级AI芯片年产量，但针对黄仁勋的预测，《华尔街日报》援引参与出口管制的前拜登政府官员赛义夫·汗的话说，即使中国将其产量估计乘以五倍，它仍然无法满足国内需求。国产HBM3的产量和良率很明显无法满足庞大的中国AI市场需求，而从结构上和市场上，国产AI芯片厂商又几乎不可能拿到三大存储巨头的HBM3以上的产品，对英伟达来说，不断提升采购价格，无疑是他们最有效遏制中国竞争对手的办法。
虽然不是每个人都相信中国能够从其半导体行业中彻底消除英伟达芯片，但当英伟达的芯片在中国AI生态中存在感越来越低，中国式AI发展之路才算真正启航。人工智能的未来的确不应被视为一场零和竞赛，只是这种竞赛不应该只有一个赛道，而应该是以开放的姿态去迎接每一种生态系统。