无奈！国产芯不解急渴，中国科技公司大量采购特供NVIDIAH20芯片

无可奈何：中国公司开始大量订购NVIDIA H20芯片，背后原因可能有哪些？据媒体报道，摩根士丹利的最新报告，NVIDIA特供中国市场的人工智能芯片H20系列，已经开始吸引包括百度、阿里巴巴、腾讯和字节跳动在内的中国科技巨头的采购兴趣。此前，由于美国对华出口限制的升级，加上H20芯片的性能阉割，许多中国公司转向了国产Ascend 910B芯片。然而，由于Ascend 910B芯片供应问题，以及其生产良率的传闻，英伟达H20 AI GPU重新获得了市场的关注。尽管H20在性能上不及英伟达的H100，其AI算力只有H100的不到15%，甚至部分性能不及Ascend 910B，但在国产AI芯片供应不足的情况下，中国厂商的选择显得有些无奈。尽管H20可能不是最理想的选择，但在当前的市场环境下，它提供了一个可行的解决方案，以维持公司在AI领域的竞争力。

人工智能大力发展，本身就是如火如荼的需要大量的芯片的时候，没想到出现了这样的限制令；能够尽可能的购买能买到的最好芯片，使用在自己的产品上，保障产品的竞争力，不然怎么办？无论你们谁家推出了怎样的系统，推出了怎样的平台，那么你都离不开人工智能，特别是算力非常强的人工智能芯片！

没有其他选择，成为了唯一选择

尽管我们认识到NVIDIA H20可能并不是最优的芯片选择，但现实情况似乎并未提供太多其他选项。国产芯片的发展壮大仍需时日。尽管在性能方面，H20或许无法与H100或Ascend 910B相提并论，但在某些应用场景下，它的表现或许已经能够满足需求。鉴于此，中国的企业可能会倾向于选用那些性能尚可并且供应链稳定的H20芯片。

由于高端AI芯片例如NVIDIA的H100遭遇了出口管制的限制，中国的企业在获取顶级计算资源方面遇到了困难。因此，相对较次的H20芯片变成了临时解决方案。这促使我们关注国内芯片产业是否能够迅速发展。在目前的国际贸易形势下，美国对中国的出口限制可能会导致一些核心技术和产品供应的不确定性。在这种情况下，NVIDIA H20成为中国市场上的一个选择。

中国正在就是国产AI芯片的发展，但远水解不了饥渴

不过也不用担心，这种转变并非长久之计。因为国产AI芯片的发展仍在加速，一旦技术突破和产能问题得以解决，国内产品可能会重新获得优势。此外，中国公司在采用H20芯片的同时，也可能推动本土产业更快地迈向自主创新和自给自足。

当然也不可能一直等着，在维持AI领域竞争力方面，中国公司必须权衡性能和可行性。尽管H20的AI算力只有H100的不到15%，但在当前市场环境下，它依然能满足某些应用需求，对于不需要极高精度的任务而言，其性价比可能是合理的。

总的来说中国科技巨头采购NVIDIA H20芯片的决策是在当前全球供应链紧张、地缘政治制约、以及国产技术发展瓶颈等多重因素作用下的结果。这反映出中国公司面对外部压力时的应变之策，并揭示了AI芯片市场动态的现实面貌。随着技术的演进和国际形势的变化，未来芯片采购的战略或会持续调整，以适应不断变化的市场需求。

那么NVIDIA H20芯片表现如何，我们来看看！

NVIDIA H20芯片在能耗方面表现出色，其热设计功耗为400W，明显低于H100芯片的700W。具体来说，H20芯片的内存带宽高达4.0 Tb/s，计算能力达到296 TFLOP。基于Hopper GPU架构的设计，使得其在性能和能效方面展现出强大的竞争力。

H20支持多路GPU配置，并具备高速互联功能，可广泛应用于各种场景，特别是适合用于超大规模低精度模型推理。与同行业其他芯片相比，H20在FP8算力、显存配置、卡间互联带宽及PCIe连接方面具有显著优势。

综合来看，NVIDIA H20芯片在保持高性能的同时，实现了较低的能耗，体现了NVIDIA在芯片设计领域的技术实力。对于关注性能和能耗的用户来说，H20是一个值得考虑的选择。

与Ascend 910B芯片相比，NVIDIA H20差在哪里？

H20基于Hopper GPU架构，运算能力达到296 TFLOPs，内存带宽高达4.0 Tb/s。而Ascend 910B采用达芬奇架构，半精度（FP16）运算能力达到320 TFLOPS，整数精度（INT8）运算能力为640 TOPS。在训练大规模语言模型时，Ascend 910B的效率高达80%，并在测试性能上超过NVIDIA A100约20%。

在能耗方面，H20的热设计功耗（TDP）为400W，而Ascend 910B的功耗控制在310W，展现出较高的能效比。此外，H20定价约为11万元人民币，较有竞争力。而Ascend 910B的售价超过12万元人民币，略高于H20。