H200最新情况以及国内AI芯片格局趋势推演20251214

2025年12月15日09:09 关键词 H200算力显存互联H20国内生态政策影响出货量国产芯片资本开支AR芯片超节点华为910C全交换供应链液冷生态GPU芯片 全文摘要 专家介绍了H200芯片的技术优势，如强大的算力、显存和卡钳互联能力，以及在国内市场的接受情况，显示了其在国内生态系统的融入度。预计明年H200的出货量将在200万片到120万片之间，尽管面临政策影响和市场趋势的不确定性。互联网行业对AI芯片，尤其是国产芯片的需求持续增长，资本开支和采购策略显示出积极信号。 H200最新情况以及国内AI芯片格局趋势推演-20251214_导读 2025年12月15日09:09 关键词 H200算力显存互联H20国内生态政策影响出货量国产芯片资本开支AR芯片超节点华为910C全交换供应链液冷生态GPU芯片 全文摘要 专家介绍了H200芯片的技术优势，如强大的算力、显存和卡钳互联能力，以及在国内市场的接受情况，显示了其在国内生态系统的融入度。预计明年H200的出货量将在200万片到120万片之间，尽管面临政策影响和市场趋势的不确定性。互联网行业对AI芯片，尤其是国产芯片的需求持续增长，资本开支和采购策略显示出积极信号。专家还讨论了国产AI芯片厂商的市场定位和技术特点，以及他们与H200及国际芯片竞争的状况。最后，专家强调了技术迭代、市场教育和技术差异对国产AI芯片发展的重要性，回答了参会者关于未来趋势、政策影响和国产化率的问题。 章节速览 00:00 H200算力与生态对接详解 对话介绍了H200的算力特点，包括FP16半精度浮点算力接近1000T，显存141GB，以及卡间互联速度。提及H200的前身H20存在低显存与高显存版本，后者算力从989T降至约140T，显存147G。强调国内生态，尤其是芯片公司，已与H20的141G版本进行对接，熟悉其特性与框架，表明H200在国内并不陌生。 01:57 H200芯片出货量受政策影响分析 讨论了H200芯片在无政策限制下预计明年出货量超过200万片，但受政策影响可能降至120万片左右。互联网采购量占国内AR芯片需求45%-50%，H200禁售影响有限，国产替代品可弥补需求。 05:20互联网资本开支与国产芯片竞争压力分析 对话分析了互联网行业对国产芯片需求的影响，指出若互联网资本开支不限制进口芯片，将对国产芯片市场构成压力，预计明年国产芯片需求量在300万片左右，而进口芯片如H200可能占据55%以上市场份额，导致国产芯片需求空间减少。此外，讨论了H200芯片技术生态缺乏创新，国内生态已基本兼容，但HFP8进度将在明年电商产品中体现。 09:07 AR芯片需求激增：互联网巨头与运营商共推增长引擎 对话讨论了AR芯片的采购量预测，指出字节、阿里、腾讯等互联网公司对高端芯片的需求将持续增长，主要应用于大模型研究与推理终端。同时，运营商和国家训练场的投入也保持高速，共同构成AR芯片增长的核心引擎，预计互联网需求占比约50%，运营商需求占比约25%。 12:25国产AR芯片与H200竞争分析及未来趋势 对话讨论了国产AR芯片与H200的竞争力对比，指出目前国产芯片如华为920C、碧韧166、木樨C500等已能对标H200性能，预计2027年全面超越。未来产品将通过技术革新达到或超越H200性能，国产芯片市场前景看好。 国内超节点技术由华为、海关和平头哥三家领先，分别以384卡、640卡和128卡的全交换超节点技术为核心，展现高密度液冷和生态开放等优势。其他企业如DN、木兮等虽有布局，但更多采用成本较低的PCIe拓展方式，技术上与领先者存在差距。未来，国内超节点技术将向更高维度发展，预计华为等领先者将在2027年实现更高水平的全交换技术。 25:05国内外芯片技术差距与生态发展趋势分析 讨论了国内外芯片设计水平和工艺的差距，指出国内芯片能力落后两代以上，主要源于工艺限制。强调了软件生态的重要性，包括自有生态和参考生态的差异，以及长期发展中创新和建立自由生态的必要性。短期内跟随成熟生态可降低采购成本，但长期需发展自身生态以增强竞争力。 28:52芯片技术迭代与软硬件协同发展的挑战 对话探讨了国内芯片技术的未来趋势，指出摩尔定律失效后，芯片性能提升将依赖于核风技术的创新，而非工艺进步。短期内，芯片迭代可能通过增加GPU和CPU核心数量实现，但长期来看，需软件生态与硬件技术深度结合，特别是对AI算法的硬件化加速。互联网公司和NPO架构的芯片制造商在算法理解和软硬件融合方面展现出优势，但技术积累和客户需求的理解差异仍是挑战。 33:56互联网公司国产芯片采购趋势与考量 互联网公司对国产芯片的采购始于今年，寒武纪、华为等企业开始形成规模采购，但需求量远未满足。采购决策基于TCO、性价比、稳定性及产能供应，国际卡仍因性价比优势受青睐。政策牵引可能改变采购比例，但无强制要求时，优先采购国际卡。未来趋势显示，国产芯片需提升产品力和生态支持，以实现性价比平替，引领科技时代。 37:38 AI芯片需求与国产厂商市场占比分析 对话探讨了未来AI芯片需求中训练与推理端的比例，指出大模型时代训练与推理重叠现象显著，单纯推理需求约20万片。同时，分析了国内AI芯片厂商在字节、阿里、腾讯等企业中的市场份额，指出华为与寒武纪占据主导，预计未来一两家新厂商可能实现集团卡突破，但H200全面放开对采购计划的影响使预测难度增加。 41:28海光寒武纪下一代产品迭代进展及性能预期 会议中讨论了海光寒武纪下一代产品的迭代进展与性能预期。海光BW1100系列已量产，下一代产品将工艺迁至国内，预计性能指标提升有限，但产能和供应链将有改善。显存将从60G升级至144G，算力预计在600万左右。寒武纪690性能约为590的两倍。网络参会者通过文字提问，询问了下一代产品迭代进展及性能预期，专家进行了详细解答。 45:32 HBM及AI芯片厂商供应链稳定性分析 讨论了HBM及科沃斯等国内AI芯片厂商的供应链稳定性。目前HBM未受明显影响，业界已有预期规划并进行囤货，预计影响有限。科沃斯方面暂未反馈具体影响，整体供应链保持稳定。 47:09超节点技术与海光曙光并购对行业影响分析 讨论了明年超节点技术的订单与竞争态势，指出华为、海关及平头哥等企业将在全交换技术上领先，而其他企业则可能通过PCIe实现高速互联，但效率较低。预计市场教育后，超节点技术订单将爆发。同时，分析了海光与曙光并购终止对生态影响有限，认为技术生态发展未受显著影响，主要影响在于金融模式等方面。 52:23 H200受限下国内采购NVIDIA显卡渠道探讨 讨论了在H200受限的情况下，国内获取NVIDIA显卡的正规渠道，主要途径包括服务厂商如浪潮、华山，以及金牌销售商和英伟达代理商在政策窗口期的紧急采购。其他正规渠道较为有限，强调了在指导性意见出台后合理出货的可能性。 53:41国产AI芯片训练迁移与调试周期分析 对话探讨了国产AI芯片在大模型训练场景下的迁移成本和调试周期，指出与国际水平相比，国产芯片在功能性和性能性跑通上存在时间差距，可能长达两到三倍。训练效率和稳定性方面，国产芯片的故障率可能达到国际水平的两倍以上，影响了整体性能。然而，国内已有部分产品在推理能力上实现了超越。未来，国产芯片需在兼容性、适配性及稳定性方面持续优化，以缩短与国际水平的差距。 发言总结 发言人2 讨论了H200的算力情况，包括其强大的FP16半精度浮点计算能力、显存和卡钳互联能力。去年，H200有低显存和高显存两个版本，其中高显存版是对H200的阉割版本，算力和显存均有下降。国内的生态和芯片公司自去年就开始对接H200，包括大模型推理和框架的生态对接。他预测，如果政策不受限制，H200的出货量将超过200万片。他还分析了互联网领域对AR芯片的需求，指出互联网采购量对AR芯片需求趋势的影响，强调互联网领域增长对国产芯片的推动作用，但也面临政策限制和供应不足的挑战。他详细讨论了国产AR芯片与H200及黑石等其他芯片的竞争情况，强调了国产芯片在性能、技术生态和市场需求等方面的对比。同时，他还讨论了超节点技术和未来技术趋势，强调了国内追赶国外技术差距的努力和挑战。最后，他预测了未来几年内国产芯片在AI领域的发展前景，强调了技术生态、政策支持和市场需求等方面的挑战与机遇。 发言人1 首先强调了AI技术在当前科技发展中的核心地位，并指出了AI芯片作为推动AI应用的关键硬件基础，其重要性日益凸显。他详细阐述了AI芯片在推理和训练两个阶段的应用差异，特别是对于大模型训练场景，强调了对高性能、高能效AI芯片的迫切需求。此外，他还分享了关于AI芯片市场趋势的预测，包括对推理端和推进端AI芯片需求量的分析，以及这些需求量在总需求中的比例预期。他特别提到了国内AI芯片厂商在大模型训练领域面临的机遇与挑战，并对字节、阿里、腾讯三家公司的市场地位进行了简要分析，预计了它们在未来市场中的份额占比。最后，在完成提问环节的引导后，他表达了对专家深刻见解和在场投资人的感谢，并宣布会议圆满结束。 发言人5 他首先对专家的耐心解答表达了诚挚的感谢，随后代表网络端参会者提出了多个关键问题。这些问题覆盖了海光寒武纪下一代产品的迭代进展与性能预期，关注HBM和科沃斯等国内AI芯片厂商的稳定供应状况，探讨了超节点明年订单及竞争态势，分析了海光曙光并购终止对市场生态的影响，以及H200被限制后国内获取NV卡的渠道变化。此外，他还特别询问了国产AI芯片在主流大模型训练场景中的迁移成本和调试周期是否已接近国际水平，以及预计达到平价的具体时间点。整个发言展现了对行业动态的深度关注及对未来发展的积极探求。 发言人4 他提供了参会者提问的详细指南，旨在确保线上会议的高效互动。针对电话端用户，指南指出应先按星号键再拨打数字1以进入提问环节。对于网络端用户，他介绍了两种提问方式：一种是在直播间互动区域直接输入文字提问，另一种是点击举手按钮申请通过语音进行提问。此外，他还表达了对所有参会者积极参与的衷心感谢，强调了大家的互动对会议成功的重要性。 要点回顾 H200的算力、显存和互联情况如何？ 发言人2：H200的算力接近于1000T的FP16半精度浮点算力，显存配置为141GB，互联能力是900GB卡钳互联。 国内对于H200生态对接的情况是怎样的？ 发言人2：国内的一些芯片公司和生态从去年开始就与H200进行了对接，特别是在大模型推理和精度P8特性方面，比如H20 141G版本的产品在国内已经熟悉并开始对接。 H200预计明年的出货量是多少？是否会受到政策影响？ 发言人2：在不受政策影响的情况下，预计H200明年出货量将大于200万片。但如果考虑政策迁移和限制，实际出货量可能会减少到大约120万片左右。 互联网采购量对AR芯片整体需求的影响有多大？ 发言人2：互联网的采购量占国内AR芯片及GPU总需求量的45%至50%，尽管H200的禁售对互联网领域造成一定影响，但因其更多用于推理场景，国产芯片可替代性较强，预计互联网领域的限制不会过多，对国产芯片的压力主要来自对国央企、运营商、银行、能源行业及高校的采购要求。 H200的技术生态和新进展如何？ 发言人2：H200在技术生态上并未带来太多新的创新和软硬件需求，预计明年会有更多支持HFP8格式的产品出现，这将对国产芯片需求产生挤压，减少国产芯片约120万片左右的市场需求空间。 互联网资本开支及AI领域投入预测是怎样的？ 发言人2：明年互联网领域对AI基础设施的投入将持续高速增长，尤其是大模型时代下，字节跳动、阿里巴巴和腾讯等公司在AR芯片采购量上均有较大预测增长，如字节跳动预计2026年采购约35万片高端AR芯片，阿里和腾讯也将在20万片左右，实际采购量可能还包括其他类型如推理和编解码芯片。 大模型底座研究、预训练和重要算法更新为何是核心科技竞赛，且投入为何必要？ 发言人2：这