最近民主党众议员Bill Foster（伊利诺伊州）计划在未来数周提交法案，要求受出口管制的美国先进AI 芯片必须配备定位追踪和远程禁用功能。根据路透社报道，这位粒子物理学家出身的议员旨在通过技术 手段（如英伟达等芯片制造商可实时追踪芯片位置，并在芯片进入未授权区域时远程禁用）遏制对华非 法出口。法案矛头直指中国，媒体此前已多次报道英伟达AI芯片通过灰色渠道流入中国市场。 我们认为即使法案最终立法，对中国AI资本支出和IDC需求的乐观预期影响有限。近期中国AI产业调研 进一步验证：随着DeepSeek等大模型的突破，中国AI商业化进程（涵盖ToB和ToC应用）已进入快车 道。未来数年，本土7纳米晶圆厂产能扩张将成为算力基建的核心驱动力。预计2026年起随着B/C端应 用爆发，推理需求将主导增长，而该领域对大规模GPU集群和CUDA生态依赖度较低——本土芯片甚至 游戏GPU即可满足需求。 技术可行性存疑 从技术层面看，定位追踪功能较易实现，英伟达或已具备相关技术储备。但远程禁用功能的有效性存在 争议。即便技术可行，此类系统也存在被黑客攻破的风险，导致管控措施形同虚设。因此，该法案虽会 增加美国AI芯片企业的合规 ...

总体来看，910C在这三款卡中性能表现相对更优。 海光BW100作为一款全精度计算卡，其单卡可用 性能实测达到87%左右，而寒武纪590能否达到80%尚不确定。此外，海光BW100采用了较为先进的 交换芯片设计，在单卡上传方面表现良好。需要注意的是，寒武纪590推出时间 早于海光BW100， 因此后者在技术更新和优化上具有一定优势。 在本营的一个纪要中，曾给出了这样的性能排名：第一位是910C；第二位是海光BW100C；第三位 是华为910B；第四位是公司的卡（百度、阿里的自研卡）；第五位是寒武纪；第六位包括沐曦和天 数智芯等其他厂商产品。其他大未测试过。 价格方面，目前市场上海光BW100目前采购价格约为10万元/张，而910B和910C分别为7万和18万元 左右。寒武纪590则从最初报价8 万-8.5万元下降至6万-7万元之间。 从显存上来看，国内GPU大部分最新的产品都是使用HBM2e，受制裁的影响，没办法使用最先进的 HBM3e。在推理任务中，显存是首要考虑的指标。推理模型在启动时需要足够的显存支持，如果显 存容量不足，模型将无法启动，这直接导致后续推理任务无法进行。只有在模型成功启动后，才会 进一步 ...

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总体而言，中国半导体自给率为 24%，高于我们的预期。根据高德纳（Gartner）的数据，中国半导 体公司的总收入为 430 亿美元，较 2023 年的 320 亿美元增长了 36%。中国半导体市场规模约为 1830 亿美元，占全球需求的 29%。因此，中国半导体自给率约为 24%，比 2023 年的 20% 提高了 4 个百分点。我们认为，中国半导体自给率的提升主要归因于以下几点：第一，政府对家电和消费电 子产品的补贴刺激了需求，与全球同行相比，中国半导体供应商在消费市场的曝光度相对较高；第 二，大多数中国半导体公司在 2023 年底或 2024 年上半年完成了库存消化，因此 2024 年中国半导体 公司的增长超过了外国同行；第三，存储芯片和先进节点产品（智能手机系统级芯片、GPU 等）的 产能提升和良率改善。 这篇文章是Morgan Stanley对中国GPU自给自足程度的研报的部分内容，最后那张图很有意思，把华 为昇腾系列GPU在2024到2027（预测）的产能、良率、价格、产量和收入情况都详细列了出来，相 信很多朋友对这个数据也都很有兴趣。报告原文放星球了。 正文 据我们估算，2024 年中国人工智能 ...

这是substack上的一篇分析，作者是Mary Clare McMahon，发布于ChinaTalk，我们之前发过几篇 ChinaTalk的文章，写的都很好，而且很多都是免费的，推荐大家看一下。本篇文章已获得作者的转 载许可。原文链接如下： 英伟达的软件护城河 1. 构建自己的软件堆栈，包括专有的并行编程模型和开发者依赖的周边工具，以高效编写、优化和 部署代码。 2. 深化与PyTorch的整合，PyTorch是最广泛采用的开源机器学习框架，用于模型训练。 3. 投入工程资源开发开放神经网络交换（ONNX），这是一个支持跨硬件平台模型可移植性的开放 标准，以支持在昇腾芯片上部署非昇腾训练的模型。 https://www.chinatalk.media/p/can-huawei-compete-with-cuda 这篇文章的作者并不是中国人，但看了这篇分析会发现，虽然华为目前在挑战英伟达上面临着各种 各样的问题，但作者同样对华为充满了信心。 正文 上个月，有报道称DeepSeek在其R1推理模型的精简版上使用华为昇腾芯片运行。虽然DeepSeek的模 型是在英伟达Hopper系列芯片上训练的，但华为部署Dee ...

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市场整体规模 根据IDC最近出的2025年中国人工智能计算力发展评估报告中的内容，2024年全球人工智能服务器市场 规模预计为1,251亿美元，2025年将增至1,587亿美元，2028年有望达到2,227亿美元，其中生成式人工智 能服务器占比将从2025年的29.6%提升至2028年的37.7%。 3. 英特尔 ：似乎在最近几年的AI服务器中，Intel已经不在竞争的排名中了，但其实Intel一直都有其AI 服务器芯片，在人工智能市场增长相对较弱，2025 年其高端人工智能芯片 Gaudi3，预计年出货量约 10 万颗，未来将推出采用 Gaudi3 和 PCIe 接口的服务器型号，与英伟达的 MGX 竞争。 | 芯片类型/系 | 预测出货量 | 备注/背景信息 | | --- | --- | --- | | 列 | (2025年) | | | Gaudi3 | 约 10 万颗 | 英特尔当年的主要高端AI芯片产品。主要客户为CSP、IBM以及 | | (ASIC) | | 英特尔内部使用。 | 1. 英伟达 ：虽然现在几个大厂都有了自研ASIC用于其AI服务器，但市场的大头还是被英伟达占领，市 场份额近 7 ...

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收入方面，2017-2028年营收从20.7亿美元跃升至230.4亿美元，年复合增长率达24.8%，核心驱动因 素为28nm及以上成熟制程的产能扩张，尤其是2020年后全球芯片短缺及中国半导体国产化政策推动 订单激增，2022年收入突破80亿美元，2025年后随着北京、上海新厂投产，年增速稳定在 15%-20%。盈利能力上，毛利率从2017年的21.2%逐步提升至2028年的26.1%，主要得益于成熟制程 的规模效应及产能利用率长期维持在90%以上，但相较于台积电同期55%的毛利率仍有显著差距，反 映先进制程短板；EBITDA从7.3亿美元增长至121.7亿美元，EBITDA利润率从35.5%提升至48.5%， 运营效率改善明显，但EBIT增速落后于EBITDA，主因折旧摊销费用高企（2028年达80.8亿美元，占 总成本30%）及研发投入占比攀升至9.4%（2024年10.3亿美元）。 资本开支 中芯国际的资本开支情况呈现显著的规模扩张与结构性特征。2024年资本开支达到73.26亿美元，预 计2025年进一步增至86.9亿美元，2026年达到峰值96.22亿美元后逐步回落至2028年的86.0亿美元， 2 ...