摘要

2019 年的含光 800 曾以 825 TOPS 峰值算力、INT8 接近 FP32 精度刷新 ResNet-50 记录，为新品奠定信心。

美国出口管制反复——H20 先禁后放，再陷“后门”疑云与产能不稳——反而成为国产替代的催化剂。

阿里、华为、寒武纪等集中攻坚，代工依赖中芯国际，形成设计-制造-应用的全国产化链条，但受限于 HBM 高端存储器短缺。

阿里宣布三年内向 AI 与云投入 530 亿美元，中国科技巨头正从“追赶”转向“自主创新”，重塑全球 AI 芯片格局。

在全球科技这场大戏里，中美之间的AI芯片博弈，绝对是最吸睛的篇章。剧情发展到今天，随着美国那边限制政策的反复拉扯，牌桌上的气氛是越来越紧张。而在这场风暴的中心，中国的一众科技巨头们，正悄悄地把“自主研发”这张牌，打得越来越响。

这不，阿里巴巴就带着它的新作品入场了，试图在中国市场，填补那个由Nvidia留下的巨大空白。

阿里出手，剑指英伟达

根据《华尔街日报》和路透社爆料，阿里已经搞出了一款新型的AI芯片。

和老款芯片相比，它更“通用”，能干的活儿更多，专门为五花八门的AI推理任务而生。

阿里的T-Heat部门，在芯片这块地里已经耕耘了好些年。2019年推出的含光800推理芯片，当时主要是为了跑像ResNet这类传统的机器学习模型。但时代变了，现在是大型语言模型和多模态的天下。所以新芯片应运而生，就是为了能处理更多样化的工作负载。

和华为的昇腾系列NPU不同，阿里这款新芯片将兼容Nvidia的软件平台。这意味着工程师们可以很方便地把现有的代码“平移”过来。虽然听起来有点像要去兼容Nvidia的底层语言CUDA，但更靠谱的猜测是，阿里瞄准的是PyTorch或TensorFlow这类更上层的框架，这些框架本身就提供了硬件无关的编程接口。这招棋，可以说是相当聪明了。

曾经的“光环”，含光800

当然，别以为阿里是半路出家的新手。早在几年前，它的第一代AI推理芯片含光800，就已经秀过肌肉了。

根据Hot Chips 2020的技术演示文档，含光800用的是12nm工艺，塞进了170亿个晶体管，峰值算力达到了惊人的825 TOPS。光说数字可能没感觉，咱们直接上个对比图，看看它在当时是什么水平。

数据来源：Hot Chips 2020阿里巴巴技术演示

在当时权威的ResNet-50推理测试中，含光800跑出了每秒78,563张图的峰值性能，是当时最好成绩的四倍。而且在精度上，它用INT8跑出来的准确率，和GPU用FP32跑出来的结果相比，损失微乎其微。比如在resnet_v1_50模型上，GPU FP32的Top1/Top5准确率是75.18%/92.18%，而含光800 INT8的准确率是74.93%/92.47，几乎没差。

有了这样的技术家底，阿里这次再出手，自然是底气十足。

一波三折的“禁令”风云

聊国产芯片，就绕不开美国那套组合拳。中国的科技公司之所以一头扎进自研，很大程度上就是被逼出来的。芯片巨头Nvidia在中国卖东西，一直束手束脚。

Nvidia的H20芯片，本来是专门为中国市场定制的“特供版”，是当时能卖到中国最强的AI处理器。但就在今年早些时候，特朗普政府的一纸禁令，又把它给堵在了门外。

然而，故事的戏剧性就在于反转。就在禁令生效后短短三个月，政策又悄悄变了，Nvidia又被允许恢复向中国销售H20芯片。这一来一回的折腾，背后全是地缘政治和商业利益的复杂博弈。

但这事儿还没完。H20芯片在中国市场还惹上了“后门”争议。中国政府担心芯片里可能存在安全隐患，比如被远程控制或者数据泄露。尽管Nvidia一再否认，强调产品绝对安全，但监管部门还是给国内的科技巨头们吹了风，建议大家优先考虑国产替代方案。

与此同时，Nvidia的H20生产线也跟着政策摇摆，一度面临停产，搞得市场供应非常紧张。为了稳住局面，Nvidia现在正加紧研发专门为中国市场设计的下一代芯片，试图在满足美国出口管制和中国客户需求之间，找到一个微妙的平衡点。

但即便如此，中国公司可没闲着，也没在原地等待。华为、阿里巴巴、寒武纪这些企业，都在快马加鞭地研发能替代H20的处理器。这场由禁令引发的连锁反应，反而成了国产芯片生态崛起的最佳催化剂。

国产芯的“黄金时代”与“荆棘之路”

美国的限制，短期看是挑战，长期看，却意外地按下了中国AI芯片自主创新的加速键。

由于半导体技术的出口管制，阿里这样的公司，芯片必须在国内生产。据报道，为阿里代工的很可能就是中芯国际（SMIC），它也是华为昇腾系列NPU的制造商。一个完整的国产化链条，正在慢慢形成。

除了阿里，牌桌上的玩家还有很多。华为、寒武纪、壁仞科技、燧原科技等等，都在摩拳擦掌，准备和Nvidia掰掰手腕。

当然，前路并非一片坦途。国产芯片面临的技术挑战是实实在在的。最头疼的就是制造工艺和高端存储器的限制。AI加速器是个“内存大户”，离不开HBM这种高速存储器。但因为贸易战，HBM2e和更新的版本都不能卖到中国，除非它已经焊死在处理器上。这意味着国产芯片要么用速度慢一些的GDDR或LPDDR，要么就指望手里现有的HBM3和HBM2e库存，或者用不受限制的老款HBM2，直到中国的存储器厂商能填上这个缺口。

竞争也日趋白热化。华为的昇腾910B已经量产，生态也更成熟；海光信息也在开发对标Nvidia的芯片。就在Nvidia准备重返中国市场的时候，很多中国的AI领军企业，比如DeepSeek，已经开始把自己的模型适配到新一代的国产芯片上运行了。

尽管挑战重重，但没人会怀疑这条路的前景。阿里巴巴CEO吴泳铭对《华尔街日报》说得非常直白：“AI和云是阿里巴巴业务的三大支柱之一，与电子商务并列。”为此，公司计划在未来三年，向这个领域投入530亿美元。

如此巨大的投资，加上政策的东风，为华为、寒武纪、阿里巴巴这些本土玩家创造了一个前所未有的市场环境。

这已经不仅仅是一场商业竞争了，它更是一个国家科技自主战略的缩影。在全球AI芯片格局重构的今天，中国公司正在努力从追赶者，向创新者转变。这场大戏，只会越来越精彩。