英伟达H20回归, 中国车企暂时喘口气
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【导语：在中美贸易战的博弈中，英伟达的H20芯片再度成为双方交锋的焦点之一。不过，随着美国政府短期内解禁H20对中国的出口，让中国的大算力AI芯片获得了喘息之机。不过，从长远来看，国产高端芯片要奋起直追，彻底解决“卡脖子”的技术。】
近日，英伟达掌门人黄仁勋在接受采访时公开表示，美国政府已经批准了英伟达的出口许可，英伟达将开始向中国市场销售H20芯片。这是自今年4月美国决定禁止H20芯片销往中国之后，美国政府的一个较大的态度转变，也是中美为解决关税冲突的一揽子协议中的关键一项。
H20的前世今生
相比于已经被列入严格出口管制的英伟达的A100以及H100/H200芯片，H20是英伟达公司专门为满足美国的出口管制要求而专门打造的适用中国市场的AI加速器，其整体参数和要求都是完全按照美国政府的预期来打造，所以最初美国政府也没有任何理由来限制其出口。
具体来看，H20拥有CoWoS先进封装技术，沿用了和H100/H200同系列的Hopper架构，值得一提的是，其显存容量增大至96GB HBM3，GPU显存带宽为4.0TB/s。但是，在最关键的算力这个考核指标上，H20的FP8算力为296 TFLOPS，FP16算力为148 TFLOPS，比H100缩水80%，仅为“最强”AI芯片H200的1/13。但即便如此，H20的整体性能依然胜过华为昇腾910B一筹。在这种情况下，国内不少企业调整策略，将多块H20芯片并行计算，以此来弥补单块芯片性能不足的缺陷，这也是国内目前能够找到的相对最优解。
随着使用H20的DeepSeek的横空出世，美国发现国内的AI大模型只需要用非常少的芯片算力，就能够达到OpenAI的最领先的Chat GPT的功能。因此，美国政府在今年对H20这款芯片下了手，终止了英伟达对中国出口这款芯片的许可，而如今经过多方博弈，又重新放开。
英伟达的霸主地位
英伟达自诞生之日起，始终致力于图形处理器GPU的研发，并持续进行技术迭代。而这种对于图形的辨识能力，不仅帮助英伟达在游戏显卡领域一枝独秀，更是在像自动驾驶这些需要对图形辨识和学习的场景下，领先其他芯片企业一大截。
除了芯片本身的性能领先之外，英伟达的CUDA生态是其称霸的另一个支柱。目前，全球90%的AI模型都是基于CUDA开发，这就使得企业在从英伟达的生态切换到其他生态时都会顾虑重重：在不同的生态之间进行转换，需要对部门代码重新编写，耗费较长的时间，而且由于工具链大概率无法兼容，因此需要开发额外的适配层，系统性能会出现下降；模型效果可能出现偏移，对于自动驾驶算法来说，一旦效果出现偏移，哪怕只有1%，就需要对模型参数进行重新调试，而这意味着需海量的工作量和项目的延期。
在这种情况下，企业往往不愿意轻易切换芯片生态，并导致了如今英伟达在AI芯片领域独步天下，霸主地位没有人可以撼动。
中国自动驾驶企业要两手准备
对于中国汽车企业来说，H20芯片的解禁，意味着本土车企在自动驾驶超算中心的芯片方案可以重新回归英伟达的技术路线，但是，使用英伟达H20的自动驾驶云平台技术方案，本身是有一定的技术局限性。
和A100这样的芯片相比，H20的性能明显受限。为此，国内车企就通过将H20显卡集成在一起使用，通过增加集群规模效应来弥补单卡算力的下滑。而这种方式，不仅会导致整体训练时间变长，而且更为关键的是，H20在设计之初就已经限制了用户对于集群扩展的规模。H20的理论极限仅仅可以使用5万张卡合成在一起，远低于H100的20万张。而传统的rule-based的自动驾驶算法代码动辄几十万行，且呈现出越来越复杂的态势；哪怕是代码只有几千行的端到端，也是需要前期对于海量的真实道路数据的反复训练所得，这些都注定了未来继续使用H20会存在一定的制约。
此外，由于美国政策存在较大的变数，各家车企是否还愿意将所有资源投入到H20芯片，这要打一个比较大的问号的。而国产的平替方案，也在不断的演进。相比于昇腾 910B，采用 Chiplet 双芯片封装华为昇腾 910C在性能上已经可以达到H100的60%，且支持CUDA 生态迁移。对于有实力的国内头部企业来说，使用华为的昇腾平台，即选择英伟达和华为昇腾两条腿走路，断供的风险可以被大大缓解。
除了H20这样的被用于智能驾驶云和数据中心的AI大算力芯片之外，国内车企更需要关注的是搭载在几乎每一台车上的智驾芯片。一旦这类芯片出现断供，带来的业务中断风险更大。像Orin-X和Thor两类智驾芯片，已经成为国内绝大多数车企高阶智驾方案的主要选择之一。当然，在这个领域国内还有包括地平线在内的芯片设计企业拥有“平替方案“。虽然这个就如同昇腾一样，性能上还暂时落后国外的尖端技术，但在一定程度也已能满足当下的场景。不过，包括上游的芯片设计需要使用的EDA工具，和生产高制成芯片的光刻机，依然还牢牢掌握在国外同行手中。
点评
英伟达H20回归中国市场，让国内车企以及一些大模型公司都可以喘一口气。不过，从长远来看，国产AI芯片要加快技术迭代和升级，让相关企业使用国产芯片来建设自己的无人驾驶云以及实现无人驾驶技术；另一方面，国内整车企业和自动驾驶技术公司也需要学习DeepSeek，利用软件算法上的优势来对冲硬件性能上的不足。国内车企以及相关企业只有自己解决卡脖子技术，走通高端芯片这条“华山”之路，才真正可以在世界舞台上与全球汽车霸主们一较高下。
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