日前，英偉達CEO黃仁勛在北京訪問期間宣布，美國政府已批准H20芯片恢復對華出口。

　　H20芯片，是英偉達按照美國對華技術出口管制要求專為中國市場設計的AI芯片，性能遠不及其國際市場主流GPU芯片H100。今年4月，該芯片被美國以國家安全為由，對包括中國在內的一些國家禁售。禁令一出，英偉達因H20滯銷面臨45億美元庫存損失，並被迫計提55億美元減值，市值一度蒸發1600億美元。

　　美國為何恢復H20芯片對華銷售？該政策調整對中國人工智能產業有何影響？中國芯片企業未來應該如何做？對此，本報記者採訪了對外經濟貿易大學數字經濟與法律創新研究中心主任張欣。

　　

　　為何解禁

　　利弊權衡，以退為進

　　記者：在當前全球人工智能競賽和技術主權爭奪的背景下，美國對H20芯片等出口政策的調整反映出怎樣的戰略考量？是否意味著美國對華技術遏制策略發生了轉變？

　　張欣：美國對H20芯片等出口政策的“鬆綁”，並非戰略目標的轉向，而是策略工具的階段性調整。其深層意圖始終未變：在中美長期博弈中佔據上風，並確保美國在人工智能等關鍵科技領域的全球領先地位。

　　在此框架下，芯片制裁被華盛頓視為一張可以隨時打出的“王牌”。這張牌的邊際效用雖然正在遞減，但此時打出，以退為進，短期內可以換取更現實的戰略收益。

　　記者：美國為何選擇在當前時點上解禁？背后原因是市場利益驅動還是多重因素作用？中國市場對英偉達等美國芯片企業的重要性在此過程中如何體現？

　　張欣：這一選擇核心在於權衡了繼續封禁的成本與收益：一方面，維持禁令的代價已遠超其戰略回報﹔另一方面，在特定談判場景下釋放這一籌碼，反而能為美方換取更具吸引力的階段性利益。具體而言，美國最初以“國家安全”為由限制對華出口高端芯片，意在遏制中國科技崛起。然而，針對H20這類“特供版”芯片，繼續封鎖的合理性正被幾重現實削弱。

　　第一，軍事用途的假設缺乏實証基礎。有海外專家分析，中國軍方因風險考量會主動規避美國技術，且中國自身算力儲備充足，無需依賴美方芯片。

　　第二，中國國產芯片的崛起進一步削弱了禁令的意義。多款國產人工智能芯片性能已經在部分領域超過H20。華為論文顯示，新一代910C實測效率已超過英偉達H100水平，繼續封鎖H20已無法有效遲滯中國AI發展。

　　更重要的是，維持禁令反而讓美國企業付出沉重代價。英偉達因H20滯銷面臨45億美元庫存損失，並被迫計提55億美元減值，市值一度蒸發1600億美元。黃仁勛警告，若失去中國這一未來幾年將達500億美元的AI芯片市場，美國將面臨“收入、稅收、就業”三重流失。

　　此外，甲骨文、谷歌等美國科技巨頭已大規模採購、部署GB200，美國在AI基礎設施上的領先優勢並未因H20出口而動搖。

　　權衡之下，放鬆管制更符合美方當前利益。

　　黃仁勛半年內三度往返中美，既向特朗普政府承諾“強化美國AI領導力”，又在中國高調宣示長期合作，其穿針引線加速了政策轉向。中國龐大的市場體量決定了任何“脫鉤”都將反噬美國自身。正如研究機構Gartner分析師所言，“除中國外，全球沒有第二個市場能消化如此規模的芯片庫存”。

　　記者：除了恢復H20銷售外，英偉達還宣布將針對中國市場推出新的合規芯片。從市場策略和法律視角來看，這一舉動有何深意？

　　張欣：從市場策略角度來看，核心目的在於保住其在中國的市場份額，挽回因出口限制導致的業務下滑。英偉達的出貨和利潤在禁售期間遭受重創。黃仁勛曾多次警告，持續封鎖將使英偉達“永久失去中國市場”。事實上，在短短3個月的禁售期內，中國廠商已迅速填補市場空缺，英偉達的份額也從四年前的95%降至如今的50%。因此，為避免持續邊緣化，英偉達一方面推動H20解禁，另一方面積極推出性能下調后的合規芯片，以符合美國監管要求的同時保留在華商業通道。這一策略體現出其在商業利益與政策紅線之間尋求“技術妥協”的現實選擇，也是其應對本土市場壓力和全球競爭格局變化的被動調整。從中美技術博弈的角度來看，恢復H20銷售，通過在性能上設置“天花板”，英偉達既能合法進入中國市場獲取收益，又可維持對高端算力技術的控制，避免核心技術外溢。同時，借助CUDA（統一計算設備架構）等軟硬件生態體系的深度綁定，英偉達試圖延緩中國國產芯片生態的獨立化進程。

　　從法律視角來看，由於美國商務部的出口管制政策以《出口管制條例》（EAR）為核心，相關企業便針對特定技術產品（如高性能計算芯片）設定“性能閾值”，以限制其流向特定國家或地區。這種管控策略通過技術參數的精確界定，形成了一條明確的“性能紅線”，旨在遏制目標國家在人工智能、超級計算等領域的技術進步。英偉達的“合規芯片”策略，正是對這一紅線的精准適配。

　　通過降低芯片性能（如計算能力、內存帶寬等）至管制閾值以下，英偉達確保其產品在技術上符合EAR的要求，從而規避法律風險。其背后的法律邏輯在於：通過技術參數的調整，企業能夠在不違反出口管制的前提下，維持產品的核心功能與市場競爭力。英偉達的H20芯片即是這一邏輯的產物，其性能設計嚴格遵循美國商務部的管制標准，既避免了觸碰法律紅線，又保留了在特定應用場景下的商業價值。這種“技術降配”不僅是技術層面的調整，更是對法律約束的戰略性回應。

　　解禁影響

　　短期利好，長期競爭

　　記者：對中國人工智能產業整體而言，恢復銷售H20芯片將帶來哪些直接和間接影響？

　　張欣：短期來看，恢復銷售H20芯片成為算力“救急包”，人工智能產業鏈布局重新提速。H20恢復銷售，最直接的作用是替中國企業“補電”。3個月禁售期裡，一些人工智能項目被迫延期，如今訂單解凍，研發、部署、上線節奏有望全面回彈。

　　長期來看，H20芯片不會顛覆中國國產替代的決心和空間。H20單價約1.2萬美元，性能上卻遠不及H100。更為重要的是，政策風險未除。因此，國產芯片憑借性價比、本地化服務和持續迭代，過去3個月已將英偉達在華份額從95%打到50%，未來仍有擴張余地。但不可忽視的是，部分企業可能因“現成可用”而減少對中國國產芯片的採購與研發預算，短期內延緩自主可控進程。

　　但眾多中國科技企業也十分清醒，若長期押注H20，一旦美國再度收緊出口或英偉達迫於政治壓力停供，產業將重蹈“缺芯”覆轍。

　　記者：有中國企業正在走H20採購申請流程。知情人士稱，隻有在英偉達“白名單”上的中國公司才有資格登記潛在採購意向，而且英偉達隨后需要將訂單送交美國政府審批。從市場公平性角度看，“企業篩選+政府審批”的雙重流程是否會導致國內AI企業出現“分層採購”現象？中小科技企業可能面臨怎樣的准入門檻？長期來看，這對國內AI產業的多元化發展和良性競爭格局會帶來哪些潛在挑戰？

　　張欣：“白名單”制度在邏輯上把市場切成“特許區”與“非特許區”。只要篩選標准、更新規則和申訴渠道不透明，它就天然具備制造資源鴻溝的能力，從而直接挑戰公平競爭原則。當下英偉達尚未公布細則，任何影響評估都只能視為“草稿”，結論隨時可能被新規則推翻。盡管規則未明，仍可合理推斷：英偉達的篩選底線與美國政府的安全審查同頻——核心看交易物項、最終用戶、用途與目的地四要素。這意味著名單不僅是技術合規表，更是一張“政治信用証”。

　　歷史經驗顯示，這類“白名單”往往演變為“小圈子”工具。美國商務部此前在OSAT（外包半導體封裝和測試）領域已有過一次先例：官方列一份“可信伙伴”清單，產業鏈便自覺把非清單企業擋在門外。

　　從制度影響來看，雙重審批對中小企業的擠壓效應可能十分顯著。一方面，建立符合美方要求的內控體系費用高昂，另一方面，審批周期可能錯過研發窗口。因此，在中國國產高端芯片尚未規模替代之前，被擋在名單外或無力承擔上述成本的中小企業，可能會被迫進入“算力空窗期”，短期發展承壓。

　　記者：H20禁售期間，華為昇騰910B性能已在部分領域超過H20，百度、騰訊加速替代方案測試。H20恢復銷售后，國產芯片剛打開的市場會否重新被擠壓？中國企業面臨哪些機遇和挑戰？國產替代進程是否受影響？中美芯片產業將形成怎樣的競爭格局？

　　張欣：美國對華芯片禁令的副作用已清晰顯現：它反而成了中國半導體生態“洗牌”的催化劑。英偉達的市佔率從4年前的95%一路跌到50%，騰出的空間幾乎全部被華為昇騰、百度昆侖芯、寒武紀等本土廠商收入囊中。摩根大通報告顯示，2024年中國芯片自給率達到34%，該數據在2027年可能大幅提升至82%。禁令一旦鬆動，H20重新登陸，對市場的沖擊立竿見影。牛津經濟研究院指出，不少中國客戶出於既有軟件棧和生態慣性，仍傾向選擇英偉達﹔資本市場也迅速反應——寒武紀在放行消息當天即跌2%。

　　但是，短期波動並未動搖長期趨勢。國家相關支持政策出台后，資本市場反響良好，也表達了對國產替代的信心。

　　可以預判，中美芯片產業正走向“分層競爭”：中低端產品在同一市場正面厮殺，高端賽道則各自為營，形成兩套獨立標准與生態系統。H20的回歸或許會讓國產替代在戰術上暫時放緩，但在戰略上，中國自研芯片的進程已不可逆。

　　如何破局

　　進口自研，雙線並行

　　記者：國內企業除了爭取入圍英偉達“白名單”，還應如何通過供應鏈調整、技術合作等方式抵御採購不確定性？這對國內芯片供應鏈的自主可控建設有何啟示？

　　張欣：面對“白名單”篩選和政府審批帶來的採購不確定性，國內企業不能把希望隻押在“能否買到”上，而要把重點放在“買不到也能跑”，即系統提升供應鏈韌性，並同步走出一條可落地的技術替代路線。核心原因在於外部風險仍在高位。美國國內鷹派已公開反對H20解禁，要求商務部重新審查。一旦政策再次收緊，已拿到的訂單也可能瞬間作廢。因此，“隨時斷供”是今后兩年的常態假設，而非極端場景。

　　下游人工智能企業的短期策略，應聚焦與國產芯片廠商的合作，減少單一來源依賴﹔在技術研發層面借鑒DeepSeek經驗，通過模型壓縮、混合精度、動態剪枝等技術，讓“次高端”芯片也能跑出接近旗艦的性能。此外，還可探索建立算力池共享機制，多家中小模型公司聯合採購、分時復用，攤薄單卡成本，提高利用率。

　　與此同時，上游硬件與生態的中長期布局應全鏈條聯合攻關，多點投入資源，而不是單點突破。國內芯片廠商正在作出積極努力。例如，華為正在驗証“兼容CUDA”的可行性：通過中間件把現有CUDA代碼映射到國產芯片指令集，降低開發者遷移成本。其他廠商可借鑒該思路，快速做大軟件生態。此外，從政府調控的視角而言，政府還可以與行業協會同步建立“國產算力適配中心”，為中小AI公司提供標准化遷移工具、性能調優服務與開源模型庫，縮短從“可用”到“好用”的周期。

　　綜上可見，在“白名單”隨時可能縮圈的現實下，國內企業的最優策略是“雙線並行”，一邊積極申請、儲備進口高端芯片﹔另一邊用算法創新和國產生態把算力缺口補回來。隻有當國產硬件+軟件+算法形成閉環，才能真正擺脫對任何單一外部供應的依賴。

　　記者：展望未來，影響中國在全球人工智能芯片市場中地位的關鍵因素有哪些？

　　張欣：首先，核心技術自主突破是擺脫芯片和算力“卡脖子”困境的基礎。當前，中國可購英偉達H20芯片難以滿足萬億級大模型訓練需求，凸顯高端算力差距，亟需在芯片架構、制造工藝以及AI指令集上實現原創性突破，奠定技術主權。

　　其次，產業生態構建是競爭力的關鍵保障。英偉達通過CUDA生態形成客戶鎖定，中國需打造自主開發工具鏈與軟件生態，以增強市場黏性與技術擴散力。

　　再次，通過政策環境與國際博弈塑造發展空間。美方技術封鎖長期化趨勢下，中國政府進一步推動國產芯片應用落地，鞏固國內市場基礎。

　　最后，國際市場拓展決定全球影響力。華為等企業正積極布局東南亞、中東等新興市場，通過國際認証、品牌建設和本地化服務提升海外競爭力。

　　記者：在當前中美科技博弈形勢下，我國在人工智能芯片技術標准制定方面應如何加強，以提升全球話語權？

　　張欣：中國強化人工智能芯片技術標准制定的核心在於依托技術創新、資源優勢與制度協同的系統性機制。

　　首先，核心技術的實質提升是掌握標准話語權的基石。技術標准制定的主導權源於自主創新能力，中國須加大芯片架構、制造工藝等前沿領域的研發投入，積累技術定義能力，以在國際標准談判中佔據主動。

　　其次，算力與能源優勢的耦合或可轉化為規則優勢。憑借龐大算力基礎設施及西部低電價、綠色能源優勢，中國可推動能效比、算力調度及綠色人工智能標准體系建設，將資源稟賦轉化為全球規則影響力。

　　再次，“政產學研”的協同是支撐標准體系構建的基礎。國家應通過專項政策支持標准預研、測試認証及示范應用，鼓勵企業和科研院所聯合制定前瞻性技術規范，探索構建“國內統一、國際對接”的標准體系。

　　最后，主動參與全球人工智能治理，積極參與國際標准的制定。例如，通過國際電信聯盟（ITU）等平台積極發聲，推動AI推理芯片及算力網絡的性能、功耗、接口規范等相關國際標准制定，以統一技術規范、降低生態碎片化，擺脫被動適配局面。

　　

　　延伸閱讀

　　“人工智能造福人類全球峰會”

　　發布AI治理願景

　　據新華社日內瓦電（記者王其冰）2025年“人工智能造福人類全球峰會”近日於日內瓦落幕。會議聚焦人工智能在醫療、教育、交通等領域的應用以及其監管與治理、標准建設等。

　　峰會發布的《2025年“人工智能治理全球對話”聯合主席聲明：推進包容、可信、創新的人工智能治理》，提出人工智能治理的十大願景，包括從原則走向實踐的務實治理、政府與社會各界的包容協作、可持續性、安全標准、算力治理和政策靈活性等。

　　會議還集中展示了網絡、多媒體、能源效率、醫療保健、食品安全和道路安全等領域的人工智能標准建設進展。

　　國際電信聯盟秘書長多琳·波格丹—馬丁在閉幕講話中表示：“人工智能並非目的，而是一種向善的手段，它將造福全人類，造福世界各地。”

　　“人工智能造福人類全球峰會”創辦於2017年。本屆峰會由國際電信聯盟與數十個聯合國伙伴機構合作舉辦，並由瑞士政府共同召集。本屆峰會是自創辦以來規模最大的一次，共有1.5萬人注冊，150家企業參展，其中100家為機器人企業。

　　

　　《自然》文章評價Kimi K2——

　　中國AI模型“又一DeepSeek時刻”

　　據新華社倫敦電（記者郭爽）英國《自然》雜志網站近日發表文章稱，中國人工智能模型Kimi K2發布后引發轟動，世界迎來“又一DeepSeek時刻”。中國在6個月內推出第二款令人印象深刻的模型，表明這一成功並非偶然。文章摘要如下：

　　北京月之暗面科技有限公司於7月11日推出的Kimi K2，在編程方面的表現尤其出色，同時頗具寫作天賦，在一些專業測試中名列前茅。

　　目前，包括硅谷的開源社區等在內的AI開發者都在熱議Kimi K2。官方數據顯示，其總參數規模達到了萬億級別（1T），不過由於採用混合專家架構，每次任務僅動態激活320億參數，隻需調用模型中相關模塊，從而有助於控制所需算力。

　　與DeepSeek系列模型類似，Kimi K2採用開源協議發布，允許研究人員免費下載並進行本地部署與二次開發。同時，該模型支持通過應用程序接口調用，其定價顯著低於“克勞德4”等主流閉源模型。

　　美國艾倫人工智能研究所機器學習研究員納坦·蘭伯特說：“DeepSeek—R1更像是AI發展軌跡中的前傳，而非曇花一現。Kimi K2是全球最佳的全新開源模型。”

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