黄仁勋不满意：数据中心建设需三年

据《财富》杂志网站12月6日报道，英伟达首席执行官黄仁勋近日表示，美国人工智能基础设施建设速度太慢，可能会在“人工智能竞赛”中被中国超越。英伟达首席执行官黄仁勋（资料图） 资料来源：据美国媒体报道，11月下旬，黄仁勋在与美国智库战略与国际研究中心（CSIS）主任约翰·哈姆雷（John Hamre）对话时表示，“如果要在美国建设数据中心，从动工到建成人工智能超级计算机大约需要三年时间。”他说：“在中国，一个周末就能建起一座医院。”他补充说，中国在人工智能基础设施建设方面具有优势。以及强大的生产能力和能源领域。 “中国的能源是美国的两倍，我们的经济比中国更大。我不明白，”黄说。不过，黄仁勋贝尔英伟达在AI芯片技术方面仍保持“几代”领先，能够满足市场对AI技术和先进芯片及制造工艺的需求。他对英伟达未来的发展仍持乐观态度。他指出，美国政府正在推动加大对人工智能领域的投资。 《财富》杂志报道称，NVIDIA 是美国众多大力投资建设数据中心的科技公司之一。专家预测，仅明年美国的相关投资就可能超过1000亿美元。报告援引Databank首席执行官Raúl Martinec的话说，目前建设数据中心的成本约为每兆瓦（MW）10至1500万美元，而小型数据中心通常需要40兆瓦的电力。预计美国明年将新增5至7吉瓦电力，以满足人工智能领域快速增长的需求，相当于投资500亿至1050亿美元。 Confucius军广读媒体：全面替代国产AI芯片的时机或许已经到来。 NVIDIA 的失望可能已经到来。 “全面替代”的时代或许已经到来。材料中国原理芯片产业受到密切关注。 “全面替代”的时代或许已经到来。过去一周，西方媒体和社交媒体上就一个问题展开了争论。据报道，中国国家资助的新数据中心项目将使用该国生产的人工智能芯片。英伟达听到这个消息可能会感到惊讶。一丝希望即将破灭。 CEO黄仁勋一直在努力游说白宫“推出”其旗舰芯片Blackwell，试图向中国发出“中国将赢得AI竞赛”的友好信号。 2022年，英伟达在中国AI芯片市场的市场份额预计将达到95%。 2025年上半年，这一数字将达到54%。此消息传出后，公司股价国内相关上市公司股价大幅上涨，市场对国产高端人工智能芯片进一步扩张的预期增强。随着中美贸易冲突持续，大规模替代不可避免。在“力量二元化”的趋势下，中美之间的AI芯片竞争已经超越了单纯的技术竞争，成为两种技术路径和商业生态完全不同的竞争。综合能力。风向改变了。黄仁勋在中美之间“走钢丝”的计划失败了。上周，在美国总统唐纳德·特朗普和中国国家主席习近平在韩国会晤期间，有传言称英伟达可能达成协议，向中国出售其 Blackwell 芯片的“轻型”版本。然而，传闻从未成真。 11月5日，路透社报道了上述消息，黄仁勋的销售计划落空。这图为黄仁勋/Nvidia官方网站截图。这个消息并不“令人震惊”。中国境内的更新换代计划正在稳步推进。 2025年4月，中国政府强调，面对新一代人工智能技术快速发展的新形势，要最大限度发挥新国家制度的优势，捍卫自主自力更生。政府将支持人工智能芯片的研发和生产。 2025年7月，中国网信办约见英伟达，要求其解释向中国出售的H20算力芯片存在“后门”风险。当时“中国特别版”H20刚刚“上市”，黄仁勋连夜去台积电追加订购了30万颗芯片。即使美国想卖，中国也不想买。风向改变了。 2021年以来我国AI数据中心项目累计投资超过7000亿元根据政府招标文件，国家资助。中国的大多数数据中心都以某种方式由国家资助。不过，目前尚不清楚有多少项目将受到新规定的影响。消息人士称，一些原定使用英伟达芯片的数据中心项目在开工前被取消。中国私营企业不再关注英伟达。 9月，阿里巴巴展示了一款配备自研芯片的人工智能服务器。华为宣布将在2028年之前推出四款AI产品，这是“史无前例的举动”。截至目前，华为尚未透露其AI芯片研发路线图。根据这一计划，华为将在2026年至2028年分阶段推出四款Ascend系列芯片/来源：界面新闻 腾讯也响应政府号召，公开表示将根据成本等客户问题区分国内外产品。在中国AI芯片市场，前列ign产品主要来自NVIDIA、AMD和Intel。 Centerline Securities根据美国伯恩斯坦公司的数据进行的研究显示，英伟达在中国AI芯片市场的份额预计将从2024年的66%下降到2025年的54%。中国公司华为的份额大幅增加，其市场份额预计将从23%扩大到28%。 “国产”崛起 中国的AI芯片基本实现了从“可用”到“好用”的跨越。例如，华为Ascend 910C、寒武纪Epoch 590等产品在算力密度、能效比、成本等方面均已达到国际领先水平，甚至在部分场景下进行了超越。这一进步使其更加强大。最终的AI算力支持将重塑消费电子产品的智能体验。华为Ascend 910C采用的7nm（N+2）工艺拥有530亿个晶体管，并采用双芯片封装设计。 ，集成两台Ascend 910B以获得更好的性能。据业界预估，FP16精度的910C单卡运算能力达到800 TFLOPS左右，约为NVIDIA H100芯片的80%。 Ascend 910C超级节点CloudMatrix384采用384个Ascend 910C NPU和192个鲲鹏CPU，通过低延迟、超高带宽的统一总线（UB）网络互连，整体计算效率超越NVIDIA H100和H800。在消费电子领域，Ascend 910C主要应用于数据中心，而其尖端产品Ascend 310B则在工业场景中取得了显着的成绩。 Ascend 310B采用8W超低功耗设计，提供32TOPS INT8处理能力，原生支持OPC-UA、Modbus等15种工业协议。华为升腾芯片寒武纪590采用chiplet技术和动态电压调频（DVFS）技术，相比之下边缘设备功耗降低35%，电源效率提升50%到传统建筑。在医学影像分析场景中，思源590搭载的AI诊断系统在多家三级医院引入，肺部CT阅片时间从30分钟缩短至3分钟。在边缘计算场景下，国产AI芯片也展现出强大的竞争力。例如寒武纪MLU220边缘加速卡功耗仅为8.25W，拥有8 TOPS的INT8算力，并拥有NVIDIA Jetson Xa。它的功耗比之前的 oneNX (21TOPS) 低得多，并保持类似的计算能力水平。这种节能设计对于智能手表等电池供电的消费电子产品尤其重要。值得注意的是，更换国产AI芯片不仅仅是硬件更换，还涉及到整个软件生态的重建。例如，华为Ascend提供了通过CANN迁移NVIDIA CUDA代码的工具。天树致信等公司也采取了类似策略通过兼容性解决方案和自动代码迁移工具来降低生态门槛。随着英伟达、AMD、英特尔等旗舰AI芯片逐渐从中国市场消失，中美两国在AI芯片领域的竞争已经超越了单纯的技术竞争，演变成两种不同的技术路径和生态系统。 “美国路线”的特点是性能强、生态壁垒高。以英伟达为代表的美国道路不断颠覆半导体制造工艺，创造出拥有绝对性能的通用GPU，同时构建了软件护城河。该公司的芯片迭代速度极快，英伟达目前正在使用 Blackwell 芯片继续定义 AI 算力的上限。 CUDA软件生态系统连接了全球数百万开发者，用户习惯和环境关注难以复制。 NVIDIA Blackwell 拥有一项技术逻辑上的优势，但NVIDIA却失去了最大的买家——中国市场。 “中国线”的特点是集体推进、自主掌控。由于无法获得尖端芯片，Ch 的竞争战略主要基于实用主义和国家利益。集群架构的突破指的是华为在C语言方面的突破。 Loud Matrix等技术将数百甚至数千颗国产芯片高速互连，形成庞大的算力集群，利用数量优势弥补单点性能的不足，从而在系统级性能上与国际顶级产品进行比较和比较。虽然集群模式消耗大量电力，但中国廉价能源尤其是绿色电力的优势，有效抵消了这一劣势。同时，强有力的产业政策和巨大的国内市场需求提供了宝贵的“培训群体”。然而，软件生态仍然是中国AI芯片的一个短板。如何开发产品，从“可用”到“好用”、“受客户喜爱”，是中国企业下一步必须攻克的难题。中国的AI芯片已经基本实现了从“可用”到“好用”的跨越。未来可以确定的是，中美两国将基于不同的技术基础和软件栈，形成各自的AI算力体系。此外，由于中国市场的独特需求，中国正在大力投资人工智能推理芯片、嵌入式计算和存储等新兴领域，这些架构创新有望从根本上解决能源消耗和效率方面的瓶颈，并且是改变游戏规则的关键。这表明中国的追赶速度足够快，但也表明技术壁垒的存在。这场AI芯片的竞赛将是一场持续、动态的博弈，所以任何时候思考“胜利”都为时过早。作者 |编辑荣智慧|主编向贤值班|张来排版 |低
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