您的當(dāng)前位置:首頁 > 焦點 > 黃仁勛稱NVIDIA退出中國市場!華為、沐曦、摩爾線程等國產(chǎn)GPU接棒 正文
時間:2025-12-18 12:58:35 來源:網(wǎng)絡(luò)整理 編輯:焦點
10月26日消息,“NVIDIA在中國市場的份額已經(jīng)從之前的95%驟降至0,目前我們已經(jīng)完全退出了中國市場。”最近,由美國城堡證券CitadelSecurities)組織的一次
10月26日消息,黃仁華“NVIDIA在中國市場的勛稱線程份額已經(jīng)從之前的95%驟降至0,目前我們已經(jīng)完全退出了中國市場。退出”
最近,中國由美國城堡證券(CitadelSecurities)組織的市場一次活動中,NVIDIA CEO黃仁勛發(fā)表了一番引人注目的沐曦摩講話。
2022年以前,等國NVIDIA靠著領(lǐng)先的接棒GPU架構(gòu)以及成熟的CUDA生態(tài),在我國大模型訓(xùn)練芯片市場的黃仁華占比甚至一度接近100%,幾乎壟斷了這一領(lǐng)域。勛稱線程
“我們(美國)實施的退出政策,導(dǎo)致美國失去了世界上最大的中國市場之一”,黃仁勛坦言。市場
此前黃仁勛還曾預(yù)測,沐曦摩未來兩到三年內(nèi),等國中國人工智能市場的規(guī)模將達(dá)到約500億美元。
隨著NVIDIA退出中國市場,國產(chǎn)GPU廠商們開始紛紛扛起接力棒,填補市場空缺。
當(dāng)前在國內(nèi)市場,國產(chǎn)AI芯片廠商展現(xiàn)出了多元化的突破方向:既有沐曦、摩爾線程、海光信息、天數(shù)智芯、壁仞科技這類專注通用型計算架構(gòu)(GPU)的芯片設(shè)計企業(yè),也有華為昇騰、寒武紀(jì)、昆侖芯、燧原科技等主攻專用型計算架構(gòu)(ASIC/DSA)的芯片設(shè)計企業(yè)。
據(jù)了解,華為昇騰憑借自身多年的技術(shù)積累和生態(tài)優(yōu)勢,成為了高端市場的主要替代力量,其旗下的昇騰910芯片已經(jīng)進(jìn)入國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)廠商大型AI模型的訓(xùn)練環(huán)節(jié),實際應(yīng)用效果逐步顯現(xiàn)。
而寒武紀(jì)、海光信息等上市企業(yè),則在細(xì)分領(lǐng)域取得了不錯的突破。
其中寒武紀(jì)的思元590芯片,支持主流的深度學(xué)習(xí)框架,在視覺處理、語言大模型等場景中,性能能達(dá)到NVIDIAA100的80%左右;目前它已與智象未來、百川智能等頭部算法公司展開合作,為互聯(lián)網(wǎng)大廠的搜索業(yè)務(wù)、廣告推薦系統(tǒng)提供穩(wěn)定的算力支撐。
除了華為昇騰和寒武紀(jì),摩爾線程的發(fā)展也值得關(guān)注——該企業(yè)已研發(fā)出四代GPU架構(gòu),還在此基礎(chǔ)上衍生出十多款芯片。
這些芯片的應(yīng)用范圍很廣,涵蓋了人工智能計算、專業(yè)圖形處理以及桌面級圖形加速三大領(lǐng)域,覆蓋了不同場景的需求。
沐曦科技則把重點放在“訓(xùn)練與推理一體化”的GPU芯片研發(fā)上。截至2025年第一季度,該公司的GPU芯片累計銷量已經(jīng)超過25000片,并且已經(jīng)向北京、上海、杭州等九個主要智能計算集群交付了產(chǎn)品,落地應(yīng)用進(jìn)展順利。
不久前,沐曦集成電路(南京)有限公司在南京公開推出了首款全國產(chǎn)通用GPU——曦云C600,這一舉措標(biāo)志著國產(chǎn)高性能GPU實現(xiàn)了歷史性突破。
根據(jù)公開信息,曦云C600是基于沐曦自主知識產(chǎn)權(quán)的核心GPUIP打造的,而且實現(xiàn)了從芯片設(shè)計、制造到封裝測試的全流程國產(chǎn)供應(yīng)鏈閉環(huán);它的大容量顯存搭配多精度混合算力,能為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展提供安全可控的算力支持,保障產(chǎn)業(yè)鏈自主可控。
從市場數(shù)據(jù)來看,IDC的統(tǒng)計顯示,2024年我國自主研發(fā)的AI芯片在國內(nèi)市場的份額已經(jīng)攀升至30%,預(yù)計到2025年這一比例將突破50%大關(guān),國產(chǎn)芯片的市場影響力正在快速提升。
有業(yè)內(nèi)人士指出,用不了多久,國產(chǎn)算力芯片的使用比例就會超過海外芯片,就目前來看,兩者的使用占比已經(jīng)基本達(dá)到五五分,國產(chǎn)芯片的認(rèn)可度越來越高。
不過也有觀點認(rèn)為,當(dāng)前國內(nèi)面臨的最大限制仍是先進(jìn)晶圓制造工藝,好在在芯片設(shè)計方面,技術(shù)差距并不算大。軟件生態(tài)雖然和CUDA還有較大差距,但這一領(lǐng)域并不存在技術(shù)層面的限制,因此只要后續(xù)投入足夠的資源,逐步完善生態(tài),是能夠慢慢趕上的。
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