英国金融时报曝出一份猛料。在美国制裁下，英伟达预计在今年，对中国出口100万颗AI芯片，总价值约90亿英镑，折合人民币就是900个亿。根据美国政府的禁令，英伟达不能对中国出口顶配版的H100和A100芯片。为了打开中国市场，英伟达特意推出了一款阉割版的，中国定制版的H20芯片。 和H100相比，H20的性能只有前者的15%。也就是说，它80%的算力都被阉割掉了。可就是这种阉割版的H20芯片，都要靠抢才能买得到，国内都是加价出售，一枚就要11万以上，最高可以卖到15万一枚。英伟达真的把芯片卖得比黄金还要贵了，市值突破1万亿美元，是当代最强的超级印钞机。为什么中国要抢购阉割版的H20芯片？关键就在于技术差距太大了。 很多人根本不知道，在AI算力芯片方面，中美之间的差距有多大。简单地说就是，被阉割了80%算力的H20芯片，放在中国市场，依然是天花板级别的产品。像华为的升腾910B算力芯片，已经是中国最强了。但英伟达最强的B200芯片，运算速度是升腾910B的14倍以上。这就意味着，在训练AI大模型时，英伟达B200的效率更高，速度更快，能够处理的数据量也更大，而能耗却更低。 但和中国特供版的H20相比，华为的升腾910B性能则要强大一倍。那为什么中国公司不增加采购华为的升腾910B芯片呢？这是因为，华为的芯片产能受限，根本供应不上来。而且，华为自己在AI大模型中，也有着强大的竞争力。作为华为的对手企业，自然不希望自己的大模型训练状态，被华为所知道。 华为与英伟达很不同的地方在于，英伟达只卖芯片，不做大模型。真正大规模采购升腾910B芯片的外部大客户，主要就是百度了，一次性采购了1600枚。除华为之外，寒武纪也发布了思元370芯片，但算力达到英伟达A10的水平。在AI芯片领域，除了华为，其他没有一家能打的。可华为芯片却又受到制裁，无法得到台积电代工，产能受限，跟不上来。英伟达却能依托于台积电代工，大规模量产。 台积电之所以不害怕华为，就是因为，它跟华为根本就不是竞争对手。华为是搞芯片研发的，而台积电是搞芯片生产的，是合作方，而不是竞争对手。台积电拥有全世界最顶尖的光刻机，而华为一台光刻机都没有。台积电真正的对手，是中芯国际。 既然H20性能被阉割得这么厉害，为什么中国企业还要疯狂地抢购呢？这就在于，AI大模型产业的垂直应用化了。在AI产业刚爆发时，是ChatGPT这种通用大模型，一炮而红，迅速引爆了全球AI产业的风暴。可通用大模型有三大难点： 一是，太烧钱了。为了扶持OpenAI，微软投入了100亿美元。这个烧钱的级别，直接就把其他创业公司的路全给堵死了，没有一家创业公司能拿出100亿美元来烧，即便是OpenAI也要背靠微软这棵大树，才活下来的。也就是说，通用大模型只有超级大厂才玩得起，小型创业公司从一开始就出局了。 二是，数据量太大。越是想要包罗万象，做到通用化，就越需要海量的数据。OpenAI自己没有数据，全靠微软提供数据。 三是，需要海量的顶尖AI芯片支持。算力不够大，根本处理不了复杂的数据库。OpenAI可以买到英伟达的顶配版AI芯片，可中国只能买到阉割版的中国特供芯片。在芯片这条路上，通用大模型就被堵死了。 那中国怎么办呢？这不只是中国的问题，也是美国的问题。当你没有足够多的钱，没有足够多的顶级AI芯片，也没有足够多的数据量时，你该如何打开AI时代？答案就是，垂直应用。 不要做通用大模型了，直接做垂直大模型。比如，你要做自动驾驶，你就专门搞一个自动驾驶的大模型，只需要处理全国的交通数据就够了。你要做一个自动送餐机器人，你就根据餐饮场景，专门做一个送餐大模型。你要做电影渲染大模型，你就专门做一个AI电影渲染的大模型，还有专门的绘画大模型，写作大模型，农药喷洒大模型等。 它是紧跟产业的，垂直化的，拿来就能用，卖出去就能赚钱的。因为你垂直了，所需要的数据量变少了，所运行的场景也变小了，那你需要的算力就不需要那么多了。相反，你还能在垂直领域，对美国实现弯道超车。因为ChatGPT是大而全，而垂直大模型则是小而精。在专业化领域，垂直AI大模型优势更大。 这就是中国企业大量采购阉割版H20芯片的根源所在，是AI产业的生态变了，整个市场不再追求大而全，都在走投资少，算力需求小，芯片性能要求低的，却依然能够适应于各个垂直市场的，小而精的路线了。
英国金融时报曝出一份猛料。在美国制裁下，英伟达预计在今年，对中国出口100万颗AI芯片，总价值约90亿英镑，折合人民币就是900个亿。根据美国政府的禁令，英伟达不能对中国出口顶配版的H100和A100芯片。为了打开中国市场，英伟达特意推出了一款阉割版的，中国定制版的H20芯片。
和H100相比，H20的性能只有前者的15%。也就是说，它80%的算力都被阉割掉了。可就是这种阉割版的H20芯片，都要靠抢才能买得到，国内都是加价出售，一枚就要11万以上，最高可以卖到15万一枚。英伟达真的把芯片卖得比黄金还要贵了，市值突破1万亿美元，是当代最强的超级印钞机。为什么中国要抢购阉割版的H20芯片？关键就在于技术差距太大了。
很多人根本不知道，在AI算力芯片方面，中美之间的差距有多大。简单地说就是，被阉割了80%算力的H20芯片，放在中国市场，依然是天花板级别的产品。像华为的升腾910B算力芯片，已经是中国最强了。但英伟达最强的B200芯片，运算速度是升腾910B的14倍以上。这就意味着，在训练AI大模型时，英伟达B200的效率更高，速度更快，能够处理的数据量也更大，而能耗却更低。
但和中国特供版的H20相比，华为的升腾910B性能则要强大一倍。那为什么中国公司不增加采购华为的升腾910B芯片呢？这是因为，华为的芯片产能受限，根本供应不上来。而且，华为自己在AI大模型中，也有着强大的竞争力。作为华为的对手企业，自然不希望自己的大模型训练状态，被华为所知道。
华为与英伟达很不同的地方在于，英伟达只卖芯片，不做大模型。真正大规模采购升腾910B芯片的外部大客户，主要就是百度了，一次性采购了1600枚。除华为之外，寒武纪也发布了思元370芯片，但算力达到英伟达A10的水平。在AI芯片领域，除了华为，其他没有一家能打的。可华为芯片却又受到制裁，无法得到台积电代工，产能受限，跟不上来。英伟达却能依托于台积电代工，大规模量产。
台积电之所以不害怕华为，就是因为，它跟华为根本就不是竞争对手。华为是搞芯片研发的，而台积电是搞芯片生产的，是合作方，而不是竞争对手。台积电拥有全世界最顶尖的光刻机，而华为一台光刻机都没有。台积电真正的对手，是中芯国际。
既然H20性能被阉割得这么厉害，为什么中国企业还要疯狂地抢购呢？这就在于，AI大模型产业的垂直应用化了。在AI产业刚爆发时，是ChatGPT这种通用大模型，一炮而红，迅速引爆了全球AI产业的风暴。可通用大模型有三大难点：
一是，太烧钱了。为了扶持OpenAI，微软投入了100亿美元。这个烧钱的级别，直接就把其他创业公司的路全给堵死了，没有一家创业公司能拿出100亿美元来烧，即便是OpenAI也要背靠微软这棵大树，才活下来的。也就是说，通用大模型只有超级大厂才玩得起，小型创业公司从一开始就出局了。
二是，数据量太大。越是想要包罗万象，做到通用化，就越需要海量的数据。OpenAI自己没有数据，全靠微软提供数据。
三是，需要海量的顶尖AI芯片支持。算力不够大，根本处理不了复杂的数据库。OpenAI可以买到英伟达的顶配版AI芯片，可中国只能买到阉割版的中国特供芯片。在芯片这条路上，通用大模型就被堵死了。
那中国怎么办呢？这不只是中国的问题，也是美国的问题。当你没有足够多的钱，没有足够多的顶级AI芯片，也没有足够多的数据量时，你该如何打开AI时代？答案就是，垂直应用。
不要做通用大模型了，直接做垂直大模型。比如，你要做自动驾驶，你就专门搞一个自动驾驶的大模型，只需要处理全国的交通数据就够了。你要做一个自动送餐机器人，你就根据餐饮场景，专门做一个送餐大模型。你要做电影渲染大模型，你就专门做一个AI电影渲染的大模型，还有专门的绘画大模型，写作大模型，农药喷洒大模型等。
它是紧跟产业的，垂直化的，拿来就能用，卖出去就能赚钱的。因为你垂直了，所需要的数据量变少了，所运行的场景也变小了，那你需要的算力就不需要那么多了。相反，你还能在垂直领域，对美国实现弯道超车。因为ChatGPT是大而全，而垂直大模型则是小而精。在专业化领域，垂直AI大模型优势更大。
这就是中国企业大量采购阉割版H20芯片的根源所在，是AI产业的生态变了，整个市场不再追求大而全，都在走投资少，算力需求小，芯片性能要求低的，却依然能够适应于各个垂直市场的，小而精的路线了。