2024 年 11 月 4 日值得投配资，一则关乎全球科技产业格局的消息引发广泛关注 —— 美国政府正式宣布对 NVIDIA 最先进的 AI 芯片实施新一轮对华出口管制。此次管制并非简单的技术限制，而是精准指向 NVIDIA 旗下用于高端人工智能训练、推理的旗舰级芯片产品，旨在通过切断中国获取顶尖 AI 芯片的渠道，遏制中国科技产业的发展进程。
从历史背景来看，美国对中国科技领域的限制并非首次。早在 2022 年，美国就曾针对 AI 芯片、半导体制造设备等领域出台出口管制措施，而此次针对 NVIDIA 最先进 AI 芯片的限制，无疑是将科技封锁的力度推向了新高度。据行业分析，此次被管制的芯片产品，正是当前全球 AI 大模型训练、自动驾驶、高端科研等领域的核心算力支撑，其性能远超此前限制的产品级别。美国政府在公告中模糊提及 “国家安全担忧”，却未提供任何实质性证据，这种以 “安全” 为名行 “技术霸权” 之实的做法，不仅打乱了全球科技产业链的正常秩序，也让众多依赖 NVIDIA 芯片的中国科技企业陷入被动。
对于 NVIDIA 而言，此次管制无疑是一次沉重打击。中国市场作为 NVIDIA 全球最重要的市场之一，多年来为其贡献了可观的营收份额。据公开数据显示，2023 年 NVIDIA 来自中国市场的营收占比超过 20%，其中 AI 芯片业务占比更是高达 35% 以上。如今美国政府的一纸禁令，直接切断了 NVIDIA 向中国市场供应核心产品的通道，使其在华业务面临前所未有的危机。
展开剩余92%黄仁勋发声：心系中国市场，直言政策弊端与中国实力
（一）期盼中美关系改善，渴望重返中国市场
面对美国政府的出口管制，NVIDIA CEO 黄仁勋并未选择沉默，而是在近期多次公开场合表达了对中国市场的重视与对当前政策的担忧。在日前接受媒体采访时，黄仁勋明确表示，他个人衷心希望中美两国关系能够得到实质性改善，为 NVIDIA 创造重返中国市场的机会。
黄仁勋回忆道，在特朗普政府第一任期内，美国科技企业能够自由进入中国等全球主要市场参与公平竞争。彼时，NVIDIA 凭借先进的芯片技术，迅速占据中国 AI 芯片市场的主导地位，不仅为企业带来了丰厚的利润，更重要的是，通过市场竞争，美国科技企业得以将自身的技术标准推广至全球，从而确立了美国在科技领域的领导地位。“那时候，我们通过技术优势为行业设立‘美国标准’，让全球都认可美国的科技实力，这才是美国领导世界的正确方式。” 黄仁勋在采访中如是说道。
然而，近年来美国政府不断提高出口限制门槛，从最初限制部分高端芯片出口，到如今全面封锁最先进的 AI 芯片，一步步将美国科技企业逼出中国市场。黄仁勋对此深感无奈，他表示，这种政策不仅损害了美国企业的商业利益，更削弱了美国科技在全球的影响力。“我们失去的不仅仅是一个巨大的市场，更是向全球展示美国技术实力、推广美国标准的机会。”
（二）正视中国科技潜力，坦言中国已无需依赖
在谈及中国科技产业的发展时，黄仁勋展现出了清醒的认知与客观的评价。他直言，美国政府严重低估了中国发展科技行业的潜力与决心。在过去几年美国的技术封锁下，中国并未停下发展的脚步，反而加大了在半导体、AI 芯片等领域的研发投入，如今已取得了令人瞩目的成果。
“中国现在完全可以依靠自己的产业体系，不再依赖美国技术。” 黄仁勋在采访中给出了这样的判断。他透露，目前中国已经具备自主生产 AI 芯片的能力，并且产量十分可观，“中国现在能生产数百万颗 AI 芯片，这些芯片虽然在性能上可能与 NVIDIAwww.jc.gov.cn.024syjc.cn最先进的产品存在一定差距，但完全能够满足国内大部分应用场景的需求。”
黄仁勋的这番话，并非空穴来风。据中国半导体行业协会发布的数据显示，2024 年上半年，中国本土企业生产的 AI 芯片出货量已突破 300 万颗，同比增长超过 200%，涵盖了从低端到中高端的多个产品级别。在人工智能训练领域，中国自主研发的 AI 芯片已能够支持千亿参数大模型的训练；在自动驾驶、工业互联网等领域，本土 AI 芯片的市场占有率也在不断提升。正如黄仁勋所言，“很明显，他们现在不依赖美国技术。事实上，中国现在也不再需要我们重返中国市场。”
回溯过往：NVIDIA 在华布局与中国市场的深厚羁绊
（一）早年深耕中国市场，构建完善合作生态
回溯 NVIDIA 与中国市场的渊源，最早可追溯至 20 世纪 90 年代末。彼时，NVIDIA 凭借其在图形处理器（GPU）领域的技术优势，率先进入中国市场，为中国的 PC 行业、游戏产业提供核心硬件支持。随着中国科技产业的快速发展，NVIDIA 逐渐将业务拓展至人工智能、数据中心、自动驾驶等新兴领域，与中国众多科技企业建立了深度合作关系。
在 AI 领域，NVIDIA 的 GPU 芯片凭借强大的并行计算能力，成为中国 AI 企业开展大模型研发、深度学习训练的首选硬件。百度、阿里、腾讯、字节跳动等互联网巨头，以及商汤科技、旷视科技等 AI 独角兽企业，均大规模采购 NVIDIA 的 AI 芯片，构建了基于 NVIDIA 技术的 AI 计算平台。据统计，2022 年美国出台首轮 AI 芯片出口管制前，NVIDIA 在中国 AI 芯片市场的占有率超过 80%，几乎垄断了高端 AI 芯片市场。
除了产品供应，NVIDIA 还积极在中国布局生态建设。2019 年，NVIDIA 在上海成立了 NVIDIA 中国研发中心，专注于针对中国市场的芯片技术研发与应用创新；2021 年，又与中国企业合作建立了多个 AI 创新中心，为中国企业提供技术支持、人才培训等服务。这些举措不仅加深了 NVIDIA 与中国市场的联系，也推动了中国 AI 产业的快速发展。
（二）政策变动下的挣扎：从调整产品到业务收缩
随着美国政府对中国科技领域限制的不断升级，NVIDIA 在华业务开始面临挑战。2022 年，美国首次出台 AI 芯片对华出口管制措施后，NVIDIA 为了保住中国市场，曾试图通过调整产品规格的方式规避限制，推出了针对中国市场的 “特供版” AI 芯片。这些芯片在性能上进行了一定程度的阉割，以符合美国政府的出口要求。
尽管 “特供版” 芯片在性能上无法与原版产品相比，但凭借 NVIDIA 在 AI 领域的品牌影响力和生态优势，仍在一定时期内获得了中国企业的采购。2023 年，NVIDIA “特供版” AI 芯片在华销售额达到了 12 亿美元，占其全球 AI 芯片销售额的 15% 左右。然而，好景不长，随着美国政府进一步收紧出口限制，“特供版” 芯片也被纳入管制范围，NVIDIA 的这一应对策略彻底失效。
进入 2024 年，随着美国对 NVIDIA 最先进 AI 芯片实施全面出口管制，NVIDIA 在华业务不得不进入收缩阶段。据内部消息透露，NVIDIA 已开始逐步减少在中国市场的销售团队和研发投入，部分与中国企业的合作项目也被迫中止。黄仁勋在 10 月 31 日韩国的讲话中，更是无奈地表示，NVIDIA 原本希望在中国市场获得 “一定的市场份额”，但按照目前的政策趋势，未来在华市场份额将可能降至零。
中国科技产业：自主创新破局，摆脱外部依赖
（一）政策扶持加码，研发投入持续增长
面对美国的技术封锁，中国政府高度重视半导体、AI 芯片等关键核心技术的自主创新，出台了一系列扶持政策，为科技企业提供支持。2023 年，中国发布了《关于加快推进人工智能产业创新发展的指导意见》，明确将 AI 芯片列为重点发展领域，提出到 2025 年实现 AI 芯片自主可控的目标。
在政策的引导下，中国企业对 AI 芯片领域的研发投入持续增长。据统计，2024 年上半年，中国 AI 芯片相关企业的研发投入总额超过 500 亿元，同比增长 45%。其中，华为、海光信息、寒武纪、壁仞科技等头部企业的研发投入均超过 10 亿元，重点攻克芯片设计、制造工艺、封装测试等关键技术环节。
除了企业自身的投入，中国资本市场也对 AIwww.jc.gov.cn.shangaiyr.cn芯片领域给予了大力支持。2024 年以来，已有超过 20 家 AI 芯片企业完成了融资，融资总额超过 300 亿元。充足的资金支持，为中国 AI 芯片企业的技术研发和产品迭代提供了有力保障。
（二）技术突破不断，国产 AI 芯片走向成熟
在政策扶持和资金投入的双重推动下，中国 AI 芯片企业在技术研发方面取得了一系列突破，国产 AI 芯片的性能和稳定性不断提升，逐步走向成熟。
在高端 AI 训练芯片领域，华为推出的昇腾 910B 芯片，采用了先进的 7nm 制程工艺，算力达到了 256 PFLOPS（FP16），已能够支持万亿参数大模型的训练。2024 年，百度基于昇腾 910B 芯片构建了 “文心一言” 大模型训练平台，成功完成了千亿参数大模型的训练任务，性能表现不逊于基于 NVIDIA 芯片的平台。
在中低端 AI 推理芯片领域，中国企业的表现同样亮眼。海光信息推出的海光 DCU 芯片，在图像识别、语音处理等推理场景中，性能达到了 NVIDIA 同级别产品的 80% 以上，而价格仅为其 60%，具备极高的性价比。寒武纪推出的思元 370 芯片，更是凭借低功耗、高集成度的优势，广泛应用于智能驾驶、智能家居等终端设备中，2024 年上半年出货量突破 50 万颗。
除了芯片设计，中国在半导体制造工艺方面也取得了进展。中芯国际通过技术创新，已实现 14nm 制程工艺的稳定量产，并在 7nm 制程工艺上取得突破，为国产 AI 芯片的制造提供了本土支持。尽管与台积电、三星等国际巨头相比，仍存在一定差距，但已基本能够满足中低端 AI 芯片的制造需求，为中国 AI 芯片产业的自主发展奠定了基础。
（三）应用场景拓展，国产芯片落地加速
随着国产 AI 芯片技术的不断成熟，其应用场景也在不断拓展，从最初的互联网、金融领域，逐步延伸至工业、医疗、交通等传统行业，落地速度不断加快。
在工业领域，国产 AI 芯片已被应用于智能制造、质量检测等环节。例如，某汽车制造企业采用海光 DCU 芯片构建了智能检测系统，通过 AI 算法对汽车零部件进行质量检测，检测准确率达到了 99.8%，检测效率较传统人工检测提升了 5 倍。在医疗领域，华为昇腾芯片支持的 AI 辅助诊断系统，已在全国多家医院投入使用，能够快速准确地识别肺部 CT 影像中的病灶，为医生提供诊断参考，有效提高了诊断效率。
在智能交通领域，国产 AI 芯片更是发挥了重要作用。百度 Apollo 自动驾驶平台采用了国产 AI 芯片，实现了对车辆周围环境的实时感知和决策，在多个城市的自动驾驶测试中表现出色。截至 2024 年 10 月，基于国产 AI 芯片的自动驾驶车辆已在全国 20 多个城市开展道路测试，累计测试里程超过 1000 万公里。
国产 AI 芯片的广泛应用，不仅验证了其技术的成熟性，也进一步推动了中国 AI 产业的自主发展，形成了 “芯片研发 - 应用落地 - 数据反馈 - 技术迭代” 的良性循环。
全球科技格局：管制引发连锁反应，多极趋势渐显
（一）美国科技企业承压，全球供应链动荡
美国政府对 NVIDIAwww.jc.gov.cn.ynybcsw.cn最先进 AI 芯片实施对华出口管制，不仅对 NVIDIA 自身造成冲击，也对其他美国科技企业产生了连锁反应。英特尔、AMD 等与 NVIDIA 处于同一赛道的芯片企业，同样面临着失去中国市场的风险。据摩根士丹利的分析报告显示，若美国政府进一步扩大对华芯片出口管制范围，2025 年美国半导体企业在华销售额将减少超过 500 亿美元，占其全球销售额的 25% 以上。
除了芯片企业，美国的软件企业、AI 服务企业也受到了波及。由于中国企业大量采用国产 AI 芯片，与之配套的软件生态也开始向国产芯片倾斜，美国 AI 软件企业的市场空间被不断挤压。例如，美国某知名 AI 框架提供商，2024 年在华销售额同比下降了 30%，主要原因就是中国企业开始采用基于国产 AI 芯片的自主框架。
美国政府的管制措施还引发了全球科技供应链的动荡。长期以来，全球半导体产业链形成了 “美国设计 - 中国台湾制造 - 中国大陆封装测试 - 全球销售” 的分工格局。美国对中国的芯片出口管制，打破了这一平衡，导致全球芯片产能分配失衡。一方面，NVIDIA 等美国芯片企业的芯片产能出现过剩；另一方面，中国芯片企业的产能却无法满足市场需求，不得不加大对本土制造产能的投入，这无疑增加了全球供应链的成本和不确定性。
（二）多国加速布局，科技多极化趋势明显
美国的技术封锁不仅没有遏制中国科技的发展，反而推动了全球科技格局向多极化方向发展。越来越多的国家开始意识到，过度依赖美国科技存在巨大风险，纷纷加大对本国科技产业的投入，寻求技术自主和多元化合作。
欧盟出台了《芯片法案》，计划在 2030 年前投入超过 430 亿欧元，支持欧洲半导体产业的发展，目标是将欧洲在全球半导体市场的份额从目前的 10% 提升至 20%。韩国政府也宣布，将在未来五年内投入 500 亿美元，用于半导体、AI 等领域的研发，打造全球领先的科技产业集群。日本则推出了 “半导体产业复兴计划”，通过提供税收优惠、补贴等方式，吸引全球半导体企业在日本设立研发中心和生产基地。
在国际合作方面，各国也开始寻求突破美国主导的科技体系，开展多元化合作。中国与俄罗斯、巴西等新兴市场国家建立了科技合作机制，在半导体、AI等领域开展联合研发；欧盟与日本、韩国签署了半导体合作协议，共同构建半导体供应链；东南亚国家则积极吸引中国、韩国等国家的芯片企业投资建厂，逐步形成新的半导体制造基地。
全球科技多极化趋势的显现，意味着美国在科技领域的垄断地位正在被逐步打破，未来全球科技产业将呈现出 “百花齐放” 的新格局。
未来展望：中美科技关系走向与产业发展方向
（一）中美科技博弈长期化，合作仍有可能性
从目前的形势来看，中美在科技领域的博弈将长期存在。美国政府出于维护自身科技霸权的目的，可能会继续出台新的限制措施，试图遏制中国科技的发展。然而，正如黄仁勋所言，中国科技产业已经具备了自主发展的能力，美国的限制只会进一步激发中国企业的创新动力，加速中国科技的自主化进程。
尽管博弈长期存在，但中美科技领域的合作仍有可能性。科技发展的本质是开放与合作，全球科技产业链的深度融合是不可逆转的趋势。美国政府的限制措施，不仅损害了中国企业的利益，也损害了美国企业和全球消费者的利益。随着时间的推移，美国国内的企业、行业协会等可能会向政府施压，要求放宽对中国的科技限制，恢复正常的科技合作。
此外，在应对气候变化、公共卫生安全、人工智能伦理等全球性问题上，中美两国有着共同的利益，需要通过科技合作来解决。未来，双方可能会在这些领域率先打破僵局，开展有限但有效的科技合作，为中美科技关系的改善奠定基础。
（二）中国科技产业：聚焦核心技术，构建开放生态
对于中国科技产业而言，未来的发展方向将是继续聚焦核心技术，加大研发投入，不断提升自主创新能力。在 AI 芯片领域，中国企业需要进一步攻克先进制程工艺、高端芯片设计工具等 “卡脖子” 技术，缩小与国际领先水平的差距。同时，要加强与国内半导体制造企业的合作，构建 “设计 - 制造 - 封装测试” 一体化的本土产业链，提高产业链的韧性和安全性。
在构建自主产业链的同时，中国科技产业也需要保持开放的心态，积极参与全球科技合作。尽管美国对中国实施技术封锁，但中国仍可以与欧洲、日本、韩国、东南亚等国家和地区开展科技合作，引进先进技术和人才，拓展国际市场。例如，中国 AI 芯片企业可以与欧洲的汽车制造商合作，为其提供智能驾驶芯片和解决方案；与东南亚的互联网企业合作，推动 AI 技术在当地的应用落地。
此外，中国还需要加强科技生态建设，培育自主的软件生态、开源社区和标准体系。通过构建开放、共赢的科技生态，吸引全球的开发者和企业参与，提升中国科技产业的全球影响力。
（三）NVIDIA：寻求政策突破，探索新市场机遇
对于 NVIDIA 而言，未来的首要任务是寻求美国政府政策的突破，争取重返中国市场。黄仁勋及 NVIDIA 的管理团队可能会通过游说美国政府、行业协会，向政府阐述限制政策对美国科技产业的负面影响，争取放宽对中国的出口限制。同时，NVIDIA 也可能会继续调整产品策略，在符合美国政府政策的前提下，推出更多适应中国市场需求的产品，维持与中国市场的联系。
除了中国市场，NVIDIA 还需要积极探索新的市场机遇，以弥补中国市场流失带来的损失。从 2024 年第三季度财报看，新加坡已成为其重要增长极 —— 该地区营收达 77 亿美元，同比暴涨 185%，占总营收比例接近 28%，尽管实际芯片交付价值不足 1%，但反映出 NVIDIAwww.jc.gov.cn.sz-dmn.cn通过区域结算优化全球布局的策略成效显著。在欧洲、中东、非洲等新兴市场，NVIDIA 可以加大市场推广力度，拓展 AI 芯片的应用场景。例如，在欧洲的新能源汽车、工业自动化领域，可与当地企业合作推广边缘 AI 解决方案；在中东的智慧城市、油气勘探领域，依托数据中心级芯片构建高端算力平台。
与此同时，NVIDIA 需应对全球竞争对手的崛起。面对欧洲 Axelera AI 等企业在 RISC-V 架构边缘芯片领域的突破，以及中国企业在中端市场的快速替代，NVIDIA 需加快 Chiplet、光子计算等新技术的商业化，通过架构创新维持性能优势。此外，深化与三星等制造企业的合作，保障先进制程产能供应，也将成为其巩固全球地位的关键。
结语：技术自主与开放合作的平衡之道
美国对 NVIDIA 先进 AI 芯片的对华出口管制，本质上是科技霸权与发展权利的碰撞。黄仁勋的直言不讳，既揭示了美国政策的短视性，也印证了中国科技自主之路的坚实成果。从 “特供版” 芯片的挣扎到市场份额归零的预判，NVIDIA 的境遇成为全球科技产业链重构的缩影。
中国科技产业用数百万颗国产 AI 芯片的量产证明，封锁倒逼创新的道路行之有效，但 3nm 制程瓶颈、高端 EDA 工具缺失等挑战仍需突破。全球范围内，欧洲的 RISC-V 芯片、韩国的产业集群、东南亚的制造基地，正共同勾勒出科技多极化的新图景。
未来，科技竞争的核心将不再是单一技术的垄断，而是产业链韧性与生态开放性的比拼。中美两国若能在竞争中找到合作平衡点，将为全球科技发展注入稳定性；而 NVIDIA 等企业能否在政策博弈与市场变革中找准定位，也将影响全球 AI 产业的发展节奏。技术自主与开放合作并非对立选项，唯有在核心技术上自立自强，在全球合作中互利共赢值得投配资，才能真正掌握科技发展的主动权。
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