中國 AI 晶片競賽為何此刻至關重要
中國正加速降低人工智慧對進口處理器的依賴。為了讓未來大型語言模型、機器人與自動化領域的突破能以國產晶片運作，中國正大舉投資研究實驗室、晶圓廠和雲端基礎設施。戰略目標十分明確：大規模生產高階晶片、打造能充分發揮晶片效能的軟體，並確保國家掌握關鍵運算能力。
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2024 年，初創公司 DeepSeek 推出一款可媲美西方領先系統的對話式 AI，為這項雄心帶來震撼。該公司表示，訓練模型所用的高階加速器遠少於同業，顯示更聰明的軟體與更有效率的訓練方式，可以部分彌補硬體限制。這項發布一度使輝達市值下跌，也讓外界關注中國開發者的快速進展。此後數月，中國各地的科技巨頭與晶片設計業者陸續宣布計畫，要在本土資料中心市場挑戰輝達。
輝達執行長黃仁勳肯定中國擁有深厚的工程人才庫，以及激烈不懈的國內競爭。他在 9 月一場科技與商業播客節目中，稱許中國的發展動能，並向自己陣營提出挑戰。
這是一個充滿活力、具創業精神的高科技現代產業，」他說。「我們必須為生存而競爭。
中國業者如何計畫迎戰
多家中國企業正打造輝達加速器與全套系統的替代方案。華為已推出新款昇騰處理器，並計畫在三年內支援開發者。阿里巴巴表示，旗下最新加速器的效能可媲美輝達 H20，這款晶片是依照美國規定為中國市場量身打造，且耗電更少。MetaX、寒武紀等新創公司則陸續取得大型企業合約。騰訊、百度等大型平台也正為自家雲端服務設計客製化晶片。這些業者向國內客戶傳達的訊息一致：若出口政策限制取得美國硬體，中國方案將填補缺口。
華為的系統級策略
華為正藉由系統架構縮小與輝達的差距。在上海舉行的世界人工智慧大會上，華為展示了 CloudMatrix 384 這套 AI 運算系統，可在單一部署中容納 384 顆昇騰 910C 處理器。輝達的競爭產品 GB200 NVL72 使用 72 顆 B200 晶片，但華為採取不同路線。CloudMatrix 採用超級節點式連接網路，讓數百顆處理器能作為單一運算資源池運作，晶片彼此之間則透過高速連結溝通。華為希望透過水平擴展，以更緊密的系統協作彌補單顆晶片效能較弱的劣勢。
產業分析師指出，這種做法在特定工作負載上可達到具競爭力的成效。有報導稱，儘管華為必須仰賴較舊的製程，CloudMatrix 在部分指標上仍勝過輝達 GB200 NVL72。這套系統已在華為雲端上線，為中國客戶提供訓練與執行模型的本土替代方案。這項架構選擇也符合中國的政策目標：透過在系統層面尋求效能提升，因應出口限制。
阿里巴巴與日益壯大的挑戰者陣容
阿里巴巴宣布推出新款 AI 加速器，官媒稱其效能相當於 H20，耗電量則較低。MetaX 正向中國聯通供應晶片。近幾個月來，投資人看好國內加速器需求攀升，推動寒武紀估值翻倍以上。騰訊正為旗下雲端與 AI 服務開發自研晶片。這些計畫反映出中國企業更廣泛的轉變：當效能、供應和成本條件合適時，企業便將工作負載轉移至國產硬體。
開發者已開始調整。科大訊飛 AI 翻譯事業部總經理陳澄談到，團隊如何因應近期美國硬體限制，改用國產處理器。
「現在我們的模型是用華為晶片訓練的，目前這是中國最好的晶片，」她說。
出口管制與整頓措施正在改變什麼
出口規定已重塑市場。自 2022 年以來，華盛頓逐步加強對中國銷售先進 AI 晶片的限制。最新措施封堵輝達 H20 的銷售管道；這款處理器原本是為符合先前的出口門檻而設計。美國國會議員已推動相關措施，要求美國晶片製造商優先供貨給國內客戶，而非海外買家；企業則警告，僵化的規定可能拖慢創新，並使需求轉向其他市場。近期另一項政策也規定，部分在中國銷售的 AI 晶片收入須提撥一定比例給美國政府。管制趨嚴，意味著美國供應商在中國這個全球晶片採購量最大的市場，可觸及的市場規模將縮小。
北京則透過邊境執法與國內施壓作出回應。當局要求大型科技企業暫停訂購輝達加速器，並加強港口查驗，攔截未經許可或申報不實的貨物，包括 H20、RTX 6000D 等中國市場專用型號。官員正調查走私網絡；這些網絡曾透過迂迴途徑，將高階處理器送入中國境內資料中心。另外，監管機關已對輝達展開反壟斷調查，顯示當局正加深審查該公司在中國的商業行為。這些措施旨在促使買家轉向本土供應商，並收緊灰色市場的供應管道。
長期從事半導體顧問工作的韓德爾・瓊斯警告，這些措施的累積影響，可能對長期仰賴中國市場需求的美國企業造成深遠衝擊。
「對美國半導體產業來說，中國市場已經消失了，」他說。
效能差距仍存：基準測試與軟體
對於效能相當的說法，仍應審慎檢視。中國加速器的公開數據有限，標準化測試也不多。效能取決於工作類型、模型大小、互連頻寬、記憶體架構，以及晶片與應用程式之間軟體堆疊的品質。曾使用兩種生態系統的研究人員表示，在模型接續句子或分類影像等預測任務上，中國晶片已縮小差距，但在複雜分析與大規模訓練方面仍落後。
曾測試美國與中國加速器的電腦科學家賈瓦德・哈吉・葉海亞提醒，效能是否相當取決於工作負載。
「差距很明顯，而且肯定正在縮小。我不認為他們短期內就能追上，」他說。
這項差距之所以重要，是因為訓練是現代 AI 中最繁重的工作。訓練需要龐大的運算資源、處理器之間的高速連結，以及能以高頻寬傳輸資料、避免處理器運作受阻的記憶體。分析指出，華為 910B 在推論，也就是訓練完成的模型回答問題的階段，表現穩健；但晶片間連線能力與記憶體速度有限，因此較不適合大規模訓練。即使是受限的輝達 H20，只要能取得，仍是許多中國用戶的首選。中國開發者表示，訓練可能耗時數週。DeepSeek 廣受討論的一次訓練，最後階段耗時三至八週；即使程式碼效率高，這仍是任何標準下都代價高昂的工作。
軟體是另一個障礙。輝達多年來打造了一套開發者信任、可大規模使用的工具、函式庫與網路軟體。這套軟體堆疊讓工作負載更適合在輝達硬體上執行，也縮短了從原型開發到正式部署的時間。華為正透過自家框架迎頭趕上，並承諾向中國開發者開放更多設計與程式碼。採用情況正在增加，但團隊重新訓練、改寫程式碼和重新驗證模型都需要時間，因此從既有平台轉移的速度受到拖慢。
半導體工程師拉加文德拉・安賈納帕認為，中國能用本土晶片滿足許多需求，但最棘手的問題仍以美國硬體較具優勢。
「實際而言，中國能在較不先進的工具上降低對美國晶片的依賴，但在訓練更複雜的 AI 系統方面，仍不具備美國晶片的原始效能，」他說。
制約中國的製造瓶頸
另一組限制存在於晶圓廠。美國與荷蘭的管制，限制中國取得用於生產最小電晶體的先進微影設備。這迫使中國晶圓廠反覆使用舊型機台進行多重圖案化，速度較慢、成本較高，而且每片晶圓能產出的良品晶粒較少。追蹤晶圓製程的分析師指出，中國大型 AI 處理器的良率已有提升，但仍遠低於全球領先業者的水準。今年的報導指出，華為新款晶片的良率從約 20% 提升至 40%；海外領先晶圓廠生產相近尺寸的元件時，良率則可接近 60%。良率較低會推高成本，也限制能進入市場的可用加速器數量。
封裝與記憶體同樣棘手。AI 加速器仰賴高頻寬記憶體，為數千個核心持續提供資料。晶片必須使用先進技術封裝，將元件堆疊、連接，同時帶走熱量。中國團隊有能力製造這些零組件，但頂級記憶體短缺、取得製造設備受限，都制約了產量。功能方面也仍有問題。先前報導指出，部分國產晶片在晶片間連線能力與記憶體速度方面表現不佳，拖累大規模訓練效率。
這些障礙都不是無法克服，但需要時間、資金，以及專用設備的穩定供應。曾任 AI 工程師、現為投資公司負責人的吳斯蒂芬，點出北京長期推動這項計畫背後的戰略考量。
「中國想要的是不會被政策拿走的晶片，」他說。
對資料中心與市場的影響
每家資料中心營運商都會衡量三項優先考量：效能、能源使用和供應保障。如果國產加速器能以較低的耗電成本，為特定工作負載提供可接受的速度，中國買家就有理由改用國產產品。目前，這項優勢在推論和較小型模型訓練方面最為明顯，因為系統級設計可以彌補單顆晶片效能較弱的劣勢。至於將規模推向極限的前沿模型訓練，輝達在晶片與軟體方面仍居領先地位。結果是中國境內的部署呈現分化：最具挑戰性的專案，只要政策允許，仍會設法取得美國晶片。
政策走向也為全球科技公司帶來新的抉擇。美國規則趨嚴，加上北京加強海關執法，正縮減合法供應中國的管道。翻新或改裝加速器的灰色市場相關指控，促使港口加強查驗。進口阻礙拖慢資料中心擴建時程，也使更多工作負載轉向本土供應商。與此同時，美國國會議員希望確保美國客戶不會因中國買家而延後取得稀缺零組件；針對中國營收的新規定，也增加了在當地經營的成本。
輝達則正努力拿捏微妙平衡。該公司尋求在遵守法規的同時，向中國客戶供應符合規定的產品。今年與中國商界領袖會面時，黃仁勳再次強調這項做法。
「我們會持續付出重大努力，最佳化符合規定的產品，並繼續服務中國市場，」他說。
時間表與可能情境
中國要多久才能在 AI 運算高階領域縮小差距？分析師提出不同時間表，但逐漸形成一種共識：許多人認為，中國企業約五年內可在中階與推論任務上達到廣泛自給自足；若要匹敵美國最頂尖的訓練平台，所需時間則可能遠遠超過五年。有些人估計，要在處理器、高頻寬記憶體、先進封裝、網路與軟體各方面全面追上，可能得等到下個十年。
中國國內的發展動能確實存在。華為正提高產量，阿里巴巴持續投資，MetaX 到寒武紀等一批晶片設計業者也正取得客戶。政府大力支持，國內 AI 服務需求也迅速攀升。即便如此，設備、良率與開發者生態系的瓶頸，仍會限制中國追上市場最高階效能的速度。短期內較可能出現的情況是，中國生態系統更加成熟，能滿足國內大部分 AI 需求；只要政策允許取得外國硬體，中國仍會持續仰賴外國硬體執行最大規模的訓練工作。
中國由國家主導的發展模式既是優勢，也是限制。中央統籌能將資源集中於明確目標，但也可能壓抑帶來突破的高風險構想。研究晶片設計的計算機教授楊佳琳提醒，一致化的目標可能不利於創意發揮，同時也指出中國擁有深厚的人才實力。
這可能讓顛覆性構想更難突破既有框架，」她說。「你不能低估中國追趕的能力。
重點整理
- 中國正大舉投資，大規模打造高階 AI 晶片，降低對進口的依賴。
- DeepSeek 於 2024 年展示的模型訓練成果顯示，效率提升仰賴更聰明的軟體，而不只是增加晶片數量。
- 華為 CloudMatrix 384 使用數百顆昇騰 910C 處理器，透過高速互連在系統層面參與競爭。
- 阿里巴巴、MetaX、寒武紀、騰訊與百度正推動國產加速器，並為本地資料中心設計客製化晶片。
- 美國限制措施如今已禁止輝達 H20 出口，並可能要求美國晶片製造商優先服務國內客戶，且須分享部分中國銷售收入。
- 中國已加強港口執法、勸阻企業新增輝達訂單，並對該公司展開反壟斷調查。
- 專家表示，中國晶片在推論方面具競爭力，但在大型模型訓練與複雜分析方面仍落後。
- 製造限制包括良率較低、先進微影設備受限，以及高頻寬記憶體與封裝瓶頸。
- 軟體仍是輝達的關鍵優勢；華為則正開放設計與工具，以擴大開發者採用。
- 許多分析師預期，中國約五年內可在中階工作負載達到自給自足，高階效能要追平則可能需要更久。
