美国对华芯片出口管制持续冲击英伟达，其中国市场份额从95%跌至50%，损失惨重。与此同时，中国本土芯片厂商迅速崛起，打破英伟达的市场垄断格局，凸显管制政策对全球芯片产业的深远影响。

英伟达中国市场遭遇重创

数据显示，2025年前两季度，英伟达在中国市场预计损失125亿美元，市场占有率从巅峰95%骤降至50%。英伟达CEO黄仁勋多次强调中国市场的战略重要性，表面上是营收与份额考量，深层则是其全球主导地位受到中国本土芯片厂商崛起的威胁。

由于H20芯片出口许可迟迟未获批，英伟达计划7月推出“特供”芯片B20、B40/B30，通过性能减配绕过管制，试图挽回市场份额。6月中旬，本营国际（AceCamp）发布专家调研纪要，称B20、B40/B30基于GB202 GPU，单卡售价6500至8000美元，服务器价格8万至10万美元。B20采用GDDR7内存（24GB、36GB、48GB版本），通过NVLink连接CX-8芯片，带宽800Gbps，适合8-16卡小规模集群推理和小模型后训练；B40/B30支持NVLink互联，带宽900Gbps，采用OAM形态，适用于NVL72高密度集群，但性能仅为H20的85%。

特朗普此前在社交平台上称，会尽快向英伟达发许可证

“特供”芯片的妥协与挑战

B20、B40/B30是英伟达第三代中国“特供”产品，前两代为H20、H800（Hopper架构）和A800（Ampere架构）。相比H20，B20取消HBM高带宽内存，带宽从4.8TB/s（HBM3e）降至1.5-1.7TB/s，导致并发数减少。此调整源于2024年美国商务部将HBM内存（带宽密度≥2GB/s每平方毫米）纳入管制，覆盖HBM2、HBM2e及更先进产品。千芯董事长陈巍表示，GDDR7带宽虽不及HBM3e，但优于A100的HBM2e，可视为“4090的IDC版”。然而，一位国产GPU从业者质疑B20算力偏低，性能逊于国产头部产品。

B40/B30因保留NVLink互联（带宽900Gbps）更受关注，适合NVL72、NVL144等高密度集群，类似华为Cloudmatrix384架构。尽管“特供”芯片初期常遭质疑，但H20、H800凭借稀缺替代方案和稳定供应，最终赢得市场。2024年12月，金融时报援引Omdia数据称，微软采购48.5万张Hopper芯片，字节跳动以23万张位列第二。路透社报道，字节、阿里等中国科技公司2025年一季度采购超160亿美元H20芯片，折合人民币1160亿元。一位大厂算法工程师表示，B40性能虽不及H20，但市场需求仍存。陈巍预测，大厂倾向B40/B30，平价IDC更可能选择B20。

图片由AI生成，提示词：黄仁勋穿着标志性黑色皮衣，站在一个明亮冷色调的现代手术室，面前是一张高科技手术台，台上放着一块拆开的 GPU芯片。黄仁勋神情专注，手里握着一把手术刀，正小心切割 GPU芯片内部，背景有微微散焦的高科技仪器和冷光源，整体画面具有赛博朋克科技感，细节锐利，4K写实风格。

英伟达的焦虑与国产芯片的机遇

黄仁勋和硅谷担忧过度管制削弱美国芯片竞争力，为中国本土厂商创造机会。市场份额从95%降至50%是直观证明。一位国产GPU从业者透露，大厂在权衡供应安全后加速布局国产生态，但因切换成本和业务落地速度顾虑，仍对英伟达抱有侥幸。陈巍指出，国产GPU在生态和集群方面需改进，尤其是CUDA生态的兼容性。英伟达的CUDA提供统一编程模型和丰富代码库，开发者对其依赖强。国产GPU正努力兼容CUDA以降低迁移难度。

然而，国产芯片面临工艺瓶颈。目前国产GPU制程上限为7nm，受台积电自查事件影响，无法为大陆客户代工7nm AI芯片。此外，EDA工具波动加剧挑战。传闻新思科技、楷登电子、西门子暂停对中国大陆供应EDA软件，可能影响设计、制造、测试等环节，限制国产GPU产能。

高昂算力成本的行业困局

一台8卡B40/B30服务器售价约70万元人民币，NVL72机柜硬件成本超600万元。动态成本（质保、运维、软件授权、能耗）预计超700万元，仅电费（50千瓦能耗，1元/度）每年达44万元。年总成本约1300万元，日均超3.6万元。B40 NVL72算力约9P（FP16），仅为H20的85%。相比之下，H100机柜（如马斯克Colossus集群）硬件成本超2000万元，64P算力，单集群静态成本超30亿元，堪称“吞金兽”。

高成本使算力成为科技巨头游戏。智源研究院理事长黄铁军在2025年智源大会上表示，高校算力不足，百卡稀缺，智源仅千卡级别，远不及大厂。缺乏尖端算力，AI研究受限，类似物理、化学领域无高端仪器。

利用子公司/海外分部/关联公司等租赁当地算力训练模型示意图来源：WSJ

数据出海与合规挑战

为规避算力管制，中国企业尝试海外训练大模型。《华尔街日报》报道，一家中企租赁海外300台服务器（约2400卡H100），通过硬盘转运4800TB数据进行模型训练。拜登政府曾考虑限制中国企业获取美国云计算服务，但未实施。特朗普政府2025年5月废除“AI扩散规则”，明确IaaS提供商需为敏感AI模型训练申请许可，民用训练则不受限。一位合规从业者表示，军事相关模型训练受限，民用合规。

数据出海需符合《数据出境安全评估办法》。北京丰礼律师事务所刘星认为，携带脱敏数据出境不违法，除非涉及基因、测绘、安防等“重要数据”。然而，大厂作为“关键信息基础设施运营者”，面临更严格监管，操作谨慎。陈巍认为，数据出海适合中小厂行业大模型训练，接触先进算力且数据不走互联网，降低泄露风险。但国产GPU从业者指出，智驾算法等场景使用海外云服务（如AWS、Azure）风险高，操作复杂。

结论

美国芯片出口管制重创英伟达中国市场，促使其推出“特供”芯片应对，却因性能缩水难以重夺霸主地位。中国本土芯片厂商借机崛起，但受工艺、生态、EDA工具限制，短期内难以全面替代英伟达。高昂算力成本和数据出海的合规挑战，进一步加剧行业竞争与创新困境。管制政策不仅重塑全球芯片市场格局，也推动中国加速自主技术突破。