中國AI競爭戰的「2大殺手鐧」 以量取勝的華為晶片、廉價能源彭夢竺 (2025-11-10 10:48:27)

在全球AI領域的激烈競爭中，中國正依賴2項關鍵武器與美國抗衡，大規模的華為晶片叢集和豐沛的廉價能源。儘管普遍認為中國設計的AI半導體在單一晶片性能上不如美國的輝達（Nvidia），但中國憑藉其獨特的戰略，持續在AI模型開發方面取得顯著進展，許多頂尖模型更是運行在國產晶片上。記者彭夢竺／編譯

在全球AI領域的激烈競爭中，中國正依賴2項關鍵武器與美國抗衡，大規模的華為晶片叢集和豐沛的廉價能源。儘管普遍認為中國設計的AI半導體在單一晶片性能上不如美國的輝達（Nvidia），但中國憑藉其獨特的戰略，持續在AI模型開發方面取得顯著進展，許多頂尖模型更是運行在國產晶片上。

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在全球AI領域的激烈競爭中，中國正依賴2項關鍵武器與美國抗衡，大規模的華為晶片叢集和豐沛的廉價能源。（圖／123RF）[/caption]

華為晶片「以量取勝」對抗輝達

美國的輝達圖形處理器（GPU）被視為訓練和運行AI模型的黃金標準。然而，由於美國的出口管制，輝達最先進的晶片無法運往中國。儘管輝達獲准向中國市場銷售降級版的H20晶片，但據報導，北京仍鼓勵國內企業避開輝達產品，轉而使用國產晶片。

中國科技巨頭華為（Huawei）的昇騰（Ascend）系列晶片便成為主力。雖然在「單晶片對單晶片」的基礎上，華為無法與輝達競爭，但其優勢在於能將大量晶片連結成高效能的「叢集」來匹敵輝達的系統。

以華為的CloudMatrix 384為例，它連結了384顆昇騰910C晶片，目的在提供可與輝達最先進系統之一GB200 NVL72抗衡的性能。然而，輝達的GB200 NVL72僅使用72顆GPU，這意味著華為的產品使用了5倍自家晶片來達到類似性能。Counterpoint Research副總監Brady Wang指出，這種策略依賴高速互連技術來快速移動數據，這樣的設置不需要頂級晶片，正好符合中國目前的實力。

能源補貼政策成AI發展的加速器

使用更多晶片也意味著顯著更高的功耗，這正是華為系統的劣勢。然而，中國在這方面擁有相對於美國的廉價能源優勢。

Mercator中國研究所（MERICS）資深分析師Wendy Chang表示，像CloudMatrix這樣的解決方案雖然不如輝達系統具備電源效率，但中國得益於其大量的廉價能源。中國對包括太陽能、風能和核能在內的綠色能源進行了大規模投資，使其在建置AI基礎設施時能依賴低成本電力。

中央和地方政府也積極支持此一努力。從上海到科技中心深圳等城市，紛紛提供補貼或「代金券」來降低企業租賃計算能力的成本。《金融時報》本週報導，部分地方政府甚至向使用國產晶片的資料中心提供電費折扣。

國產晶片受限：技術代差與供應鏈挑戰

儘管中國的「晶片集群+廉價能源」策略短期內奏效，但其永續性仍面臨挑戰。華為的昇騰晶片由中國最大的半導體製造商中芯國際（SMIC）代工，但中芯國際的技術比全球最先進的晶片製造商台積電（TSMC）落後數代。

這是因為中芯國際因各國的出口限制，無法採購關鍵的晶片製造設備，例如荷蘭ASML公司的極紫外光刻機（EUV）。華為的昇騰910晶片是利用中芯國際的7奈米製程製造。儘管中芯國際使用較舊的工具來達成此製程，過程可能昂貴且低效，但仍能供應足夠的晶片給華為，用於建立龐大的半導體叢集。

隨著AI半導體的持續進步，中國企業在缺乏關鍵技術的情況下，能否跟上輝達和台積電的發展，成為一大疑問。喬治城大學安全與新興技術中心（CSET）的高級研究分析師Hanna Dohmen指出，中國能否大規模且持續地生產足夠晶片來彌補與輝達的性能差距，是其策略的關鍵制約因素。儘管中國正努力提升半導體製造能力，但由於美國及其盟友對半導體製造設備的出口管制，中國仍處於顯著落後地位。

資料來源：CNBC

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