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中國網際網路企業GPU採購真相：被卡脖子的算力戰爭與突圍之路
一、採購格局：輝達壟斷下的國產突圍戰
輝達特供晶片成唯一選擇
採購規模：2024年字節跳動、騰訊各採購23萬塊輝達GPU，阿里雲和百度採購量超10萬塊。僅字節一家訂單金額就超10億美元，佔輝達中國區銷售額的1/3。
特供型號：A800/H800性能縮水50%以上，但仍是唯一合規選項。以H800為例，其網路頻寬僅為H100的50%，但單價仍高達3萬美元。
國產替代艱難破冰
華為昇騰910B：性能接近A100的80%，但2024年採購佔比不足5%。中國電信伺服器集采中，昇騰佔比僅33萬/台，遠低於輝達。
新勢力崛起：沐曦GPU連續斬獲14.88億元訂單，支援DeepSeek大模型訓練，單位算力成本比輝達低30%。
二、價格鴻溝：中國企業多付50%的算力稅
同型號價格對比
海外巨頭的降維打擊：Meta採購35萬塊H100，單價壓至2.5萬美元（目錄價3.6萬）。
算力成本暴增：H800單位算力成本是H100的5-7倍，訓練GPT-3等級模型需多支付30-50%成本。
三、三重絞殺：中國算力困局的根源
地緣政治鎖喉
交付周期：H800平均到貨時間長達9個月，部分訂單需“配貨”購買輝達其他產品。
供應鏈風險：台積電CoWoS封裝產能被海外巨頭包攬，中國廠商僅能分得5%產能。
生態壁壘難破
CUDA護城河：90%的AI框架依賴CUDA生態，華為昇騰需通過相容層轉譯，性能損耗達15%。
軟體適配：將PyTorch模型遷移至昇騰平台，需重寫30%以上程式碼。
成本傳導困境
算力租賃價格倒掛：國內H800伺服器月租7.5萬元，比海外H100貴40%，但算力僅為其15%。
四、破局之路：分佈式算力與國產替代雙輪驅動
分佈式算力革命
東數西算工程：通過DCI網路實現“西部訓練+東部推理”，字節跳動蕪湖資料中心已部署2.2萬台伺服器。
技術突破：中國聯通實現300公里跨域訓練，算力損耗控制在5%以內。
國產替代加速
華為昇騰910C：2025年量產，性能對標H100，已獲字節、騰訊測試訂單。
開源生態突破：DeepSeek開源大模型降低對CUDA依賴，沐曦GPU適配成本下降70%。
五、未來展望：2025年或成轉折點
價格差距縮小：國產GPU市佔率有望從5%提升至15%，單位算力成本下降40%。
新戰場開闢：推理算力需求佔比將超70%，國產晶片在邊緣端實現彎道超車。