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黃仁勳高調訪華後，輝達被約談
日前，輝達算力晶片被曝出有嚴重安全問題。此前，美議員呼籲要求美出口的先進晶片必須配備「追蹤定位」功能。美人工智慧領域專家透露，輝達算力晶片「追蹤定位」「遠端關閉」技術已成熟。
為維護中國使用者網路安全、資料安全，依據《網路安全法》《資料安全法》《個人資訊保護法有關》規定，網信辦約談輝達公司，要求其就對華銷售的H20算力晶片漏洞後門安全風險問題進行說明並提交相關證明資料。
01. H20晶片的庫存困境
本次事件的H20晶片，是2023年底美國對輝達其他AI晶片組實施出口限制後，其專為中國市場開發的晶片。
據《路透社》報導，輝達在設計該晶片時，故意降低記憶體容量和計算能力，以符合美國出口要求。《富比士》則指出，H20晶片計算能力明顯低於H10和Blackwell系列。
但H20晶片的出貨量表現亮眼：SemiAnalysis資料顯示，2024年輝達售出約100萬片H20晶片，累計收入超百億美元；Jefferies 指出，2025年Q1，輝達向中國市場出貨約30萬片。其高出貨量的原因是：
其一，性能受限的H20晶片並非全無性能優勢。業內專家稱，H20晶片在推理專用工作負載中的表現，甚至常常超越H100晶片，這在一定程度上得益於DeepSeek等中國企業的技術適配——將晶片與成本最佳化的AI模型相結合，進一步釋放硬體性能。
其二，輝達的生態優勢短期內難以被國產晶片撼動。例如，其CUDA軟體平台擁有龐大的開發者社區，全球超400萬開發者依賴該生態，大量AI大模型都在CUDA上訓練而成。相較之下，企業若想讓AI模型在華為晶片上運行，需投入大量人力、財力和時間成本去適配華為的CANN系統，並不划算。
其三，2024年大模型熱潮下，算力需求激增與國產晶片替代能力不足的矛盾日益凸顯，加上大型科技企業對美國後續出口管制政策的擔憂，“囤貨”成為行業普遍選擇。在輝達其他晶片供應受阻的情況下，H20晶片成為不少企業的「無奈之選」。
但隨著中美科技戰賽局持續升級，出口管制讓H20晶片庫存激增。 《Wccftech》報導稱，截至2025年4月，H20晶片庫存已達60萬至70萬顆。輝達警告稱，這可能造成55億美元的庫存減記，以及高達150億美元的收入損失。
為緩解庫存消化壓力、降低客戶取消訂單帶來的損失並爭取維持中國市場份額，輝達CEO黃仁勳充當「說客」。
一方面，他遊說美國放開對H20晶片的出口管制，試圖拿到出口申請，其在接受《CNBC》採訪時表示：「這可能是進入中國市場的最重要的戰略原因，因為那裡有很多開發人員… 我們更喜歡美國的技術堆疊。」另一方面，近期黃仁勳高調訪華，國內多家大型科技企業高管從各地專程赴會。
黃仁勳訪華後，《The Information》報導，輝達已向客戶透露H20 晶片庫存告急，原本無重啟GPU晶圓生產的計畫。這與上游台積電將原用於生產H20晶片的產線轉作他用有關，這也是黃仁勳先前表示「將根據H20晶片訂單量決定是否恢復生產，且重啟供應鏈需耗時9 個月」的原因。
但訂單激增導致庫存快速消耗，甚至需要緊急追加訂單，讓輝達態度發生轉變。 《路透》報導，因騰訊、字節和阿里等中國科技巨頭的龐大需求推動，輝達已向台積電下達30萬塊H20晶片的新訂單，相當於2024年銷量的約1/3。
《Trend Force》分析師估計，中國市場補充採購的H20晶片銷量，預計將帶來100億至150億美元的收入，並可能將輝達的市值從目前的4.16兆美元推升至5.7兆美元。對於已成為先進AI晶片代名詞的輝達而言，重新進入中國市場不僅意味著即時的現金流，也意味著長期戰略定位的機會。
本輪訂單激增背後有多重因素：
一是中國對關鍵原料的管控，可能迫使美國在晶片出口管制上做出讓步。《Source Ability》報導，鎵是半導體關鍵原料，中國佔據全球98%的市場份額，中國試圖提升對鎵出口的管制，將對美國半導體產業帶來衝擊。
《路透》稱，稀土礦作為製造一系列高科技產品的必需原料，中國對美國、印度等國實行的稀土出口管控措施，讓美國逐漸陷入被動。但《Wccftech》稱，H20 晶片仍需獲得出口許可證，輝達目前正在等待美國相關部門批准，預計許可證很快就會發放，但具體時間尚未確定。
二是國內大量企業加入AI大模型競爭賽，算力緊張問題愈發突出。以DeepSeek為例，Semianalysis資料顯示，DeepSeek使用率由2025年初時7.5%的高點下滑到7月份的3%。此外，新版DeepSeek R2也遲遲未能上線，市場猜測或與算力不足有關。
DeepSeek 算力緊張並非個例，《Wccftech》報導，中國市場對H20 晶片的需求量高達180萬台，這也是輝達重啟並增加30萬顆H20晶片訂單的重要原因。
更關鍵的是，目前國內晶片雖然在加速AI晶片研發處理程序，性能有所提升，但仍存在諸多問題。根據《Wccftech》報導，瑞穗證券分析師Vijay Rakesh在報告中預測，華為昇騰AI晶片（包括昇騰910a、910b、910c）到2025年的出貨量可望達到70萬片，但良品率問題是關鍵限制因素。
報告指出，昇騰910c整合了兩顆舊款昇騰910b晶片，在FP16模式下可提供高達80TFLOP/s的算力，內存帶寬為3.2 TB/s，性能水準與輝達H100 GPU相當，目前已由中芯國際量產，預計將很快在中國上市銷售。但由於採用基於深紫外光刻的7nm工藝，瑞穗估計，昇騰910c的良品率約為30%。作為對比，2019年台積電在相關報告中提到，其7nm晶片的試生產良品率超過70%。granitefirm資料顯示，2023年三星7nm晶片良品率約為50%。
除產能受限及生態優勢不如輝達外，華為昇騰AI晶片還面臨下遊客戶的問題。一方面，業務線眾多的華為與其他大廠存在不少競爭，例如，華為的汽車業務和智能手機業務與小米存在強競爭，雲業務與阿里、字節、騰訊、百度等大量雲廠商存在競爭。這讓不少大廠擔憂，華為可能利用其在晶片供應鏈上的優勢地位，獲取競爭性資訊或在供應上設定障礙。
另一方面，AI大模型投入成本高，企業更關注AI晶片的穩定性。先前美國對華為的管控，讓不少大廠擔憂類似情況是否會繼續上演，一旦出現，大廠投資的轉換成本極高。
02. H20或面臨削減訂單風險
雖然輝達H20晶片短期訂單激增，但「遠端關閉」和「追蹤定位」技術帶來的安全風險，讓輝達隨時面臨下遊客戶砍單的可能。
「追蹤定位」的技術原理為：每顆先進晶片在製造環節會寫入獨一無二的硬體ID。例如，透過雷射刻蝕形成的序列號，或藉助晶片熔絲進行專屬配置。晶片ID認證後，雲根據裝置連接到網路時暴露的IP位址、基地台資訊等推斷位置。晶片運作過程中，會透過TLS/SSL等加密協議建構的安全通道與雲端伺服器完成認證；雲端能依據晶片所在裝置的公網IP、蜂窩基地台資訊、GPS模組資料等多維度資訊，精確推斷其地理位置。
尤其是當這類晶片應用於超算叢集或AI訓練場景時，相關裝置往往處於持續聯網狀態。這種特性使晶片供應商能夠周期性收集其運行環境的網路資訊，進而為地理位置的判斷提供持續、可靠的數據支援。
「遠端關閉」的技術原理為：晶片韌體中預先設定了安全管理介面，供應商可透過雲向晶片下發指令，實現對其計算功能的鎖定或停用。
當晶片偵測到來自廠商的「停用令牌」時，會立即停止載入驅動，或直接鎖定關鍵計算單元。關閉機制分為臨時停用和永久熔斷兩大類，尤其是在永久熔斷機制下，一旦觸發通常無法或極難恢復。
「遠端關閉」和「追蹤定位」的技術原理以及晶片的特殊地位，帶來安全、主權、隱私、供應鏈依賴等多重風險。
例如，在隱私與資料合規方面，晶片可能會周期性地向廠商匯報IP位址、地理位置、硬體ID等資訊，這不僅可能導致用戶或企業的行蹤資訊洩露，更直接侵犯了其隱私權。
AI訓練群中往往包含大量企業、政府的敏感資料，若被晶片廠商監控，存在極大的洩密風險；更重要的是，這種強制性的遠端跟蹤，可能不符合部分國家的數據主權法規，如中國的《數據安全法》、歐盟的GDPR等，引發合規問題。
上述風險的存在，不僅讓使用H20晶片的大廠同時面臨業務風險、監管稽核風險，更會引發大量輿論風險。
在當前社群媒體平台上，大量網友紛紛討論那些廠商使用H20晶片：既然H20晶片有這些風險，為何大廠還要依賴存在安全漏洞與潛在控制隱患的晶片？是否在資料安全與業務穩定性上存在僥倖心理？這種質疑極易發酵為對企業責任感的拷問，讓大廠陷入「重利益輕安全」的輿論漩渦。
當市場擔憂晶片風險可能威脅用戶資料安全、業務連續性時，社交媒體上的討論極易從對單一企業的批評，擴散為對整個行業技術依賴現狀的擔憂，引發用戶對相關企業產品與服務的信任危機，導致用戶流失與市場聲譽受損。輿論反噬的力度，往往比業務風險本身更具破壞性，這給H20晶片在華銷售蒙上更多陰影。
Forrester首席分析師Charlie Dai表示：「在國內競爭日益激烈的背景下，網信辦對H20晶片安全風險的審查，可能會進一步削弱輝達在中國的市場份額。且由於監管不確定性，H20的即時銷售恢復也可能面臨延遲。這契合了在美國出口管制背景下，中國加速推進國內半導體替代方案、力求實現自給自足、自給自足技術自給自足的發展趨勢」。
03. 輝達在華市場面臨多重考驗
如Charlie Dai所言，輝達在華市場的起伏，始終與中美全球AI主導權的爭奪深度繫結。黃仁勳訪華後H20晶片訂單激增與因安全問題遭約談的看似矛盾的局面，實則是這場博弈的縮影——中國既需短期算力支撐AI發展，又要通過監管推動技術自主；美國則想藉晶片出口維持技術霸權，卻受制於中國市場的戰略價值與供應鏈反制力。
儘管美國目前在尖端硬體設計、基礎模型及人工智慧研究領域處於領先地位，且透過輝達、AMD和英特爾等企業掌控著超70%的高階AI晶片IP。
例如，先前面對黃仁勳的相關訴求，美國高層曾明確表示，H20晶片「是中國前沿人工智慧能力的強大加速器」。
但在國家資金的大力扶持和龐大人才庫的支撐下，中國正快速追趕。
當前，中國擁有全球60%以上的人工智慧相關專利，已啟動多項國家計畫，力爭2030年在人工智慧領域佔據領先地位。
另據《史丹佛人工智慧指數2024》資料顯示，中國發表的人工智慧研究論文數量超過其他國家，在AI論文高被引數量方面也位居全球第二。黃仁勳同樣坦言，中國擁有價值500億美元的AI市場規模，失去這一市場份額可能會重塑整個GPU格局。
但輝達在華市場，未來將同時面臨合規驗證、能否順利取得H20晶片的全部出口許可證、國內市場需求如何演變，以及晶片製造商是否能獲得足夠的發展動力等多重考驗。商業化處理程序嚴重滯後於技術發展，是當前國內AI大模型市場面臨的最大考驗。
對標C端移動APP，每日活躍使用者數（DAU）、使用者基數以及使用者使用時長的佔據，是各類移動APP實現商業化的核心基礎。但C端AI大模型的發展卻面臨多重限制：一方面，同質化競爭態勢顯著，眾多產品在功能與體驗上差異甚微；另一方面，資料幻覺問題突出，影響使用者對模型輸出結果的信任度。
同時，高昂的獲客成本持續消耗著企業資源，而缺乏差異化的功能設計又導致使用者使用時長難以提升，這些因素共同掣肘著C端AI大模型的商業化處理程序。
相較C端，B端大模型面臨的問題更為複雜：低程式碼/無程式碼平台雖能助力企業實現降本增效，但受限於能力不足、資料介面不暢、隱私安全隱患，以及企業業務場景的複雜化與低程式碼/無程式碼平台僅能支援簡單場景之間形成的尖銳矛盾，使其在打開更多中大型企業市場時，面臨著嚴峻考驗。
定製化雖是B端大模型的重要獲利方式，但定製大模型的高昂成本與當前企業普遍追求「降本增效」的現實需求形成衝突，這讓AI大模型在拓展中小企業市場時，同樣遭遇不小的難題。
商業化處理程序的遲緩，讓不少大模型企業陷入困境：部分企業不堪負荷選擇離場，另一部分則被迫調整戰略方向。這同樣對H20晶片的市場表現產生著不容忽視的影響——對依賴H20晶片支撐業務的大模型企業而言，若因商業化受阻而縮減規模甚至退出市場，無疑會直接削弱對H20晶片的需求；即便那些選擇收縮大模型投入或轉向更經濟替代方案的企業，也可能會在成本考慮下減少對H20晶片的採購價，轉而尋求更經濟替代方案的替代方案。如此一來，H20晶片原本在B端市場的拓展節奏難免受到波及，進一步加劇其在市場中的不確定性。
在更廣泛的地緣競爭中，未來圍繞先進技術的競爭愈演愈烈，H20已不僅僅是一款晶片，更是一場高風險博弈中精心策劃的一步棋。
對投資者而言，這凸顯了政策變化、貿易緊張局勢和供應鏈壓力如何迅速波及獲利預測和全球市場信心。對輝達來說，既要遊說美國放寬限制以維持份額，也要應對中國的安全審查以修覆信任。更重要的是，其穩定在華市場信心的關鍵在於，中美整體科技戰的緩和程度緊密相關。 （DoNews）