2026年7月8日，路透社援引“The Information”的報導，披露出一個消息。
北京計畫允許國內幾家頂尖AI企業，購買有限數量的輝達H200晶片。
兩名直接知情人士說，阿里巴巴、字節跳動和深度求索（DeepSeek）近期已被告知，可能很快會拿到購買部分H200處理器的許可。前提是，這些公司得說明晶片的用途和需要的數量，獲批後才能放行。
輝達H200基於Hopper架構，專做AI訓練和推理。它塞進了141GB的HBM3e記憶體，視訊記憶體頻寬跑到4.8TB/s，整體算一個總處理性能（TPP），數值約15,840。
拿華為量產的昇騰910C來比。昇騰910C的TPP是12,032，記憶體頻寬3.2TB/s，性能大致是H200的76%。
再往前看，更早那款針對出口管制的H20，性能被砍得厲害，TPP只剩2,368。
H200這次如果真能進來，會是中國AI實驗室頭一回合法摸到接近前沿水平的美國AI算力。但也要看清楚，它比輝達最新的Blackwell架構產品還是落後一代，Blackwell至今沒對華開放。
這事的反差在於，它發生在剛剛凍結了輝達特供版晶片進口之後。
2025年12月，川普政府宣佈批准對華銷售H200，同時要向美國政府繳納25%的費用。到了2026年1月13日，美國商務部工業與安全域（BIS）發佈最終規則，允許對H200和AMD MI325X這類晶片實行逐案審查的出口許可，還列了一堆條件。
具體是這麼幾條：出口量不能超過該晶片對美國客戶銷售總量的50%。出口商得證明對華供貨不會擠佔美國客戶的產能，也不會造成延遲。中國買方必須建一套“瞭解你的客戶”這類出口合規篩查機制，晶片不能拿去軍用。所有晶片還得先送到獨立的美國第三方實驗室，做完性能和安全性檢測才能出口。
這套機制擺出來後，中國這邊的審批一直很慢。直到本周，才傳出北京有意放行。
美國外交關係委員會（CFR）有份專家分析，按50%這條上限來算，中國最多可能拿到約100萬顆H200。這個數字是本土晶圓廠2026年預計產能的兩倍還多。
現實裡的供應卻遠沒這麼寬裕。
三位產業鏈知情人士透露，輝達目前手頭H200庫存約70萬顆，其中包括10萬顆左右的GH200超級晶片。可中國企業下的訂單，累計已經超過200萬顆。供需缺口達到2比1。
輝達已經要求中國訂單全額預付，不許取消或改配置。台積電那邊中國定向的H200晶圓投產也暫停了，CoWoS先進封裝產能被優先調給了Vera Rubin和Blackwell產品線。
允許頭部企業採購H200，直接回應了一個棘手的事實。國內算力短缺，已經拖慢了大模型的迭代。
DeepSeek、阿里和字節跳動都把算力不夠列成了主要瓶頸。美國智庫“新美國安全中心”有評估說，“這些出口正在侵蝕美國AI能力目前相對於中國的關鍵優勢”。
但中國公司面前選項不多。要麼繼續用性能不到H200四分之一的合規晶片，要麼靠產能還在爬坡、生態也不完善的國產替代。
就在這當口，DeepSeek又被曝出在搞自研推理晶片。
路透社7月7日援引消息人士的說法，DeepSeek已經拉起晶片設計團隊，目標很明確，就是專門針對自己的大模型推理，搞一款定製晶片。
這家公司之前在模型架構創新上工程能力很強，現在往上游晶片走，和Google自研TPU、特斯拉做Dojo是同一個邏輯。
輝達H200在跑大模型推理時，相比H100，能把70B參數模型的吞吐量再拉升40%以上。可Blackwell架構的訓練性能又是H200的1.5倍，推理性能直接高出5倍。
當海外競爭對手在新一代硬體上訓下一茬模型時，中國公司如果只靠偶爾放行的上一代晶片，差距只會越拉越大。自研晶片就不再只是“正確”，也是必須。
國產替代這邊也沒閒著。
Digitimes報導說，H20供應一切斷，中國AI晶片買家就強力轉向了本土供應商，華為是頭一號。除了昇騰910C，寒武紀的思元590、海光的深算一號也在慢慢進資料中心。
華為近期披露的路線圖顯示，昇騰960預計2027年第四季度推出。單晶片算力跟H200相當，但片間互聯頻寬給到了2.2TB/s，遠超H200的900GB/s。在多卡平行訓練的場景下，這可能會構成結構性的優勢。
中國駐美大使館發言人劉鵬宇在回應時，沒直接評價放行H200這事，就說中國一貫主張中美通過合作實現互利共贏，反對破壞產業鏈供應鏈穩定的做法。
美國商務部副部長Jeffrey Kessler則說，出口管制要跟著技術演變，同時保護國家安全。在有控制條件允許下向中國出售H200，能強化美國技術生態系統。
把對手引導到自己的上一代技術依賴中，這是美國的棋。
總之，目前這塊有這麼幾條趨勢。
第一條，中國沒關上採購外部先進晶片的門。算力缺口已經拖累了AI競賽的節奏，務實佔了上風。但，國家主導的晶片自主之路必須堅定的走下去。
第二條，H200供給數量、節奏和持續性的不確定，反而給華為昇騰這類國產替代路線注入了前所未有的市場動力和工程反饋。迭代在加速。
第三條，DeepSeek這樣的頭部AI公司開始往晶片設計上遊走，想把模型架構上的優勢“固化”到定製矽片裡，減少對任何單一供應商的戰略脆弱性。 (硅基LIFE)