Nvidia携H20重返中国！黄仁勋：禁令建立在错误假设上

7月16日消息，第三届中国国际供应链促进博览会（简称“链博会”）今日在北京举行，Nvidia首次亮相链博会。

在前不久，Nvidia称美国批准其开始向中国市场销售H20芯片，并推出专为中国定制的RTX Pro GPU，AMD也宣布将重启对华出口AI芯片，代表着贸易战格局的变化。

▍H20芯片的回归

H20是为遵守美国出口限制而推出，专为中国市场设计的AI加速器，H20基于NvidiaHopper架构，拥有CoWoS先进封装技术，H20更适用于垂类模型训练、推理，无法满足万亿级大模型训练需求，整体性能略高于910B。

本次Nvidia展台，没有单独展出H20芯片，也没有单独展出任何一款GPU产品（图形处理器），而是试图以软硬件解决方案的形式展出，例如在展台上，就有银河通用Galbot(G1)、北京人形机器人创新中心天工2.0、加速进化T1、智平方四款人形机器人亮相，还有一只机器狗，据称也装有Nvidia的“计算单元”，相当于它的大脑和神经，可以感知外界环境并做出各种动作。

据智平方相关负责人介绍，公司自主研发的具身大模型Alpha Brain用了Nvidia的GPU来做模型训练和算法开发。同时，智平方利用了Nvidia的Isaac Sim仿真平台，在虚拟环境中大规模、低成本地复现真实场景，加速了模型测试、验证与样本生成。

H20芯片对于Nvidia而言意味着抢占AI制高点的关键产品。今年5月，黄仁勋曾公开指出，由于美国政府禁止NvidiaH20芯片对华出口，公司不仅因库存注销而损失了55亿美元，还被迫放弃了中国市场150亿美元的销售收入。他还在一场采访中表示，中国AI市场规模可能在未来两到三年达到500亿美元，美国企业若无法参与将遭受“巨大损失”。

黄仁勋此前指出，目前美国的芯片出口管制政策是建立在中国无法自研AI芯片的假设之上，这个假设一直是有问题的，现在看来“显然是错误的”：“无论有没有美国芯片，中国的AI行业都将继续前进。”他表示：“中国是全球最大的AI市场之一，也是（美国企业）在全球取得成功的跳板。全球一半的AI研究人员都在中国，赢得中国市场的平台将引领全球。”

本次黄仁勋还参加了链博会的演讲，在演讲中他提到，中国的供应链是奇迹。现代高科技诸如GPU、AI服务器是成千上万个零部件组成的，是由全球范围内供应链厂商共同合作完成的，Nvidia将继续与长期合作伙伴以及众多新朋友携手，在AI时代共创繁荣未来。

尽管机器人业务仅占Nvidia总收入的一小部分，但黄仁勋预测，十年内，工厂将由软件和人工智能驱动，AI将指挥机器人团队与人协作，智能产品的制造也将由AI驱动。“这将为中国的供应链生态创造新的机遇。”黄仁勋解释。“中国成百上千的项目正在使用Nvidia的数字孪生AI平台Omniverse，包括智能工厂和仓库，自动驾驶汽车也正在使用这一仿真平台。”他说道，“人工智能的下一个浪潮将是机器人系统，帮助机器理解物理世界、推理并执行任务。”

▍车载芯片替代方案能否成主流？

目前，人形机器人与具身智能的发展正在推动芯片技术的创新，从而催生出更强大、更高效、更智能的机器人，随着机器人日益融入我们的生活，对专用芯片的需求将持续增长，从而进一步加速该领域的发展。但此前由于贸易禁令影响，企业担心未来得不到高算力AI芯片，被逼无奈开始采用部分国产厂商的替代品，这使得SOC路线也开始成为部分具身智能企业的新选择，也印证了黄仁勋“禁令建立在错误假设上”的论调。

例如小鹏AI人形机器人IRON就据称搭载小鹏图灵AI芯片，2024年8月，小鹏汽车在MONA M03发布会上，发布图灵芯片并宣布流片成功。图灵芯片是小鹏汽车面向L4自动驾驶领域打造的AI芯片，但适用于汽车和机器人等场景，其集成40核处理器和2个独立的图像ISP，集成2个自研的神经网络NPU和神经网络特定领域架构DSA，最高可运行30B参数大模型，据其宣传，1颗小鹏图灵AI芯片的有效算力等效于3颗NvidiaOrin X或者2颗Tesla FSD芯片，意味着单颗图灵芯片的AI算力约为750 TOPS。实现了一种芯片多端通用。

当前一机多芯已经成为人形机器人发展的必然，那么智驾芯片是否可以用于人形机器人，有研究发现，目前智驾芯片主要采用昇腾610、NvidiaOrin X、NvidiaThor U、地平线J6P这几款，以应用场景为视角，智驾与机器人大脑，在思维和运行逻辑上具有较大相似性，二者均是以各类传感器件对真实物理世界进行探测、感知，并将信息收集至智驾/具身智能大脑SoC进行推理，最终做出决策指令发送至执行端，其感知到思维决策的过程几乎一样。在VLA这套打法的成熟度还不算高的情况下，改改系统架构，用智驾SOC芯片+云端当做机器人大脑未尝不可，差异可能体现在对AI推理算力极限的要求上，以及对于触觉感知的上限，但短期影响不大。

此前，特斯拉的人形机器人与车辆也采取类似一套方案，Tesla AI Chip即FSD（HW）芯片，车、机兼用。2016年，特斯拉的自动驾驶系统依赖于英特尔子公司Mobileye提供的感知算法和硬件芯片，Autopilot事故后转向Nvidia，而后自己走上了研发设计AI芯片的历程，特斯拉不到50人组成的精英团队，在极限压力下，连续奋战27个月，终于在2019年初完成了HW3芯片对标NvidiaXavier，目前已经升级为HW5芯片，加上Dojo芯片，完成了“感知→芯片→迭代”的飞轮闭环。

华为如今的芯片探索也尝试了类似路线，其提供的车载芯片与人形机器人芯片有着架构共性。据华为披露，昇腾910（910A）架构中采用了32个Ascend-Max Core，而昇腾610架构中采用了10个Ascend Core。Ascend Core是昇腾SoC系列芯片的AI加速核心，华为定义了5个不同规格的Core（从弱到强）：Ascend-Tiny、AscendLite、Ascend-Mini、Ascend、Ascend-Max。这些Ascend核心可应用于不同场景，不同的Ascend核心由不同的计算单元（Unit）构成。昇腾定义了四种类型的计算单元：Scalar Unit、Vector Unit、Matrix Unit、Cube Unit，不同的计算单元执行不同的计算操作。因此，以昇腾910为例（910A），其由4个HBM2、1个IO Die、1个Compute Die组成，其中Compute Die由32个Core（Ascend-Max）组成，每个Core由多个Cube、Vector等Unit组成。那么，根据华为昇腾系列的设计规则，智驾芯片其实与AI GPU在神经网络计算单元上是同源的。

不仅华为如此，Nvidia智驾和AI GPU的芯片架构，其实在同一代际中仍然有相同部分/模块。例如，Nvidia智驾芯片NV Orin SoC采用7nm工艺并集成了Ampere架构的GPU，拥有2048个CUDA核心和64个Tensor核心；而AI GPU芯片A100也采用7nm工艺，A100命名中的A也代表Ampere架构，拥有6912个CUDA核心和432个Tensor核心。

因此，智驾芯片与AI GPU在架构上同宗同源，其中最核心的AI神经网络单元或者AI核，本质是相同的，甚至可以说一代AI核的架构可以做出一代智驾和一代AI GPU。

但芯片仅仅架构和设计的问题，还是产业链上下游以及量产生态的综合考量。目前，Nvidia在2023年实现AI GPU出货量376万颗（TechInsights），占据全球数据中心GPU市场的98%份额，当时产品以A100和H100为主；在2024年，市场推测其数据中心GPU出货量在超400万颗，这意味着更成熟的生态体系，全球大约150万开发者在此基础上进行功能优化，如果没有绝对的替代需要，合作共赢或许依然才是最快发展AI与机器人的时代必然。