黄仁勋亲口承认“归零”，英伟达弄丢了中国市场

英伟达CEO黄仁勋在接受美国国会“特别竞争研究项目”采访时，说出了一句让华尔街分析师都沉默的话——“我们在中国的业务现在已经完全停滞了。”

紧接着，他补了一刀：“在AI加速器市场，英伟达在中国的份额已经降至零。”

一时间，自媒体铺天盖地地惊呼：“英伟达，败走中国”“国产芯片全面替代完毕”。

可事实真有这么简单吗？仔细翻看黄仁勋的原话，会发现一个被大多数媒体忽视的细节——他说的是“在中国AI加速器市场的份额降至零”。严格意义上，这个“零”指向的是受美国出口管制影响的高端AI训练芯片的业务——也就是A100、H100、H800、H20、H200这些产品线的对华直接销售。

消费级游戏显卡呢？RTX 40系列在国内电商平台照样卖得热火朝天，IDC数据显示其份额占比约40%。

但话说回来，谁会在意游戏显卡生意呢？对于市值4.4万亿美元的英伟达而言，高端AI训练芯片才是真正的心脏和发动机，也是它在中国市场的“命门”。

2020年以前，英伟达在中国AI芯片市场的份额高达95%，几乎是全面垄断。三年多时间里，英伟达在中国的AI芯片出货量份额经历了结构性的崩溃——2024年大约66%，2025年降至55%，再到黄仁勋所说的“趋近于零”。

先别急着打惊叹号。这究竟是真实战场，还是一场被过度渲染的恐慌？国产厂商拿什么来填这个坑？这个“0”又能维持多久？冷静拆解这个事，才能看清黄仁勋和美国政府打的这盘旗，究竟输赢算谁的。

英伟达的失守，是“卖家不卖”还是“买家不买”？

要说清楚这个“归零”的来龙去脉，得先打开出口规则这条暗线。过去一年多，美国对华芯片出口管制的方式发生了质变——从全面封堵转向“交易型遏制”。

2025年4月，美国出台新管制措施，英伟达对华特供的H20芯片、AMD对华特供的MI308芯片几乎被排除在中国市场之外。

四个月后的2025年8月，禁令解除，但附加条件前所未有——须向美国政府上交H20在华销售收入的15%。黄仁勋兴冲冲跑到北京宣布消息，说了句“我非常高兴，这真是个非常、非常好的消息”。

然而现实很快泼了冷水，中国厂商对H20热情远低于预期，有投行报告称“没有中国公司会向英伟达H20下订单”。

到了2025年12月，美国政府进一步允许出口更高阶的H200芯片，条件是将抽成比例直接拉高到25%。这种“你卖一颗，我抽四分之一”的模式，让大规模合规出口在商业上变得几乎不可行。

贸易合规专家给这种模式取了个精辟的名字——“交易型遏制”。不是完全不准卖，而是随时可以提价、随时可以加码，把芯片出口变成外交博弈中的筹码。

如果说价格问题还可以用更高成本去消化，那么2026年初爆出的“后门”风波，直接让信任归零。2026年3月出台的《芯片安全法案》要求，所有受出口管制的先进制程芯片必须带“后门”，以便美国商务部随时核查芯片的确切物理位置。虽然英伟达否认自家芯片有后门，但硬件物理上是具备发送地理位置数据的可能性的。

中国的选择也非常明确——同月，中国据称启动了内部指引，正式禁止采购H20及其他降级美国芯片。理由是长期面临随时断供的风险，以及“不能将核心算力长期建立在美国芯片上”。

与此同时，DeepSeek最新大模型的训练与推理完全迁移至华为昇腾910B——这是首个彻底脱离CUDA体系的主流大模型。

最终结果印证了一切：2026年3月，英伟达正式停产H200，理由是“一颗未售出”。美国商务部长在国会直言——对于获得出口许可的英伟达AI芯片，中国至今尚未采购“一片芯片”。

黄仁勋本人对此心知肚明。他在最新的财报电话会议上表示，2026财年全年英伟达营收达到创纪录的2159.38亿美元，但业绩展望中并未计入来自中国的任何数据中心收入。

为了减少损失，他甚至通过停产H200的逻辑，提前计提了45亿美元的坏账。北美科技巨头狂扫H100、中东主权基金砸数亿美金购买AI服务器，这些全球市场爆发带来的营收飙升，把这些窟窿全填上了。

表面上看，“黑市”和库存还能满足部分需求，但一个真正的转折点已经出现——中国买家不再只是被动“买不着”，而是主动“不想买了”。从“逼着买”到“不让卖”，再到现在“不想买”，这三个转折才是理解英伟达危机的钥匙。

2025年国产AI芯片占据41%的市场份额，把黄仁勋口中的“归零”反向拆解为了：国产的货架不空了。

被逼出来的“擎天柱”，国产芯片“三大门派”

事实上，能在中国这个全球最大的算力需求国站起来填空的，从来不只是一家公司。

先看一组硬数据：根据IDC最新报告，2025年中国市场AI加速卡总出货量达到约400万张。英伟达虽然出货约220万张，占据55%的份额，但这个比例相比巅峰期的95%，已经大幅缩水——三年时间丢掉40个百分点。

中国本土厂商合计出货约165万张，占比飙升至41%，创下历史新高。这个数字在2021年前几乎可以忽略不计。国产AI芯片第一次大规模进入中国科技领域的心脏地带。

在这个“国产替代潮”的广场上，活跃着三支主力部队。每一支的战术打法完全不同，瞄准的也是截然不同的用户群。

华为昇腾——全产业链纵深派。

2025年，华为昇腾系列出货量约81.2万张，占国产芯片总出货量的近一半，稳居国产阵营的绝对榜首。

昇腾能打的一手好牌，是产业链全覆盖的能力。从芯片设计、制造到MindSpore深度学习框架，再到CANN计算架构，几乎所有关键环节都掌握在自己手中。在中国市场，只有华为一家能做到这一点。

为什么这个特点如此关键？一个国有银行或大型运营商采购AI算力时，他要的不一定是性能最强的芯片，而是一整套确定性——“出了故障有人接电话”“系统有长期维护”“安全合规有人兜底”。华为在政企市场积累数十年的交付经验，恰恰提供了这种确定性。

除了全套服务，华为打出的更漂亮的一击，是断开了CUDA生态的连接线。DeepSeek V4大模型发布首日，即同时兼容华为昇腾等八家国产芯片的适配，推理性能据称达到英伟达特供版的2.87倍，成本仅为标杆的四分之一。

这背后，是华为工程师源源不断地重写CUDA代码库，并批量劝用户迁移到CANN体系的持续性努力。华为CANN框架的代码兼容性已超过95%，配合一键迁移工具，原本需要数月重构的代码缩短到按小时计算。

当然，昇腾并非没有短板。MindSpore目前支持的模型种类和数量，与CUDA生态那近20年的积累相比，差距仍然不小。它最大的痛点是生态的相对封闭性。

相比英伟达二十多年的全球化生态网络——数百万开发者世代通过CUDA进行深度学习和大模型研究，CANN短期内很难让所有头部互联网公司集体迁移。因此，昇腾当前的主战场，更多偏向政企客户，尤其那些对自主可控要求和稳定售后要求极高的场景。

海光DCU——兼容迁移派

如果说华为走的是封闭但垂直整合的路线，那么海光信息玩的就是最小迁移成本。

海光DCU基于AMD的ROCm生态，天然与CUDA高度兼容。开发者可以用hipify工具将CUDA代码批量自动转换，对于PyTorch使用者，安装特定DCU分支后，大部分现有代码可直接运行。

这意味着一个已经在英伟达上跑熟了的AI系统，迁移到海光DCU的技术壁垒最低。相比重写数千甚至数万行代码，海光提供了阻力最小的平替方案。

2025年，海光信息实现营业收入143.77亿元，同比增长56.92%，首次突破百亿大关；归母净利润25.45亿元，同比增长31.79%。2026年一季度营收达40.34亿元，同比增长68.06%，继续保持高增速。

海光DCU在金融、电信、互联网等行业的AI推理场景中已实现规模化落地，同时拥有CPU和DCU两条产品线，在政企市场具备扎实基础。

不过，海光DCU并非没有软肋。在超大规模模型训练场景——比如千亿甚至万亿参数的基础大模型并行训练——其集群稳定性和多卡通信延迟，仍然落后于华为昇腾。

寒武纪、阿里平头哥等——差异化路线派

剩下的席位属于寒武纪、阿里平头哥等厂商，各自选择着自己的切入点。

寒武纪2025年实现了成立以来的首次盈利，全年营收64.97亿元，同比暴增453.21%，归母净利润20.59亿元，成功扭亏为盈。更重要的是，库存大幅增加显示与互联网头部客户的合作正在深化，2026年向商业客户的销售预期将大幅上台阶。

阿里平头哥走的是完全不同的路——服务于自家生态。2025年以26.5万张的出货量在国产阵营中排名第二，源于阿里云内部的推理场景对芯片的需求高度垂直整合。同属第三梯队的百度昆仑芯和天数智芯，出货量分别在11.6万张和数十万张，都有通过内部AI体系养活生产能力，不急于跳出阿里和百度的商业生态。

这些国产力量的爆发不是一夜之间发生的，而是上千亿资金铺路的结果。黄仁勋与英伟达丢掉的中国市场份额，已经一步步被国产力量填补。

英伟达丢掉中国市场，绝不是输在技术

如果说单纯看“谁把芯片卖了”，难免在算力指标上互相对飙。但英伟达丢掉中国市场的根源，绝不只在“算力”这一个维度。

断供阴云，彻底扭转买方需求。

过去三年，英伟达芯片何时被封、何时解封、何时来了新禁令，一直是悬在中国科技公司案头的一把达摩克利斯之剑。

从A100到H800再到H20、H200，英伟达每次为中国量身打造一条“灰色商业路线”，美国政府就能在随后几个月内找到借口封死这条门路。这种反复断供的反复伤害，比单个芯片禁令严重得多。

它逼迫中国多个科技大厂必须调整长期基建标准——不再追求“全球最强性能”，而是追求“能稳供三年、五年不做大规模重构”。一旦朝向这种思维转变，英伟达过去的性能优势就失去了内在说服力。

中国内部导向的采购政策扮演了重要角色。北京正积极引导阿里巴巴和字节跳动等大型科技公司从华为等国产供应商处购买芯片，阻断了英伟达受限芯片的大规模进口渠道。

用最大决心，建完整自主AI生态。

过去三四年，中国用数万亿资金为国产AI芯片铺路，从设计、制造到封装整条链都被反复锤炼，这不是临时替代品，而是经过精密计算的全国性战略基建。如今165万张芯片背后，是完整的从设计到制造的装配能力。

被封锁激发的自研决心是最深的壁垒。黄仁勋在最新采访中讲了一句很明白的话：“放弃中国这样庞大的市场可能并不明智，我认为这在很大程度上已经适得其反……让美国芯片公司在中国开展业务是非常有意义的。”这句话翻译成大白话就是：美国政府的政策正在亲手帮英伟达砸碎它赖以生存的护城河。

更让英伟达寝食难安的是，中国人开始在软件框架和指令集层面实现替换。迁移到国产平台不再需要大幅重写代码，华为CANN的代码兼容性超过95%时，CUDA这座“太坚固的城墙”就开始出现裂缝。

中国市场，正在用前所未有的决心，构筑一个脱离英伟达生态的自主AI技术栈。黄仁勋自己也说，即使没有美国开发的先进AI芯片，中国在前沿AI模型领域仍是一个不容忽视的竞争对手。

黄仁勋的战略焦虑。

如果认为英伟达不在乎中国市场，那真是被全球市场爆炸式掩盖出的假象所欺骗。事实是，黄仁勋的战略焦虑写在脸上。他警告说，让中国企业继续依赖美国技术栈具有长远战略价值——把中国锁在CUDA的生态里，比把中国排斥在芯片交易之外对英伟达更有价值。

美国出口管制正在逼迫中国建立起完全独立的AI软硬件全栈体系，最终可能导致中国AI技术核心底层与美国彻底脱钩。一旦中国AI技术完成自主闭环化转型，这对英伟达而言才是真正的降维打击，远比丢掉短期订单深远得多。

再说到底层的算力市场空间。当前中国AI芯片市场规模约500亿美元，预计到2030年末将增长至2000亿美元。如果这部分蛋糕完全由国产厂商瓜分，英伟达等于战略性放弃了未来五年最大的增长市场。

从“归零”到真正的“去英伟达化”，还有多远？

不过，一切也不要过度亢奋。

必须指出的一点是，黄仁勋所说的“归零”指向的是高端AI芯片业务的直接销售份额。这并不代表中国市场完全抹去了英伟达存量芯片。

在过去十年中，大部分中国早期AI基础设施都跑在英伟达芯片上，一些大型企业今年仍在基于存量设备做业务延伸。

此外，非高端芯片领域——如消费级游戏显卡和数据中心推理所使用的中低端产品，英伟达在中国仍然保持着一定的市场份额，在IDC的测算口径下占约40%。

真正理解黄仁勋的焦虑，要从生意的核心路线来拆解：英伟达的模式本质上是建立在垄断基础上的授权架构，它需要的不是“短期卖给一两个大客户”，而是让全球AI开发者永远默认使用CUDA。现在CUDA在中国正在被大量替换，长远的伤害，远非单个季度报表上落下的空白能衡量。

全球市场的拆分数据也说明了问题。2025年全球AI数据中心芯片市场规模约2070亿美元，英伟达凭借H100、B200产线占据全球数据中心GPU市场约94%的份额，全球出货量约500万片。中国之外的市场早已是当之无愧的垄断之王。

只要美国及其盟友的禁令不遍及所有国家，英伟达的全球地位短期内不会动摇。

不过，英伟达在中国的损失是否真的能由其他市场补上？答案或许要再观察几年。但中国AI产业已经在经历从“依赖进口”到“自主可控”的深刻转型。

从当年在中国AI芯片市场垄断95%，到如今高端芯片对华“零出货”的稀薄状态，这背后是美国政策造成的产业转折，也是中国算力生态自我构造能力的投射。

或许过几年回头，黄仁勋那句“现在的零绝不是未来的永恒”，也许会成为他最终的救赎预言，抑或最终成为中国独立科技生态系统自成一派的复盘。

英伟达失去中国的故事，远未到最终大结局。而国产阵营的合围之战，才刚刚打完上半场。