Nvidia 中国市场份额预计从 66% 骤降至 8%，分析师称出口管制与国产崛起是主因
一、新闻概述
1. 标题
Nvidia 中国市场份额预计从 66% 骤降至 8%，分析师称出口管制与国产崛起是主因
2. 发布时间
2025 年 1 月 16 日
3. 来源
Tom's Hardware
二、核心内容
1. 事件摘要
A. 主要内容
据 Bernstein 分析师报告，受美国政府出口管制和中国本土 AI 芯片快速发展的双重影响，Nvidia 在中国 AI 芯片市场的份额预计将从 2024 年的 66% 骤降至 2025 年的 8%。
B. 核心亮点
- Nvidia 中国市场份额预期从 66% 跌至 8%
- 国产芯片厂商（华为、寒武纪等）将满足约 80% 的本地需求
- Moore Threads 推出首款专用 AI GPU「华山」
- 华为 CloudMatrix 384 在 BF16 性能上超越 Nvidia GB200
2. 关键信息
A. 市场份额数据
- 2024 年：Nvidia 占中国 AI 芯片市场 66%
- 2025 年预期：Nvidia 份额降至约 8%
- 国产厂商预期份额：约 80%
B. 主要厂商
- 国产「四小龙」：Moore Threads（摩尔线程）、MetaX、壁仞科技、燧原科技
- 超大规模厂商：百度昆仑芯、阿里平头哥
- 其他：华为昇腾、寒武纪
C. 产品对比
- Moore Threads 华山：对标 Nvidia Hopper H100/H200
- 华为 CloudMatrix 384：BF16 性能超越 GB200 NVL72
- 华为 Atlas 950 SuperCluster：目标 4 ZettaFLOPS（2028 年）
三、详细报道
1. 市场变化分析
A. 份额变化趋势
pie
title 中国AI芯片市场份额预测（2025）
"Nvidia" : 8
"国产厂商（华为/寒武纪等）" : 80
"其他" : 12
B. 变化原因分析
graph LR
A[美国出口管制] --> B[Nvidia芯片受限]
B --> C[中国加速自主研发]
C --> D[国产芯片崛起]
D --> E[Nvidia市场份额下降]
A -.限制.-> F[H100/H200特供版]
F -.仍落后.-> G[Blackwell B200/B300禁运]
2. 技术对比
A. 产品性能对比
graph TB
subgraph 中国AI芯片市场
M["国产四小龙"]
H[华为]
C[寒武纪]
B[百度昆仑]
A[阿里平头哥]
end
subgraph Nvidia产品线
H100["Hopper H100/H200"]
B200["Blackwell B200/B300"]
end
H100 -.特供中国但受限.-> R["中国市场份额"]
B200 -.完全禁运.-> R
M --> R
R --> S["2024: 66% Nvidia"]
R --> T["2025: 8% Nvidia"]
B. 具体产品参数
Moore Threads 华山
- 定位：专用 AI 加速 GPU
- 目标对标：Nvidia Hopper H100/H200
- 性能宣称：介于 Hopper 和 Blackwell 之间
华为 CloudMatrix 384
- BF16 FLOPS：超越 GB200 NVL72 和 GB300 NVL72
- 功耗：约为同类产品的 4 倍
- 优势：通过大规模集群实现性能超越
华为 Atlas 950 SuperCluster
- 加速器数量：524,288 个 Ascend 950DT
- AI 训练性能：524 FP8 ExaFLOPS
- AI 推理性能：1 FP4 ZettaFLOPS（MXFP4 格式）
- 目标时间：2026-2027 年
- 2028 年目标：4 ZettaFLOPS
Oracle OCI Supercluster（对比）
- GPU 数量：131,072 个 B200
- 推理峰值性能：2.4 FP4 ZettaFLOPS
C. 技术挑战
生态系统迁移
- 现有 AI 部署大量使用 Nvidia CUDA 软件栈
- 迁移到国产硬件和软件栈成本高昂、技术复杂
- CUDA 生态壁垒仍是 Nvidia 的核心护城河
制造工艺限制
- 国产芯片依赖中芯国际 7nm 级工艺
- 产能提升是关键瓶颈
- 如产能不足，可能需要重新依赖 Nvidia 高性能 GPU
3. 政策环境
A. 美国出口管制
- 白宫率先限制 Nvidia 高性能 AI 芯片出口
- H100/H200 需特供版本，性能大幅削减
- Blackwell B200/B300 完全禁运
B. 中国政策响应
- 禁止国有数据中心使用外国 AI 芯片
- 限制 H200 购买（仅限特殊用途）
- 推动半导体自给自足五年计划
- 建立「新型国家体系」整合各方资源
C. 长期目标
中国将半导体自主可控定为国家长期战略目标，通过政策引导和市场推动，加速构建完整的本土 AI 芯片生态。
四、影响分析
1. 行业影响
A. 竞争格局
- 中国 AI 芯片市场从 Nvidia 主导转向多元化竞争
- 国产厂商获得历史性发展机遇
- 全球 AI 芯片市场格局可能重塑
B. 技术趋势
- 专用 AI 加速器架构多样化
- 软件栈竞争加剧（CUDA vs 国产框架）
- 大规模集群计算成为性能竞争焦点
2. 用户影响
A. 国内用户
- 短期：迁移成本高，技术风险增加
- 中期：硬件选择更丰富，价格可能下降
- 长期：技术自主可控，供应链安全提升
B. Nvidia
- 丢失最大单一市场之一
- CUDA 生态在中国面临挑战
- 但仍保持全球技术领先地位
C. 全球供应链
- AI 芯片供应链区域化加速
- 技术标准可能分裂
- 中美技术脱钩趋势加强
3. 技术发展方向
A. 国产厂商重点
- 提升单芯片性能
- 优化软件栈和开发工具
- 扩大制造产能
B. 生态建设
- 兼容 CUDA 应用迁移
- 培养开发者社区
- 建立行业标准
五、各方反应
1. 国产厂商表态
Moore Threads CEO 张建中
「新产品满足国内开发者需求，不再需要等待海外先进产品。」
2. 分析观点
Bernstein 分析师
- 中国本土供应商可满足约 80% 的本地需求
- Nvidia 份额将降至 8% 左右
- 软件栈进步是国产芯片崛起的关键因素
3. 行业观察
优势方面
- 国产芯片在性能上快速追赶
- 政策支持力度空前
- 市场需求迫切
挑战方面
- CUDA 生态迁移困难
- 制造工艺仍是瓶颈
- 软件生态需要长期积累