在最近第二季度的財報電話會議上，騰訊總裁劉熾平明確表示，騰訊已有足夠的AI GPU芯片庫存，暫不考慮采購英偉達H20。

這不僅僅是一個采購決策，更是一場關乎技術自主、地緣政治與商業戰略的多維博弈。騰訊為何敢對英偉達說“不”？這背后折射出中國AI產業怎樣的變局？讓我們一探究竟。

騰訊為何對H20說“不”

劉熾平的表態并非一時沖動，而是基于深思熟慮的戰略考量。從騰訊的表態中，我們可以梳理出四大關鍵原因：

1. 芯片庫存充足，無需“囤貨”

騰訊已經擁有相當強大的GPU庫存，足夠后續模型升級所需的訓練需求。這已經是騰訊連續第三個季度明確告訴投資者，其不需要更多的GPU。更令人驚訝的是，劉熾平透露，騰訊是全球最早訂購英偉達H800芯片的企業之一，目前儲備的H800芯片足以再開發數代混元模型。

市場研究機構Omdia數據顯示，2024年，騰訊訂購了約23萬顆英偉達AI芯片，購買量僅次于微軟和字節跳動。騰訊的大筆囤卡行為并非偶然。在騰訊2024年度員工大會上，馬化騰便曾表示騰訊會持續投入資源進行算力的儲備，希望各個事業群都能擁抱大模型的產品化落地場景。

2. 推理需求轉向“非西方陣營”

在推理需求方面，騰訊則暗示它可以選擇使用美國芯片制造商以外的推理芯片來滿足需求。在今年一季度財報會議上，劉熾平就曾透露，騰訊工程團隊正在評估其他類型的AI加速器，不論是ASIC或GPU，只要能在中國境內取得或仍可合法進口的產品。

劉熾平強調："我們有許多方式可滿足不斷擴大的AI推理需求，不必一味依賴西方GPU。"這一表態，清晰地傳遞出騰訊正在積極尋求技術多元化的信號，減少對單一供應商的依賴。

3. 軟件優化：讓現有算力“翻倍”

騰訊正通過軟件優化來提高原有算力的利用率。劉熾平在一季度財報會議上就曾提到，希望能將AI推理效率提高兩倍，這也基本上等同于GPU容量翻倍。在二季度財報會上，劉熾平再度重復了這一說法。

這一策略已經應用于騰訊的多個業務場景，包括廣告點擊率優化（提升3%-4%）、游戲防作弊及玩家行為分析等。通過軟件層面的優化，騰訊正在最大限度地挖掘現有硬件的潛力，這種“軟硬結合”的思路，正是中國科技企業在技術受限環境下的創新之道。

4. 安全考量：英偉達芯片的“信任危機”

目前英偉達的AI芯片尚未獲得中國政府的安全認可。今年7月31日，中國國家互聯網信息辦公室約談了英偉達公司，要求英偉達公司就對華銷售的H20算力芯片漏洞后門安全風險問題進行說明并提交相關證明材料。

雖然英偉達發布聲明稱，其芯片中沒有后門、終止開關和監控軟件。但目前官網尚未認可英偉達的說法。這一信任危機，使得國內的科技大廠將會謹慎對待英偉達H20及AMD MI308的采購。

H20：英偉達的“中國特供版”為何失寵？

要理解騰訊為何拒絕H20，我們首先需要了解這款芯片的特殊背景。H20是英偉達為規避美國對華出口管制而專門為中國市場設計的“特供版”芯片。讓我們通過詳細的技術參數對比，來分析這款芯片的真實實力。

英偉達主流AI芯片技術參數對比

從上表可以看出，H20在性能上與英偉達的高端芯片存在巨大差距。其FP16算力僅為H100的7.5%，NVLink帶寬僅為H100的44%。雖然H20擁有96GB的大容量內存，但在算力上的嚴重不足，使其難以滿足大型AI模型的訓練需求。

H20與國產AI芯片性能對比

性能局限：訓練不足，推理有余

H20的性能不足以訓練大型AI模型，但在推理性能方面卻是市場上最好的芯片之一。對于已經完成模型訓練，只需要進行推理應用的企業來說，H20仍然具有一定的吸引力。

然而，對于騰訊這樣擁有自研大模型“混元”的科技巨頭來說，H20的這一特點恰恰成為了其短板。騰訊不僅需要進行模型推理，更需要持續進行模型訓練和優化，而H20在訓練能力上的不足，使其難以滿足騰訊的長期需求。

安全風險：后門疑云

如前所述，英偉達H20芯片面臨著中國政府的安全審查。國家網信辦的約談，反映出對這款芯片安全性的擔憂。在當前地緣政治緊張的背景下，任何可能存在安全隱患的技術產品，都會受到格外嚴格的審查。

對于騰訊這樣擁有海量用戶數據的科技巨頭來說，數據安全和技術自主更是重中之重。在這種背景下，選擇更加安全可控的技術方案，成為了必然之選。

生態替代：國產芯片的崛起

另一個不可忽視的因素是，國產AI芯片正在快速崛起，如寒武紀、華為、摩爾線程國產廠商等。數據顯示，2024年國產AI芯片出貨量達82萬片，同比增長100%，在算法成熟場景中成本低于進口GPU 30%，能效比提升50%。

2024 年中國 AI 芯片廠商出貨量情況（數據來源：IDC 2024年數據）

2025 年中國 AI 芯片市場份額預測（數據來源：伯恩斯坦分析機構）

應用領域市場份額分布

這種“生態替代”的趨勢，使得中國企業在技術選擇上有了更多的自主權。當國產芯片在性能、成本和安全性上都能夠滿足需求時，繼續依賴進口芯片的必要性自然大大降低。

騰訊的AI戰略：從“芯片囤貨”到“技術自主”

騰訊拒絕H20的背后，是其AI戰略的全面升級。從近期的動作來看，騰訊正在構建一個更加自主、多元的AI技術體系。

自研芯片：紫霄、滄海、玄靈三箭齊發

騰訊在2025年5月13日的數字生態大會上公開了三款自研芯片：AI推理芯片“紫霄”、視頻轉碼芯片“滄海”和智能網卡芯片“玄靈”。其中，紫霄2024年完成流片并點亮，目前已投入使用。

騰訊自研芯片技術參數

這三款芯片各有側重：紫霄專注于AI推理，滄海針對視頻轉碼，玄靈則負責智能網卡功能。這種多點開花的自研策略，體現了騰訊在芯片領域的全面布局，也為其減少對外部供應商的依賴提供了技術支撐。

混元大模型：從跟跑到并跑

在AI大模型領域，騰訊的混元大模型已經取得了顯著進展。最新發布的Hunyuan-A13B模型獲得了NVIDIA TensorRT-LLM的支持，混元 TurboS 在 Chatbot Arena 排名第 13，在 SuperCLUE 中文榜單位列前列。

騰訊混元大模型

騰訊在2025年4月對其混元大模型研發體系進行了全面重構，圍繞算力、算法和數據三大核心板塊，成立大語言模型部和多模態模型部，同時加強數據和平臺底座建設。這種組織架構的調整，反映出騰訊對AI研發的重視程度正在全面提升。

英偉達的中國困境：從“霸主”到“配角”

騰訊拒絕H20的決定，折射出英偉達在中國市場面臨的嚴峻挑戰。曾幾何時，英偉達在中國AI芯片市場占據絕對主導地位，但如今，這一地位正在被動搖。

市場份額大幅下滑

黃仁勛曾坦言，四年前，英偉達在中國的市場份額高達95%，如今只有50%。這一數據的變化，清晰地反映出英偉達在中國市場的困境。更令人擔憂的是，英偉達已經表示將不再把中國市場納入其收入和利潤預測中。

英偉達在中國市場表現變化

財務壓力陡增

受最新芯片出口限制影響，英偉達的財報已經亮起“紅燈”。在截至2025年4月27日的第一季度內，英偉達因H20 GPU芯片相關事宜減記約55億美元費用，與H20產品相關的庫存、采購承諾和相關儲備費用更是高達數十億美元。

英偉達財務影響分析

二季度或許更不樂觀。據其2026財年第二財季的業績指引，預計二季度營收中值為450億美元。英偉達指出，該指引考慮到了H20出口限制的影響，預計二季度H20的收入將減少約80億美元。

技術封鎖的“回旋鏢效應”

美國的技術封鎖正在產生“回旋鏢效應”，為國產AI芯片企業創造了更多市場機遇。平安證券研報指出，當前，AI算力是美國對華科技制裁的重災區，先進的AI算力芯片無法出口至國內，反向倒逼國內AI算力從設計到制造到整機的全面國產替代。

“國內通用GPU、ASIC芯片蓬勃發展，同時服務器和一體機廠商也逐漸向國產AI芯片傾斜，全產業鏈合力，國內AI算力自主可控已取得不菲成果。”該機構稱。

國產AI芯片的崛起：從“跟跑”到“并跑”

騰訊拒絕H20的背后，是中國AI芯片產業的快速崛起。雖然與英偉達等國際巨頭相比，國產AI芯片仍有差距，但這種差距正在逐步縮小。

性能差距：仍有距離，但不斷縮小

在算力性能方面，國產AI芯片與英偉達的差距仍然顯著。英偉達主流的H100(SXM)的FP16算力達1979 TFLOPS，是華為昇騰910B的5.2倍。英偉達NVLink技術提供900GB/s的卡間互聯帶寬，支撐千卡集群訓練效率超90%；而國產芯片的互聯帶寬僅200GB/s，千卡集群效率不足30%。

國產AI芯片與英偉達技術差距量化分析

然而，這種差距正在逐步縮小。有網友比喻：“用英偉達芯片訓練模型，就像開超跑飆車；國產芯片還在學制造汽車。”但如今，國產“汽車”已經能夠上路，并且正在不斷提速。

生態壁壘：CUDA的“軟實力帝國”

比起硬件算力的差距，軟件生態上的差距更令人絕望。CUDA生態積累20年，覆蓋全球400萬開發者、5.6萬開源項目，而昇騰CANN生態適配僅30余個大模型，工具鏈完善度不足CUDA的60%。遷移至國產平臺需重構70%代碼，成本相當于三個程序員年薪。

中國AI芯片的“破繭之戰"

騰訊拒絕H20的決定，不僅僅是一個企業的采購策略，更是中國AI產業發展的一個縮影。在這場關乎技術自主的“破繭之戰"中，中國企業正在尋找自己的道路。

短期：芯片囤貨與軟件優化

面對美國的技術封鎖，中國科技企業的短期策略是“囤貨”與“優化”雙管齊下。一方面，像騰訊這樣的企業提前儲備足夠的芯片庫存，以應對未來的不確定性；另一方面，通過軟件優化提高現有算力的利用率，最大限度地挖掘硬件潛力。

騰訊AI投資與回報分析

騰訊的劉熾平表示，團隊致力于將AI推理效率提高兩倍，等效于GPU容量翻倍。這種軟硬結合的思路，正是中國科技企業在技術受限環境下的創新之道。

中期：技術多元化與生態構建

在中期，中國科技企業正在積極尋求技術多元化，減少對單一供應商的依賴。騰訊正在評估其他類型的AI加速器，不論是ASIC或GPU，只要能在中國境內取得或仍可合法進口的產品。

同時，國產AI芯片廠商也在積極構建自己的生態系統。華為的MindSpore框架、寒武紀的NeuWare軟件棧等，都在努力吸引開發者和企業用戶，構建屬于自己的生態圈。

長期：技術自主與產業升級

從長期來看，中國AI芯片產業的目標是實現技術自主與產業升級。美國的技術封鎖雖然短期內給中國企業帶來了困難，但長期來看，這種外部壓力反而催生了內部變革，加速了中國AI芯片產業的自主創新進程。

中國AI芯片產業發展預測

技術的競爭從未停止，自主的道路永無止境。