英伟达、AMD向中国出口高端GPU受限 美国要求申请新许可证

发布时间：2025-07-05 21:21:45 来源：专欲难成网 作者：百科

21世纪经济报道记者倪雨晴 深圳报道

由于美国出口许可的英伟新令，英伟达和AMD的达A端高端GPU对中国的供应将受到限制。

8月31日，向中许英伟达发布公告称，国出8月26日，口高美国已通知公司向中国和俄罗斯出口A100和H100芯片将需要新的受限许可证要求。同时，美国DGX（AI系统产品组合）或任何其他包含A100或H100芯片的求申请新产品，以及未来性能高于A100的英伟芯片都将受到新规管制。

这意味着，达A端没有美国的向中许许可，英伟达接下来将暂停为中国市场提供A100、国出H100相关产品，口高这两款产品是受限专业计算的GPU，面向数据中心、美国高性能计算场景，而非PC等消费终端设备。

英伟达的公告还表示，新的许可要求可能会对公司及时完成H100开发、支持A100现有客户产生影响，并可能要求公司将某些业务转移到中国境外。当前，英伟达一方面向美国政府寻求豁免，另一方面正在和中国客户沟通，寻求使用新规之外的产品来满足客户需求。

英伟达预计，第三季度中，受到新许可证约束的中国业务潜在销售额约4亿美元。英伟达之外，据报道，AMD的发言人表示也收到了相关的许可禁令。

在9月1日的商务部记者会上，商务部发言人束珏婷表示，一段时间以来，美方不断滥用出口管制措施，限制半导体相关物项对华出口，中方对此坚决反对。美方相关做法背离公平竞争原则，违反国际经贸规则，不仅损害中国企业的正当权益，也将严重影响美国企业的利益，阻碍国际科技交流和经贸合作，对全球产业链供应链稳定和世界经济恢复造成冲击。

英伟达的算力生态

具体来看，A100是英伟达在2020年发布的GPU，采用7纳米工艺，由540亿个晶体管组成，支持AI推理和训练；H100是今年3月发布的新品，采用了4纳米工艺，有800亿晶体管，并且使用了新架构Hopper，在今年三季度上市。

近年来，GPU尤其在AI应用领域一骑绝尘，深度学习崛起的过程中，GPU提供的卷积运算、并行运算等特性，恰好可以满足AI计算的需求。在全球云化的趋势之下，企业上云、计算背后都需要GPU提供算力支持。

英伟达更是抓住了计算设备需求的关键时机，从图形渲染、到人工智能、乃至区块链领域的计算都表现得十分突出，应用场景也覆盖了PC、数据中心、汽车等市场。

当前在全球的GPU市场上，主要玩家是英伟达和AMD，英特尔近年也在发力GPU产品线。而英伟达目前仍占据主要市场份额，并且早在2007年，英伟达就提出了GPGPU（用于通用计算的GPU）的概念，将GPU从传统印象中的图像处理器，广泛普及应用到计算训练当中，更为重要的是，英伟达推出了自己的CUDA平台，构建了强大的AI算力生态。

CUDA是英伟达的并行计算平台和编程模型，CUDA可以通过利用GPU 的处理能力大幅提升计算性能，让GPU拥有解决复杂计算问题的能力。可以说，CUDA平台是英伟达建立的并行运算的一整套软硬件生态标准，大多数AI芯片均与之匹配兼容，尤其是训练端芯片。

因此，尽管GPU或者AI的创业公司层出不穷，大多都兼容英伟达的CUDA平台，要再创建自有生态的壁垒和成本都很高。GPU供应的受阻，也将影响到服务器、数据中心等算力应用，不论行业龙头还是中小企业，数字化趋势下都离不开GPU产品。

国内GPU企业并起

另一方面，在近年外部环境变换下，国内厂商也在加速GPU领域的研发。产品层面，新兴的GPU企业也频频对标英伟达，但是仍面临巨头的挑战。

从企业侧看，已经上市的相关公司就包括、、、等，其中，芯原股份是IP企业，龙芯中科拥有自研架构。景嘉微成立于2006年，同时期的还有成立于2007年的芯动科技，他们都是国产GPU产业链上的代表。

同时，近几年新一波的GPU和AI热潮中也涌现了一批初创企业，包括壁仞科技、沐曦、摩尔线程、天数智芯、燧原、瀚博、后摩智能、芯瞳、登临科技等等。这些新兴的企业中，核心团队基本都是业内顶尖专家，许多技术大拿来自英伟达、AMD、华为、商汤等科技企业。

初创企业们接连完成新融资，并陆续推出新品加速商业化。8月，壁仞科技发布了首款通用GPU芯片BR100，采用7纳米工艺，截至目前，璧仞科技已经完成B轮融资，总融资额超50亿元人民币；7月，沐曦宣布完成10亿元人民币Pre-B轮融资，第一颗芯片已于今年1月流片；同月，天数智芯宣布完成超10亿元的C+轮及C++轮融资，去年天数智芯发布了首款7纳米GPGPU芯片天垓100，截止至2022年3月底，天垓100实现销售订单近2亿元，本轮融资后将量产推理芯片智铠100，并开发第二三代AI训练芯片天垓200及300。

多位投资人士向记者指出，不论是GPU还是AI公司，虽然融资不断，但是最关键的还是要看商用落地和规模化的情况，当前市场上AI芯片相关的企业众多，未来或出现整合。

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