我国把华为AI芯片纳入政府采购目录以应对英伟达H200本土化推进

采购决定的核心内容

　　我国工业和信息化部最近首次将本土AI芯片纳入政府采购目录，重点包括华为的Ascend系列和寒武纪的处理器。这一举措针对公共部门采购，旨在优先选用国内产品，减少对外部供应链的依赖。采购目录虽尚未公开发布，但多家政府机构和国有企业已收到正式指导文件，要求在AI基础设施建设中优先考虑这些芯片。

　　这一决定发生在英伟达H200芯片获得我国出口批准前夕，体现了本土技术在公共领域的优先级。相关报道显示，此举将为本土芯片制造商带来数十亿美元的额外收入，推动华为Ascend芯片在AI市场中的曝光度，并引导客户转向国内替代方案，而非直接采购H200。

　　AI芯片

　　华为Ascend 910C作为当前最先进的本土AI加速器，采用7纳米工艺，集成Da Vinci架构，支持大规模并行计算，总处理性能（TPP）达12,032 TFLOPS，内存带宽3.2 TB/s。它配备HBM3内存，适用于训练和推理大型语言模型，如Llama系列，在多芯片集群中通过高速互连实现高效扩展。

　　相比前代Ascend 910B（TPP 5,120 TFLOPS），910C在能效上提升约20%，功耗控制在400W以内，适合数据中心部署。华为的路线图显示，2026年第一季度将推出Ascend 950PR，进一步优化内存配置；同年第四季度跟进950DT高内存版；Ascend 960预计2027年第四季度发布，其计算性能大致匹配H200，但互连带宽高达2,200 GB/s，优于H200的900 GB/s，这在多GPU系统中显著提升通信效率。

　　寒武纪的Siyuan 590处理器则聚焦边缘AI，TPP约8,000 TFLOPS，强调低功耗设计（200W），适用于智能监控和工业自动化，但整体性能落后于Ascend 910C。这些芯片的工程亮点在于模块化设计，支持CANN软件框架，与MindSpore框架无缝集成，降低开发者从NVIDIA CUDA迁移的门槛。

　　英伟达H200基于Hopper架构，是当前最强大的AI GPU之一，TPP 15,840 TFLOPS，HBM3e内存141 GB，带宽4.8 TB/s，支持FP8精度推理，速度是H100的两倍。它专为生成式AI优化，在单芯片能效上领先Ascend 910C约30%，但H200的出口需经特殊审查，包括从我国台湾地区转运的组件需额外验证，以防技术扩散。

　　尽管H200性能更强，我国采购政策的转向反映出对本土芯片成熟度的信心。英伟达首席执行官黄仁勋曾表示，华为AI半导体“可能与H200相当”，这促使美国评估放宽出口，但也加速了我国的本土化努力。采购目录的更新类似于此前对国产微处理器和操作系统的支持，标志着AI领域从依赖进口向自给转型。

　　这一采购纳入将重塑我国AI芯片市场格局，预计2026年华为Ascend产量将从今年的20万片跃升至数百万片，推动本土市场份额从当前的25%升至40%以上。全球AI芯片需求预计2025年达500亿美元，我国公共部门采购占比约15%，这一政策将注入数十亿美元资金，刺激供应链本土化，如中芯国际的先进封装产能扩张。

　　技术趋势上，AI芯片正从单纯计算力向互连和生态优化倾斜。Ascend系列的高带宽设计突出多芯片协作的优势，在训练万亿参数模型时，通信延迟降低15%，这对我国数据中心集群建设至关重要。然而，差距仍存：H200在内存容量和精度支持上领先，国产芯片需通过软件优化弥补，如CANN框架的持续迭代，以实现90%以上的兼容性。

　　挑战包括产量爬坡和生态迁移成本，企业需重写代码以适应新架构，这可能延缓短期部署。长远看，这一举措强化供应链韧性，预计到2027年，本土AI芯片在能效上将追平国际水平，推动全球市场多元化，但也加剧技术分化，促使厂商加大开源投资。

　　采购目录的更新凸显我国AI自主化的务实路径，通过政策引导和工程迭代，逐步缩小性能鸿沟，但成功取决于产量稳定和生态成熟度的持续提升。