摘要：中国做得非常出色。世界上50%的人工智能研究人员是中国人，你无法阻止他们，你无法阻止他们推进人工智能。坦白说，DeepSeek 的工作非常出色。对他们给予任何低于此评价的赞扬，都是一种极度缺乏自信的表现，我简直无法容忍。

英伟达的黄仁勋，黄教主最近上了一次Stratechery的播客节目，接受了Ben Thompson的采访。

这期采访的信息量挺大，翻译成中文大概 1 万多字，有兴趣的可以看《英伟达CEO黄仁勋专访：芯片管制、AI工厂与企业实用主义》这篇。

这篇访谈中，也聊到了对中国的芯片管制，很明显能感受到“黄仁勋急了”，这对于广大半导体投资者，包括半导体 ETF，倒是一件好事。

首先，黄仁勋对于中国的 AI 研究力量，是极为认同的，他点名表扬了 Deepseek 和华为，其实这也是当下他最大的一对竞争对手组合(后面再展开聊)：

中国做得非常出色。世界上50%的人工智能研究人员是中国人，你无法阻止他们，你无法阻止他们推进人工智能。坦白说，DeepSeek 的工作非常出色。对他们给予任何低于此评价的赞扬，都是一种极度缺乏自信的表现，我简直无法容忍。

每个人都喜欢竞争。公司需要竞争来激励自己，国家也需要。毫无疑问，我们激励了他们。然而，我完全预料到中国会步步紧跟。华为是一家强大的公司，他们是世界级的技术公司。中国的研究人员、人工智能科学家，他们都是世界级的。他们不是所谓的“中国AI研究员”，他们是世界级的AI研究员。你走在Anthropic、OpenAI或DeepMind的过道上，会看到很多AI研究员，他们来自中国。这当然合情合理，而且他们非常出色，所以他们能做出非凡的工作，我一点也不惊讶。

然后，黄仁勋就开喷了当下美国对 AI防扩散的政策。他说的比较隐晦，用大白话说就是：只有所有人都用英伟达的架构，英伟达才天下无敌，才能占据垄断地位，但美国竟然通过管制，要主动削弱这种优势。

AI扩散规则也忽略了关于AI技术栈如何运作的宏大构想。AI技术栈就像一个计算平台，它是一个平台。你的平台越大、能力越强，安装基础就越大，就会有更多的开发者在上面运行和开发。当更多的开发者在上面开发时，运行在你计算平台上的结果和应用程序就会更好。因此，你会卖出更多，你的计算平台会被更多地采用，这会增加你的安装基础，从而增加使用它来开发AI模型的开发者数量，这又会进一步……这种正反馈系统对于任何计算平台的重要性都怎么强调也不为过，这也是英伟达今天成功的原因。

黄仁勋开始算账了，请注意Ben Thompson提到的 CUDA。CUDA 是英伟达开发的一套让显卡能做计算工作的工具，就像一把只适配自家机器的万能钥匙。全世界的 AI 工程几乎都用 CUDA，这意味着只要想跑主流 AI 模型，就绕不开英伟达的硬件，等于全行业都被它牢牢绑定了。如果中国不用英伟达的架构，不用 CUDA 这套软件架构，当庞大的中国 AI 力量在算力层面和美国脱钩，那对英伟达才是噩梦。

关于H20的禁令，这是我们能对Hopper架构芯片做的最大限度的削减了，我们已经削减到几乎没什么可削减的了。我们已经注销了——我想是55亿美元——历史上没有哪家公司曾注销过这么多库存，所以对英伟达H20的额外禁令是极其痛苦的。其成本非常非常高昂，我不但损失了55亿美元，我们注销了55亿美元，我们放弃了150亿美元的销售额，可能还有——多少来着？——30亿美元的税收。中国市场每年大约有500亿美元的规模，不是5000万美元，是500亿美元。500亿美元相当于波音公司，不是一架飞机，是整个公司。放弃这些，以及随之而来的利润、规模和生态系统建设……

Ben Thompson：从长远来看，这对CUDA的真正威胁是……

黄仁勋：是的。

为了确认黄仁勋的想法，Ben Thompson追问了下面这句。

所以，黄仁勋在担心什么，呼之欲出。其实也就是他之前夸奖的两位竞争对手：Deepseek+华为升腾算卡。

在年初 Deepseek 大热中，相信不少人看到过硅基流动这个开源大模型 API网站的界面，在深度求算官方 API 被挤爆后，他家提供的 Deepseek V3 和 Deepseek R1 一度是市面上少数能正常访问的 Deepseek API。而在他家的模型介绍上，很醒目的写着“华为云昇腾云服务”。

这个标签什么意思？我请GPT o3 做了一个简介，仅供参考：

当你在 Deepseek R1 API 的选项里看到“华为云昇腾云服务”的小标记，意思是：这家服务商把 R1 模型的推理或微调任务，部署在华为云的 Ascend （昇腾）算力底座上。Ascend 云节点使用华为自研的 910/910C 系列 AI 芯片，以及配套的 MindSpore+CANN 软件栈；华为云在后台做了模型权重转换、框架适配和调度优化，让主流开源大模型（包括 Deepseek R1）可以“开箱即用”。对你而言，这带来三层含义：一，算力来源不依赖 NVIDIA GPU，避开出口管制，供给更稳定，也往往价格更低；二，华为在云端做了多机千卡连续训练、自动恢复等工程加速，长任务更少中断；三，底层是国产指令集和编译器，推理速度和能耗指标在某些场景已与主流 GPU 相当，但生态软件仍在追赶，偶尔会遇到运维和框架兼容的小瑕疵。总之，这个标记就是一句提示：这家 R1 接口跑在国产 Ascend 芯片和华为云深度定制的 AI 平台上。

中国的大模型，中国的算力底座，长此以往，就没英伟达什么事了，这正是黄仁勋担心的事儿。5 月 13 日美国商务部工业与安全局（BIS）发布了三份新指南，点名昇腾 910B/910C/910D 属于“普遍禁令 10 （GP10）”所假定的违规产品：任何人——无论是否美国公民——只要没有事先拿到许可，就连“使用、维修、融资”这些最日常的动作都被认定为持续违法。

这也反推，过去数年，大基金的引导推动，中国芯片产业的独立自主，是有效的——毕竟最好的恭维，来自你的竞争对手。

幸好，中国的市场足够大，需求也足够大，即使人工智能从算力层面开始脱钩，如果能靠堆国产算力卡解决算力，那么在无需担心电力的背景下，芯片行业的自主发展，还是有保障，甚至美国的这些封禁，都是利多。

所以我比较好奇的是，A股芯片股相对 A股整体走弱有段时间了，在比值 14日RSI指数低于 30 点后，何时来一波上攻？逆向左侧思路，倒是可以打提前量关注起来了。

来源：EarlETF只投基不炒股