在最近第二季度的财报电话会议上，腾讯总裁刘炽平明确表示，腾讯已有足够的AI GPU芯片库存，暂不考虑采购英伟达H20。

这不仅仅是一个采购决策，更是一场关乎技术自主、地缘政治与商业战略的多维博弈。腾讯为何敢对英伟达说“不”？这背后折射出中国AI产业怎样的变局？让我们一探究竟。

腾讯为何对H20说“不”

刘炽平的表态并非一时冲动，而是基于深思熟虑的战略考量。从腾讯的表态中，我们可以梳理出四大关键原因：

1. 芯片库存充足，无需“囤货”

腾讯已经拥有相当强大的GPU库存，足够后续模型升级所需的训练需求。这已经是腾讯连续第三个季度明确告诉投资者，其不需要更多的GPU。更令人惊讶的是，刘炽平透露，腾讯是全球最早订购英伟达H800芯片的企业之一，目前储备的H800芯片足以再开发数代混元模型。

市场研究机构Omdia数据显示，2024年，腾讯订购了约23万颗英伟达AI芯片，购买量仅次于微软和字节跳动。腾讯的大笔囤卡行为并非偶然。在腾讯2024年度员工大会上，马化腾便曾表示腾讯会持续投入资源进行算力的储备，希望各个事业群都能拥抱大模型的产品化落地场景。

2. 推理需求转向“非西方阵营”

在推理需求方面，腾讯则暗示它可以选择使用美国芯片制造商以外的推理芯片来满足需求。在今年一季度财报会议上，刘炽平就曾透露，腾讯工程团队正在评估其他类型的AI加速器，不论是ASIC或GPU，只要能在中国境内取得或仍可合法进口的产品。

刘炽平强调：我们有许多方式可满足不断扩大的AI推理需求，不必一味依赖西方GPU。这一表态，清晰地传递出腾讯正在积极寻求技术多元化的信号，减少对单一供应商的依赖。

3. 软件优化：让现有算力“翻倍”

腾讯正通过软件优化来提高原有算力的利用率。刘炽平在一季度财报会议上就曾提到，希望能将AI推理效率提高两倍，这也基本上等同于GPU容量翻倍。在二季度财报会上，刘炽平再度重复了这一说法。

这一策略已经应用于腾讯的多个业务场景，包括广告点击率优化（提升3%-4%）、游戏防作弊及玩家行为分析等。通过软件层面的优化，腾讯正在最大限度地挖掘现有硬件的潜力，这种“软硬结合”的思路，正是中国科技企业在技术受限环境下的创新之道。

4. 安全考量：英伟达芯片的“信任危机”

目前英伟达的AI芯片尚未获得中国政府的安全认可。今年7月31日，中国国家互联网信息办公室约谈了英伟达公司，要求英伟达公司就对华销售的H20算力芯片漏洞后门安全风险问题进行说明并提交相关证明材料。

虽然英伟达发布声明称，其芯片中没有后门、终止开关和监控软件。但目前官网尚未认可英伟达的说法。这一信任危机，使得国内的科技大厂将会谨慎对待英伟达H20及AMD MI308的采购。

H20：英伟达的“中国特供版”为何失宠？

要理解腾讯为何拒绝H20，我们首先需要了解这款芯片的特殊背景。H20是英伟达为规避美国对华出口管制而专门为中国市场设计的“特供版”芯片。让我们通过详细的技术参数对比，来分析这款芯片的真实实力。

英伟达主流AI芯片技术参数对比

从上表可以看出，H20在性能上与英伟达的高端芯片存在巨大差距。其FP16算力仅为H100的7.5%，NVlink带宽仅为H100的44%。虽然H20拥有96GB的大容量内存，但在算力上的严重不足，使其难以满足大型AI模型的训练需求。

H20与国产AI芯片性能对比

性能局限：训练不足，推理有余

H20的性能不足以训练大型AI模型，但在推理性能方面却是市场上最好的芯片之一。对于已经完成模型训练，只需要进行推理应用的企业来说，H20仍然具有一定的吸引力。

然而，对于腾讯这样拥有自研大模型“混元”的科技巨头来说，H20的这一特点恰恰成为了其短板。腾讯不仅需要进行模型推理，更需要持续进行模型训练和优化，而H20在训练能力上的不足，使其难以满足腾讯的长期需求。

安全风险：后门疑云

如前所述，英伟达H20芯片面临着中国政府的安全审查。国家网信办的约谈，反映出对这款芯片安全性的担忧。在当前地缘政治紧张的背景下，任何可能存在安全隐患的技术产品，都会受到格外严格的审查。

对于腾讯这样拥有海量用户数据的科技巨头来说，数据安全和技术自主更是重中之重。在这种背景下，选择更加安全可控的技术方案，成为了必然之选。

生态替代：国产芯片的崛起

另一个不可忽视的因素是，国产AI芯片正在快速崛起，如寒武纪、华为、摩尔线程国产厂商等。数据显示，2024年国产AI芯片出货量达82万片，同比增长100%，在算法成熟场景中成本低于进口GPU 30%，能效比提升50%。

2024 年中国 AI 芯片厂商出货量情况（数据IDC 2024年数据）

2025 年中国 AI 芯片市场份额预测（数据伯恩斯坦分析机构）

应用领域市场份额分布

这种“生态替代”的趋势，使得中国企业在技术选择上有了更多的自主权。当国产芯片在性能、成本和安全性上都能够满足需求时，继续依赖进口芯片的必要性自然大大降低。

腾讯的AI战略：从“芯片囤货”到“技术自主”

腾讯拒绝H20的背后，是其AI战略的全面升级。从近期的动作来看，腾讯正在构建一个更加自主、多元的AI技术体系。

自研芯片：紫霄、沧海、玄灵三箭齐发

腾讯在2025年5月13日的数字生态大会上公开了三款自研芯片：AI推理芯片“紫霄”、视频转码芯片“沧海”和智能网卡芯片“玄灵”。其中，紫霄2024年完成流片并点亮，目前已投入使用。

腾讯自研芯片技术参数

这三款芯片各有侧重：紫霄专注于AI推理，沧海针对视频转码，玄灵则负责智能网卡功能。这种多点开花的自研策略，体现了腾讯在芯片领域的全面布局，也为其减少对外部供应商的依赖提供了技术支撑。

混元大模型：从跟跑到并跑

在AI大模型领域，腾讯的混元大模型已经取得了显著进展。最新发布的Hunyuan-A13B模型获得了NVIDIA TensorRT-LLM的支持，混元 TurboS 在 Chatbot Arena 排名第 13，在 SuperCLUE 中文榜单位列前列。

腾讯混元大模型

腾讯在2025年4月对其混元大模型研发体系进行了全面重构，围绕算力、算法和数据三大核心板块，成立大语言模型部和多模态模型部，同时加强数据和平台底座建设。这种组织架构的调整，反映出腾讯对AI研发的重视程度正在全面提升。

英伟达的中国困境：从“霸主”到“配角”

腾讯拒绝H20的决定，折射出英伟达在中国市场面临的严峻挑战。曾几何时，英伟达在中国AI芯片市场占据绝对主导地位，但如今，这一地位正在被动摇。

市场份额大幅下滑

黄仁勋曾坦言，四年前，英伟达在中国的市场份额高达95%，如今只有50%。这一数据的变化，清晰地反映出英伟达在中国市场的困境。更令人担忧的是，英伟达已经表示将不再把中国市场纳入其收入和利润预测中。

英伟达在中国市场表现变化

财务压力陡增

受最新芯片出口限制影响，英伟达的财报已经亮起“红灯”。在截至2025年4月27日的第一季度内，英伟达因H20 GPU芯片相关事宜减记约55亿美元费用，与H20产品相关的库存、采购承诺和相关储备费用更是高达数十亿美元。

英伟达财务影响分析

二季度或许更不乐观。据其2026财年第二财季的业绩指引，预计二季度营收中值为450亿美元。英伟达指出，该指引考虑到了H20出口限制的影响，预计二季度H20的收入将减少约80亿美元。

技术封锁的“回旋镖效应”

美国的技术封锁正在产生“回旋镖效应”，为国产AI芯片企业创造了更多市场机遇。平安证券研报指出，当前，AI算力是美国对华科技制裁的重灾区，先进的AI算力芯片无法出口至国内，反向倒逼国内AI算力从设计到制造到整机的全面国产替代。

“国内通用GPU、ASIC芯片蓬勃发展，同时服务器和一体机厂商也逐渐向国产AI芯片倾斜，全产业链合力，国内AI算力自主可控已取得不菲成果。”该机构称。

国产AI芯片的崛起：从“跟跑”到“并跑”

腾讯拒绝H20的背后，是中国AI芯片产业的快速崛起。虽然与英伟达等国际巨头相比，国产AI芯片仍有差距，但这种差距正在逐步缩小。

性能差距：仍有距离，但不断缩小

在算力性能方面，国产AI芯片与英伟达的差距仍然显著。英伟达主流的H100(SXM)的FP16算力达1979 TFLOPS，是华为昇腾910B的5.2倍。英伟达NVlink技术提供900GB/s的卡间互联带宽，支撑千卡集群训练效率超90%；而国产芯片的互联带宽仅200GB/s，千卡集群效率不足30%。

国产AI芯片与英伟达技术差距量化分析

然而，这种差距正在逐步缩小。有网友比喻：“用英伟达芯片训练模型，就像开超跑飙车；国产芯片还在学制造汽车。”但如今，国产“汽车”已经能够上路，并且正在不断提速。

生态壁垒：CUDA的“软实力帝国”

比起硬件算力的差距，软件生态上的差距更令人绝望。CUDA生态积累20年，覆盖全球400万开发者、5.6万开源项目，而昇腾CANN生态适配仅30余个大模型，工具链完善度不足CUDA的60%。迁移至国产平台需重构70%代码，成本相当于三个程序员年薪。

中国AI芯片的“破茧之战

腾讯拒绝H20的决定，不仅仅是一个企业的采购策略，更是中国AI产业发展的一个缩影。在这场关乎技术自主的“破茧之战中，中国企业正在寻找自己的道路。

短期：芯片囤货与软件优化

面对美国的技术封锁，中国科技企业的短期策略是“囤货”与“优化”双管齐下。一方面，像腾讯这样的企业提前储备足够的芯片库存，以应对未来的不确定性；另一方面，通过软件优化提高现有算力的利用率，最大限度地挖掘硬件潜力。

腾讯AI投资与回报分析

腾讯的刘炽平表示，团队致力于将AI推理效率提高两倍，等效于GPU容量翻倍。这种软硬结合的思路，正是中国科技企业在技术受限环境下的创新之道。

中期：技术多元化与生态构建

在中期，中国科技企业正在积极寻求技术多元化，减少对单一供应商的依赖。腾讯正在评估其他类型的AI加速器，不论是ASIC或GPU，只要能在中国境内取得或仍可合法进口的产品。

同时，国产AI芯片厂商也在积极构建自己的生态系统。华为的MindSpore框架、寒武纪的NeuWare软件栈等，都在努力吸引开发者和企业用户，构建属于自己的生态圈。

长期：技术自主与产业升级

从长期来看，中国AI芯片产业的目标是实现技术自主与产业升级。美国的技术封锁虽然短期内给中国企业带来了困难，但长期来看，这种外部压力反而催生了内部变革，加速了中国AI芯片产业的自主创新进程。

中国AI芯片产业发展预测

技术的竞争从未停止，自主的道路永无止境。