近年来，随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，全球范围内掀起了一股AI算力中心建设的热潮。从中国各地的“智算中心”项目密集开工，到美国科技巨头动辄数百亿美元的数据中心投资，算力基础设施成为新一轮科技竞赛的核心战场。

中国目前正在卷入与美国的技术战，随着人工智能热潮的开始，中国宣布对该技术进行大规模投资以获得优势。然而，根据麻省理工学院科技评论，目前中国的数据中心建设热潮现已消退，导致该行业见证了围绕AI的经济大幅放缓。

该报告援引了一位当地数据中心项目经理的话，他称曾经在购买NVIDIA的高端芯片时遇到的店大欺客的炫耀的“AI GPU”销售现在正在以“脚踏实地”的价格出售他们的库存，因为国内市场的需求太低了。此外，现在的数据中心项目想获得投资也难得多了，主要是因为现在大部分投资者认为 AI 企业盈利很难。

除此之外，据称中国80%以上的AI计算资源处于闲置状态，围绕数据中心炒作的公司发现很难“维持生计”。最重要的是，随着DeepSeek的发布，国内市场的AI经济学迅速转变，并且已经形成了一种看法，即该技术不需要高额的财务资源，这就是为什么投资者现在以远高于市场价格的价格出售数据中心，只是为了保持财务相关性。

在当今科技发展的浪潮中，生成式AI的迅猛崛起无疑是最引人注目的现象之一。从智能客服到医疗诊断，生成式AI正以前所未有的速度渗透到各个领域，成为推动产业变革的核心力量。这一变革的背后，是对高性能计算芯片近乎无限的渴望，一场算力 “军备竞赛” 正悄然拉开帷幕。

英伟达作为这场竞赛的领跑者，凭借H100/H200芯片在市场上大放异彩。2024年，英伟达营收增长幅度达到了惊人的125%，在全球前十大IC设计企业中，其总收入占比高达50%，可谓一骑绝尘。这一成绩的取得，离不开生成式AI对算力的极致追求。

以大型语言模型为例，训练一个像GPT-4这样的模型，需要消耗海量的计算资源，对芯片的算力、内存带宽和能效比都提出了极高的要求。英伟达 H100/H200 芯片正是凭借其卓越的性能，满足了这些苛刻的需求，成为各大科技公司训练 AI 模型的首选。

随着AI技术的不断发展，推理场景的快速扩张也为英伟达带来了新的增长机遇。推理是指利用训练好的模型对新数据进行预测和分析的过程，广泛应用于智能语音助手、图像识别、自动驾驶等领域。这些应用场景对实时性要求极高，需要芯片能够在短时间内完成大量的计算任务。

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