天生劣根性：H20是应对众所周知的原因而产生的怪胎，具有天生劣根性，龙生九子，它是逆子！！！说到市场，英伟达的H20近来成了焦点。

   它在中国市场的表现可谓轰动，像是AI行业里的“小霸王”，出货量惊人，竞争对手难以追赶。

   这样的现象，几乎让人为之赞叹，真是让人刮目相看。

   如今，141GB的H20租赁已成抢手货，可以想见，有的地方已经是价格上涨的状态。

   像这样有资源的客户，的确可以心满意足，成为行业中的“赢家”。

   伴随着这样的狂热，某些大型企业不愿意错过这个机会，纷纷下单，250k、150k的订单接连涌入。

   为什么H20能让这些大厂如此热衷呢？归根结底，实力就是关键。

   选择跟随大厂的方向从来没错，因为他们在科技领域的判断实力显然更为可靠。

   回归到H20，其实它是英伟达针对中国市场特制的“合规版”芯片。

   这款芯片虽与H200这样的高端型号相比略有差距，但市场上可选的产品并不多，H20几乎成了唯一的选择。

   自2024年底上市以来，H20的订单量可谓火速飙升，供不应求，令很多科技巨头都在加紧下单，生怕自己抢不到。

   H20为何如此炙手可热？关键在于DeepSeek这个国产AI模型。

   它凭借低成本与高性能迅速赢得了关注，只不过国产芯片的产能有限、良品率偏低，导致算力上出现了很大的缺口。

   H20的推出，正好填补了这一市场空白，成为了中国企业培养AI模型的“救命稻草”。

   虽然H20的算力有些削弱，但它的综合实力依然不容小觑。

   作为“特供版”，H20的技术含量可一点不低，hopper架构的优势实在显而易见。

   hopper架构是英伟达最具代表性的产品。

   这一代架构引入了fp8、fp4计算模式，成为CUDA体系内的重要进展。

   Blackwell是在hopper架构基础上的一次优化，未来的X系列也会继续沿用这一架构。

   相比之下，国内一些AI芯片公司却屡屡遭遇困顿。

   某些创业公司已经推出了四代产品，而每一代都是不同的架构，这种现象在业内几乎成了一种奇观。

   不同代次之间的架构不兼容，导致客户使用时不得不面对麻烦，这样的生态究竟如何能培育成功呢？大型企业在选择芯片时总是谨慎对待，H20的加速比几乎接近于1。

   NvidiaH20拥有极高的卡之间数据传输速度，并且支持PCIeGen5。

   在配套的400GbE集群网络环境下，这款芯片的集群线性加速比更是高达1，非常适合用来构建大规模的集群，无论是在训练还是推理方面，都表现得格外出色。

   说到“线性加速比”，可能很多人不太熟悉。

   简单来讲，就是算力集群之间的协作能力，这一点在国内的高端AI卡中常常接近于零，几乎无法有效运作。

   举个例子来说明一下，假设某国产AI设备的线性加速比是0.1，而且每台的算力为10Tfp16，如果有100台，集群的总算力就只能是100T，而集群的有效算力也同样只有100T。

   而若是H20的线性加速比为1，依然是10Tfp16的算力，100台的集群总算力则是1000T，有效算力可达1000T。

   这是多么显著的区别！不难理解，现阶段，能够实现国产芯片集群有效运作的，仅有两个品牌，其他的虽然融资能力强，但真正能落地的却不多。

   H20的火爆，实际上也暗含了危机——美国或许会对AI芯片实施全面禁售，甚至可能连H20也会受到影响，现在市场也开始有了惜售的现象，各大厂商皆在疯狂囤货，H20的价格飙升，瞬间如同算力领域的“茅台”。

   从短期看，H20的确是一颗“救星”，但从长远的战略角度来看，它或许成为了国内芯片崛起的催化剂。

   这场H20的火热仅仅是个开端，英伟达H20的成功不仅是技术实力的体现，也是市场之间博弈的结果。

   它用实力证明，AI算力的竞技场上，没有永远的领先者，只有持续进化的参与者。

   对于中国科技行业而言，这场“H20狂欢”或许是国产芯片发展的重要起点，毕竟压力越大，动力就会越足，未来已然来临，期待中国芯片的崭新表现！