QQ
新浪
微信H200 获准入华与定制芯片放量： AI 算力竞争正在进入“系统工程时代”
一、事件背景：一次被低估的“结构性信号”
近期行业周报指出两项关键进展：
英伟达 H200 获准入华，成为当前对华可提供的最高性能 AI 加速器之一；
博通 FY26 业绩与指引超预期，AI 定制芯片（ASIC/XPU）订单与出货预期显著上修。
表面看，这是两条相对独立的利好信息：
一条来自政策层面的准入变化，一条来自企业层面的业绩兑现。
但如果将其放入更长的时间维度和完整的 AI 产业链框架中，这两件事共同指向一个更重要的结论：
AI 算力竞争，正在从“单一芯片性能竞赛”，转向“多架构并行的系统工程竞争”。
二、H200 获准入华：不是“压制国产算力”，而是释放被压抑的 CapEx
1. 市场常见误读：H200 会冲击国产 AI 芯片
一种流行的观点认为：
H200 的放行，将对国产 AI 芯片形成挤压，削弱本土算力生态。
这一判断忽略了“应用阶段差异”。
从实际部署来看：
H200 的优势主要体现在模型训练阶段，尤其是大模型预训练、参数规模持续放大的场景；
而在 推理、行业模型、私有化部署 等阶段，国产算力方案在性价比、交付节奏和适配灵活性上，仍具备现实竞争力。
因此，H200 更像是对当前国内训练侧算力短板的阶段性补充，而非对国产算力的全面替代。
2. 更关键的影响：被延迟的算力投资开始“解锁”
从产业角度看，H200 的真正意义在于：
为此前处于观望状态的 AI 资本开支，提供了“可以落地”的技术确定性。
过去一年，国内大量算力投资并非需求不足，而是存在三重约束：
训练端算力供给不稳定；
高端算力存在政策不确定性；
大规模投入一旦中断，系统成本极高。
H200 获准入华，本质上缓解了“训练端卡点”，从而推动：
数据中心建设重启；
AI 服务器与存储订单恢复；
配套电源、散热、PCB、封装需求同步释放。
换言之，这不是一个“单点利好”，而是算力基础设施 CapEx 再启动的触发器。
三、博通与定制芯片：AI 正在告别“单一 GPU 时代”
1. 博通业绩背后的产业含义
从财务数据看，博通本季业绩已不只是“好于预期”，而是具备明确的结构性信号：
AI 半导体收入同比大幅增长；
在手 AI 订单规模达数百亿美元；
新增多家超大规模 XPU 客户；
定制芯片、交换芯片订单快速放量。
这说明一个关键事实：
定制芯片（ASIC/XPU）已经从“试验性方案”，转变为 AI 基础设施的规模化路径之一。
2. 定制芯片并非英伟达的“对立面”
需要强调的是，定制芯片的崛起，并不等同于英伟达模式的失败。
恰恰相反：
GPU 仍是最通用、最成熟的算力平台；
ASIC 则在特定模型、特定负载下，追求更高的能效比与成本控制；
二者将在未来长期并行存在。
真正的变化在于：
AI 算力架构，从“单一标准化方案”，演进为“多架构并存的复杂系统”。
而系统复杂度的上升，往往意味着产业价值向中后端工程环节转移。
四、存储与互连：被反复验证的“硬约束变量”
在本篇周报中，还有一个容易被忽略但极其关键的判断：
DRAM 与高端存储的紧张状态，可能持续到 2027–2028 年。
这与此前多份行业报告形成高度一致的共识：
HBM 持续紧缺；
服务器 DRAM 供给受控；
存储资本开支恢复节奏显著慢于需求增长。
这意味着：
无论是 GPU、ASIC 还是国产算力方案，其扩张上限都将受到存储与封装能力的约束。
在 AI 系统中，存储已经从“成本项”，升级为决定系统可扩展性的核心变量。
五、综合判断：AI 正在进入“系统工程主导”的新阶段
将 H200 放行、博通定制芯片放量、存储持续紧张三者结合，可以得到一个清晰的产业逻辑链：
政策边际改善 → 算力 CapEx 释放 → 架构多元化 → 系统复杂度上升 → 工程环节价值重估
在这一阶段：
胜负不再只取决于“谁的芯片最强”；
而取决于“谁能构建稳定、可持续、可规模化的算力系统”。
六、普恩志的独立观点总结
一句话判断：
H200 获准入华，并不是 AI 竞争的终点，而是中国 AI 基础设施进入“工程化扩张阶段”的起点。
三条核心结论：
AI 产业正从芯片竞争，升级为系统工程竞争，单点技术优势的重要性正在下降；
GPU、定制 ASIC 与国产算力将长期并行，而非相互替代；
存储、封装、测试、设备等工程环节，将成为决定 AI 扩张节奏的关键变量。
从中长期看，真正具备确定性的机会，往往不在最耀眼的算力芯片本身，而在那些决定系统能否“跑得久、扩得快”的基础环节。
联系客服获取更多行业报告！
