我们的英伟达芯片储备，已经跟不上了。”一位AI大模型企业CEO坦言。
受出口管制进一步收紧的影响，A800、H800等中国特供版芯片已经很难正常采购，取而代之的是合规版H20，后者性能大幅缩水，外界也将其称之为阉割版。即便如此，H20仍然有可能在今年10月份美国商务部出口管制条款更新当中，同样面临出口管制。
《金融时报》援引两位与英伟达关系密切的匿名人士消息称，多家中国公司向英伟达下单订购了共50亿美元的芯片。与此同时，一些国产芯片进入科技大厂的视野，但由于工艺、互联等原因，性能仍有差距，供给也存在挑战。
在这种背景下，多家大公司下场自研，先后在台积电流片，覆盖5nm、7nm等多个工艺节点，以保证自身AI芯片的供应安全。
出口管制像一把双刃剑，卡住了算力的脖子，也限制了英伟达的增长，尤其是在客户自研的背景下，英伟达在大陆的营收开始出现变数。2022财年，中国客户为英伟达贡献了25%的市场营收，而到2024财年，这个比例已下降至个位数。
对英伟达来说，中国大陆的蛋糕缩水，硅谷也在变天。谷歌、苹果、Meta、亚马逊、特斯拉等大客户都在尝试两条腿并行，一边用着英伟达的芯片，一边下场自研。
中、美大厂自研芯片的逻辑是什么，涌进红海的科技公司，靠自研芯片能顺利上岸吗？
01 硬通货，握在手里才有安全感
大模型和生成式AI热潮狂卷的当下，算力芯片是科技公司手里的硬通货，芯潮IC曾在《天价H100流向黑市》一文中跟踪过这种“抢算力”的疯狂与紧张。
把牌握在自己手里，是大厂自研芯片的根本原因。
在千芯科技董事长陈巍看来，大厂的底牌有三张：保供、降本和竞价，笼统来说是一种芯片自主权。
对很多中国大厂，特别是互联网和人工智能大厂来说，在先进芯片出口管制的背景下，随时面临算力断供风险，下场自研是算力安全的保障。不过，各家开发的芯片主要是内部自用，规格也是针对自家产品定制设计，并非通用型产品。
对“烧钱”堆算力的巨头们来说，自研是降本的一条路径。“体量足够大、需求足够大，再考虑自研，否则不一定能真的降本。”前台积电建厂专家吴梓豪说。
2021年，马斯克推出了由自研AI芯片D1打造的Dojo超级计算机，用以训练特斯拉的自动驾驶系统。据摩根士丹利最新研报，这套系统比用英伟达的A100，足足省下了65亿美元。
随着AI需求兴起，云厂对GPU的依赖性远远超过了CPU，对英伟达芯片的需求堪称疯狂，自研也是云厂抢英伟达订单的竞价筹码。
一位接近亚马逊的人士告诉芯潮IC，英伟达的卡并不便宜，DSA大厂如果手握自研的专用芯片，不但可以充分降低在芯片和专利上的平均成本，面对英伟达也能有更好的议价权。
公开资料显示，亚马逊不仅设计自己的计算服务器、存储服务器、路由器，还研发了自己的服务器芯片Graviton。