美国对华半导体技术限制 - 美国政府切断部分美国企业向中国出售半导体设计软件的渠道，涉及EDA三巨头Cadence、Synopsys、Siemens EDA，这三家占据中国电子设计自动化市场的80%以上[2] - 美国商务部撤销《AI扩散规则》，推出更严苛的AI芯片出口管制新规，将中国归入全面禁运GPU芯片的第三等级[8] - 英伟达CEO黄仁勋表示美国对华人工智能芯片出口管制"一败涂地"，英伟达在中国市场份额从95%暴跌至50%[10][11] 中国半导体行业应对措施 - 海光信息通过换股吸收合并中科曙光，两家企业市值合计超4000亿，海光专攻高端CPU和AI芯片，中科曙光擅长服务器和云计算[5][22] - 华为昇腾芯片、寒武纪思元芯片等国产芯片崭露头角，抢占市场份额[13] - 国内三大运营商2024年采购的服务器中60%采用国产芯片（海光、华为为主），拉动海光DCU出货量增长50%[32] 算力生态竞争格局 - 英伟达CUDA平台拥有巨大开发者生态优势，全球AI模型和深度学习框架如PyTorch、TensorFlow都围绕CUDA优化[15] - 华为昇腾920单卡算力突破900 TFLOPS，性能超越英伟达H20，但生态短板限制竞争力[20] - 华为MindSpore国内开发者社区2024年增长50%，显示国产AI框架黏性初见成效[39] 海光与曙光合并的战略意义 - 合并实现"芯片设计-服务器制造"整合，海光深算三号DCU单卡算力与英伟达H20相近但价格更低[23][25] - 合并前存在技术适配问题，芯片性能因服务器散热和数据传输限制无法充分发挥[24] - 合并后可效仿华为"芯片设计-服务器制造-云计算服务"全链条布局，成本比国外方案低30%-40%[26][28] 中美算力战略差异 - 美国采取"以柔克刚"策略，通过市场渗透和技术锁定绑定全球算力生态[30] - 中国采取"高筑墙，广积粮"战略，整合产业链各环节确保自主可控[31] - 华为昇腾910B专为大模型优化，在国内推理市场份额达30%[33]