文章核心观点 - 英伟达H200 AI芯片获得对特定中国客户的出口许可，但需缴纳约25%的收入分成[3][4] - 文章核心论点为H200是“生不逢时”的一代产品，市场处境尴尬，可能被客户战略性跳过[4][7][8][22] 产品技术规格对比 - H200基于Hopper架构，是H100的“大显存版”，显存容量141 GB，显存带宽4.8 TB/s，FP8算力约4 PFLOPS，与H100持平[5] - 下一代Blackwell架构的B200采用双芯片封装，显存容量192 GB，显存带宽8.0 TB/s，FP8算力约10 PFLOPS，性能显著超越H200[5] - 中国特供版H20基于阉割版Hopper架构，显存96 GB/141 GB，带宽4.0 TB/s，FP8算力仅0.296 PFLOPS[5] H200市场处境尴尬的原因 - **生不逢时**：H100在2022-2023年大规模交付，抓住了ChatGPT爆发初期的算力抢购潮，建立了庞大集群；而H200在2024年中开始铺货时，下一代Blackwell（B200）已发布，许多客户选择跳过H200直接等待性能提升4倍的B200[9][10][11] - **HBM3e产能瓶颈**：H200升级的关键是采用HBM3e内存，但初期产能和良率不足，有限的产能可能优先分配给利润更高的Blackwell系列，导致H200交付周期长于H100[12][13][14][15] - **产品定位偏科**：H200的升级主要在显存和带宽，对于大模型推理任务（吃显存带宽）性能提升近翻倍；但对于模型训练任务（更吃核心算力），因其计算核心与H100相同，训练速度没有质的飞跃[16][17][18] - **集群同构性要求**：大规模训练集群要求所有GPU性能一致，已在运行H100集群的客户为保持同构性，在扩容时倾向于继续采购H100，而非引入H200造成异构环境，导致H200的额外性能无法发挥[19][20] 各代产品的市场角色 - H100被视为“开创者”，享受了大模型爆发的第一波最大红利[21] - B200被视为“储君”，是市场等待的下一个主力产品[22] - H200被视为夹在中间的“过渡者”，性能虽强于H100，但因发布时机问题，注定无法大规模普及[22]