这次英伟达回归中国市场，由于其短期内无法撼动的两个优势，仍然会出现大规模采购的现象，对国内芯片的销量有一定冲击。
其一，不可否认，简化版的H20芯片仍然领先于国内大多数AI芯片。
综合来看，H20芯片的算力为H100芯片的六分之一，但在集群模式下通过增加芯片数量可以实现接近H100芯片的算力。
当然，由于芯片数量增加，数据在芯片之间传输更耗时，再加之H20较低的互联带宽，整体训练速度将有所降低。
而国产芯片方面，以华为昇腾910B芯片为例，其FP16算力要显著高于H20，但不支持FP8算力（浮点数位数不同，FP16精度高，意味着占用的空间内存大、计算速度慢，FP8精度低，计算效率高、速度快），适合政务、医疗、工业质检、金融风控等实时推理需求；而H20显存与带宽更占优势，适合大规模模型的推理与训练。
总体来看，910B芯片性价比更高，能耗也略占优势，但在大模型领域劣势明显。
其二，更关键的是，H20支持CUDA生态，而910B不支持。
CUDA生态是英伟达GPU计算的核心平台，通过C语言直接编程模型，使开发者能够高效利用GPU的并行计算能力，主流AI框架（包括TensorFlow、PyTorch）均深度适配CUDA生态，如果想利用上述框架进行AI大模型的开发，英伟达GPU几乎是绕不开的选择。
针对CUDA生态，华为推出CANN软件栈，适配自己推出的MindSpore框架，但转型成本巨大。
当然，面对H20的冲击，也不用过于担心刚建好的国产芯片商业闭环被破坏：
1、国家机关仍然对国产芯片的采购比例有一定的要求，包括华为昇腾、寒武纪等芯片在较多的场景中仍有应用，会有较多的商业利润反哺这些公司，人才、技术、资金不会断流；
2、在美国多次禁售下，全国上下已经形成了自力更生的意识，对卡脖子高度警惕，毕竟今天解禁，明天可能又禁了，国产替代可以说是一个共识，就算商业公司也得考虑断供的风险，保留一定比例的国产芯片可以说是必然选择。
目前，昇腾910C芯片已经量产，性能进一步逼近H20。
相比之下，在消化完H20芯片的库存后，英伟达计划推出新一代简化版的B30芯片，规格与H20接近，但性能降低约10%-20%，价格降低30%-40%，性价比更高。
