英伟达H20芯片作为专为中国市场设计的“特供版”AI芯片，性能约为H100的15%-30%，主要用于AI训练和推理任务。但是国产芯片并非没有对标产品，只是国产替代也需要我们的企业支持，政府引导与支持，这样我们的厂商才能迭代更快，赶超西方科技巨头。

出于竞争的考量，或是稳定性等相关的考量，购买国外产品，站在商业角度无可厚非，但是在未来国家竞争过程中，当技术不被掌握时，国家处于劣势，国内的企业一样也处于劣势。算力企业不同于硬件研发企业，更多是要好用，赚钱的，但是在赚钱的同时，或许可以多一份支持国产。

我们很多领域都存在这样的问题，比如高端装备，机床，软件等等，同等质量，外国的月亮还是比较圆，这有历史原因造成，当时我们的东西确实不行，但是坚持自主创新，企业也慢是成长起来了。

今天盘点一点国内对标H20芯片的国货：

华为昇腾910B

性能对标：昇腾910B的FP16算力达320 TFLOPS，接近甚至部分超越H20的296 TFLOPS（INT8/FP8）。实测中，昇腾910B在大模型推理任务上耗时比H20缩短60%，能效更高。

应用场景：广泛用于AI训练和推理，已部署于百度、腾讯、字节跳动等企业，占政企市场68%份额。

生态支持：配套昇思MindSpore框架，兼容PyTorch/TensorFlow，开发者超80万，构建完整工具链。

寒武纪思元370

性能参数：FP16算力256 TFLOPS，略低于H20但接近其水平；配备64GB HBM2显存，带宽1.6 TB/s。

市场定位：面向互联网企业AI训练和推理，已在部分客户中测试应用。

 海光信息DCU Z100

性能表现：FP16算力128 TFLOPS，显存32GB HBM2，带宽1.2 TB/s，略弱于H20。

应用领域：聚焦AI训练，在政企客户中部署。

英伟达H20的核心国产竞品是华为昇腾910B（性能接近且生态自主），其次为寒武纪思元370（中高端推理场景）。尽管H20依赖CUDA生态仍有吸引力，但在美国出口限制反复的背景下，国产芯片正通过性能提升、政策支持和生态建设加速替代，尤其在政企与边缘计算领域已占据优势，只是希望这种优势可以扩大，在各个领域的国产替代继续加速。

也希望我们的国家在政策支持上步伐更大一些。未来科技之争，是你死我活的争斗。

长期看好自主研发、自主创新的科技企业。