夏一新／加拿大英屬哥倫比亞大學哲學博士、副教授、精神科醫師
據《彭博》（Bloomberg）7月8日報導，中國正準備有限開放部分AI企業採購輝達（NVIDIA）GPU H200晶片，總量預估約20萬顆。阿里巴巴、字節跳動與DeepSeek等企業可望取得採購配額，但須向主管機關說明數量與用途。此一安排顯示，中國AI晶片政策正採取更務實的雙軌路線：短期以有限審批方式放行H200，補足短期算力缺口；中長期則持續推進自主AI晶片研發。
有限放行H200，並非全面開放市場
H200雖非輝達最先進的AI晶片，仍具備不可忽視的算力價值。對中國AI企業而言，大型語言模型訓練、推論服務與雲端AI應用，皆仰賴穩定且充足的GPU供應。若審批長期受阻，影響將不僅限於企業採購進度，也可能拖慢整體AI產業發展。
因此，中國此次有限放行H200，並不代表放棄自主AI晶片研發路線，而是承認AI競賽不能單靠等待自研成果來支撐。阿里巴巴、字節跳動與DeepSeek已位居大型模型與AI應用的核心戰場；若短期算力供應不足，將直接影響模型迭代、商業落地與國際競爭力。有限放行H200，本質上是在為中國人工智慧產業爭取必要的過渡時間。
黑市價格攀升，凸顯算力需求迫切
《金融時報》（Financial Times）此前報導，受美國出口管制與中國進口限制影響，輝達部分AI晶片在中國黑市價格大幅攀升，甚至出現翻倍行情。這一現象清楚說明，市場需求並未消退，而是被迫轉向成本更高、供應更不穩定的灰色管道。
若企業只能透過高價黑市取得晶片，不僅將推升營運成本，也會承擔更高的供應不確定性。與其任由算力需求流入地下市場，不如在可監管框架內開放部分企業依法申請。有限放行H200的政策合理性正在於此：一方面維持審批與總量管制，另一方面避免中國AI企業在激烈競爭中因算力短缺而被迫放緩發展。
AI晶片自主研發仍是政策主線
中國AI晶片政策的核心，仍是自主替代與自主可控。阿里巴巴旗下平頭哥持續投入晶片研發，DeepSeek也傳出布局AI推論晶片，以降低對外部供應的依賴。字節跳動擴大採購自主AI晶片，華為昇騰系列亦持續承接中國市場的算力需求。
這些布局顯示，中國並未因有限放行H200而改變長期方向，而是在過渡階段採取更具彈性的政策安排。短期以H200補足算力缺口，長期則須建立自主的AI晶片、軟體生態與資料中心基礎設施。這正是雙軌戰略的關鍵所在。
輝達技術演進不會停留在H200
值得注意的是，H200並非輝達技術發展的終點。輝達AI晶片平台已由Hopper架構邁向Blackwell，並在Computex展示RTX AI平台與下一代Vera Rubin等新布局。換言之，當中國有限放行H200之際，輝達已持續推進下一代AI平台。
這也凸顯中國加速自研的必要性。若過度依賴外部晶片，將長期受制於他人的產品節奏。H200可以補足短期算力缺口，卻無法取代長期自主能力。更重要的是，輝達的優勢不僅在於GPU硬體，還包括CUDA軟體生態、資料中心平台、開發工具與全球AI應用整合能力。要追上這套完整體系，中國仍需要時間與持續投入。
雙軌戰略，是現階段的務實選擇
中國有限放行H200，重點並非政策轉向，而是將算力取得重新納入可監管範圍。H200採購配額有限，企業亦須說明用途與數量，顯示這不是全面開放市場，而是在監管主導下，讓關鍵AI企業取得必要運算資源。
由此觀之，短期有限放行H200、中長期加速自研，是目前最符合產業現實的政策路線。中國既要降低對外部技術的依賴，也不能讓算力不足拖慢AI產業發展；有限放行H200並同步推進自主AI晶片研發，正是這場AI競賽中更具現實基礎的雙軌戰略。
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