H200放行：英伟达6万亿市值路的“穿云箭”？

coffee198375

经过一段时间的传闻酝酿（媒体曝黄仁勋近期舌战白宫保守派、喊话 H200 中国也未必会让卖等）后，美国总统特朗普还是高调宣布了，美国政府会允许英伟达向中国出售 H200 芯片，同样英伟达的同行也可以向中国销售同 H200 规格级别的芯片。

当然，最新构架的 Blackwell 以及下一代的 Rubin 都不在名单之列。而且美国政府要从每笔销售额上抽成 25%。

而四季度的英伟达，因为供应链融资、ASIC 崛起、中国市场归零、AI 投资泡沫等问题，已经原地踏步有段时间了。

海豚君在近期的 AI 供应链话语权博弈分析《AI 泡沫 “原罪”：英伟达是 AI 戒不掉的 “金毒丸”？》中说过：

在 4-5 万亿的市值压力之下，$英伟达(NVDA.US) 是持续交付芯片、撑起美股半边天，把自己卖成全球 AI 大基建时代的 “黑色石油”。

而完成这个使命的关键任务之一，就是把英伟达的技术扩散到全球市场。比如特朗普带着 GPU 商家们去中东等地区签单。也因此，而英伟达在中国的市场份额从原本的 95% 瞬间归零，让黄仁勋说出了美国要输掉 AI 战争的丧气话。

半年前，H20 还都不愿意批准销售，现在美国政府竟然开始卖 H200 以及同标准芯片，那么问题来了：

1) 半年之间，到底什么发生了变化？

2) 美国批准了 H200 以后就畅通无阻了吗？

3) 收复中国市场，到底能给英伟达带来多少的弹性？

详细来看一下：

一、半年之间 180 度的态度大转弯，到底什么发生了变化？

大家知道，美国本土玩家在用 H200 的时候，给中国的是阉割版的 H20。但是后面在博弈和较量中，先是美国同行已经拿货新一代 Blackwell 系列的情况下，中国同行连 H20 都用不了了，后来虽然美国政府单方面放开了，但是国内政策又给卡掉了。

而这个决策的背后是 H20 从 “硬性” 参数其实相比国内同行，没有明显优势，如果不考虑 CUDA 生态和大批量供给问题，它在很多地方，比如说算力、内存、互联带宽，和集群能力等等，不如华为等国内同行。

而美国过往在较量中卡脖子的方式一直都偏卡高端，而一旦国内量产了，就以白菜价把原本卡掉的产品再放开销售。这一次看起来，其实又是一脉相承的操作思路，这次的放开，一定程度上是中国 AI 产业链快速追赶的一个证明，也是政策上基于产业进展灵活博弈的一次体现。

二、H200，2026 年会是一个 “称职竞品” 吗？

虽然本次批准的并非是英伟达最新的 Blackwell 系列，但 H200 依然是此前 H20 性能的 6 倍，目前在海外各大厂中，应该是在服役状态。

而由于 H200 产品是从 2024 年二季度开始量产，至今还不到 2 年。结合各家大厂的折旧年限基本都在 4-6 年之间，所以 H200 产品都还是在正常使用的。

而当下海外前沿大模型基本还都是用 H100（H200 相比 H100 主要是 HBM 升级）训练出来的，目前还没有用 Blackwell 来做预训练的模型，已部署的 Blackwell 主要是用来做推理引擎和微调加速的，而海外大模型下一代的前沿模型应该会是基于 Blackwell 的模型训练。

换句话说，美国当前开闸的 H200，相比美国接下来新模型的训练芯片 Blackwell 还是有一个代差（英伟达每代产品的时间差基本是 2 年时间，Blackwell 因为更偏系统级解决方案交付，所以上量磨合期较长）。

而 H200 放在当下中国的同行产品中，算力优势还是明显超前的。国内在算力上接近的，除了华为，其他家多数还没有解决量产问题。

而目前国内算力卡的核心问题，还是训练卡上较为缺位，没有真正可用的训练算力卡。H200 能构建与美国同等性能的 FP8 训练超算，这有助于加速大模型研发（如 GPT-4 级 MoE 模型）与产业应用（如智能代理、云服务）。

当下 FP8 是当前主流训练/推理格式，FP4 仅部分企业探索（如 OpenAI）。H200 不支持原生 FP4，但可通过 “FP4 存储 +FP8 计算” 兼容 FP4 模型，缩小与 Blackwell 的差距。

在路线图演进上能看到和 H200 竞争的，要等到华为下一代 950 芯片（适用于 FP8）会是首款能用到训练上，同时内存配置、卡间互联和集群能力都比较强的国产芯片。

即使是一年后的 950 芯片，在总处理性能（TPP）角度赶上 H200 的话还是不够，需要等到 2027 年四季度的华为 Ascend 960 系列产品。

换句话说，如果华为如期推芯片路线图，那么英伟达的 H200 芯片领先于国产 AI 芯片大约有 2 年左右。如果只是一年半载的差距，H200 可能会面临 H20 美国放行时候一样的 “热脸贴冷屁股”。

二年的硬件产品差距，对于当前下游模型以半年为期来迭代的速度还是有些差距，也因此，有传国内一些前沿的模型会去海外训练再回传。

三、H200：在中国到底卖多久、用哪里？

H200 从目前的节奏来看，在中国似乎有一个一年半到两年的出货期，但问题是，英伟达还能靠着 H200 回到中国市场市占率 95%-100% 的时代吗？

对这个问题，海豚君是深度怀疑的。

首先：目前推理场景中，其实对计算的性能要求不是特别苛刻，因为终端用户问题，国内大厂对成本经济性的要求也不低。但是在训练场景中，国内的竞品还相对 “稀少”。

其次，政策角度，为了保证未来国产芯片有足够的产业链造血循环，来支撑上游代工资本开支和芯片研发，中国云厂商的资本开支规划当中，必须得有相当的份额来支撑国内的产业链的循环。

再次，AI 的软硬件技术还在快速迭代，技术迭代的速度本来就会变成谈判桌上新的筹码，过段时间是否会是什么样技术标准的产品放开，结合 H20 到 H200 的博弈过程，存在极大的不确定性，这种思路下，AI 算力自主、全栈自研会是国内云大厂们一个始终不变的诉求。

而这三点结合下来，海豚君估计，英伟达 H200 可能会被精准地定位在 1-2 年的出货期，和中国国内算力部署环节中的 “训练” 场景，而推理场景无论是主动还是被动，恐怕还要以国产芯片为主。

而实际 H200 在中国的售卖落地上，很可能的购买情况会是一个政策上的许可制购买制度，中国的云厂商们需要明确说明使用场景，以及这种场景下为何 H200 非买不可。

四、英伟达，为何非 “中国” 不可？

虽然赚到盆满钵满，英伟达站在 2026 年开始的位置，仍然焦虑不已：

a）中国市场基本已经丢失：原本英伟达可以在中国市场销售 H20 芯片，而在 H20 被禁之后，中国市场在英伟达最近报表中的份额已经滑落至 5% 左右（原本中国市场能给贡献公司 2 成左右的收入）。

结合英伟达在财报后交流中透露的 H20 销售收入约为 0.5 亿美元来看，上季度来自中国地区的收入基本都是来自于 PC、游戏等非 AI 芯片的收入。

b）“谷歌 Gemini+ 博通” 阵营的潜在威胁：

在英伟达的高额垄断溢价之下，谷歌、亚马逊等大型 CSP 都开启了自研芯片。尤其是在谷歌 TPU 的持续拉货下，博通 AVGO 已经成长为 AI 芯片市场中的 “老二”（目前市占率在 10% 左右）。

另一方面，Gemini 模型和 Anthropic 模型都展现出了不错的性能表现，然而前者完全没有使用英伟达产品，后者也仅仅是用了一部分英伟达产品。这也意味着英伟达的产品并不是大模型的 “必选项”，而今 “谷歌 Gemini+ 博通” 带来了新的思路。

虽然当前谷歌的 TPU 仍主要是对内供应，但近期市场也开始传出谷歌 TPU 在与 Meta 进行外供谈判。一旦谷歌 TPU 开始对外供应，那将对英伟达的市场竞争力带来更为直接的威胁。

对于英伟达而言，在 H20 被禁后中国市场 AI 芯片收入几乎归 0，现在又面临着谷歌 TPU 对公司毛利率/订单的潜在威胁。英伟达当前市值对应公司下一财年净利润仅为 22xPE，明显低于博通（40xPE），这也侧面反映出市场对英伟达在进入算力降本时代，它的稀缺性正在逐步减弱。

正因如此，老黄迫切期待再次打开中国市场。虽然 H200 要给美国政府交 25% 的销售额分成，会对公司整体毛利率（75%）产生拖累的影响（假定原 H200 毛利率为 65%，在交出 25% 的分成后，最终毛利率约有 40%。由于此前公司的展望中并未考虑中国市场 AI 芯片的收入，如果这次中国政府也能放行，H200 将在短期内就能为公司贡献收入增量。

五、重回中国市场，是英伟达冲刺 6 万亿市值的王牌吗？

先说结论，重回市场能带来增量，但在 H200 被精准圈定在中国 “训练算力 2 年空窗期” 的情景下，H200 能给英伟达带来的增量本身的规模以及可持续性都会大打折扣。

以下是海豚君对重回中国市场情况下，英伟达能够重新拿回来的增量收入，以及会如何影响估值。答案很明显，重回中国市场，不是英伟达 6 万亿市值的王牌。

首先，海豚君将中国需要 AI 芯片卡的直接客户分为三类：互联网大厂（字节、腾讯、阿里、百度）、华为云、运营商及政企云（中国移动、中国联通、中国电信等）。

a）互联网大厂类：基本采用“英伟达/AMD+ 国产算力 + 自研算力”的方式，也将是 H200 放开后的潜在主要购买方；

b）华为云：完全依托自身体系打造的 “华为算力”，自给自足的模式；

c）运营商及政企云：全部依托华为等国产算力打造，不会采用海外算力芯片。H200 的放开，也不会带来采购需求。

而且，本次 H200 放开带来的潜在购买需求，主要在于模型训练需求，也就是说，这些会购买的客户云服务的云大厂（字节、阿里、腾讯、百度）等，购买芯片主要也是为了满足训练需求，而非推理需求。而按照目前的算力用量，推理和训练的 token 消耗已经是 35:65 开，且越来越向推理倾斜。

这样，H200 的销售额就是未来两年云大厂 Capex 支出中一个市占率问题，以下是海豚君的推理过程：结合各家国内云服务厂商的资本开支及市场情况，海豚君预期中国各家云厂商的合计资本开支在 2026 年有望达到 1230 亿美元，同比增长 40%。

在中国 AI 资本开支中，大约有 30% 左右用于 AI 芯片的购买，从而可以推测出明年 AI 芯片市场的规模大致在 381 亿美元。在 2025 年中国 AI 芯片市场中，英伟达的份额大约为 40%（占据了绝大部分的训练需求和部分的推理需求）。

由于国内训练芯片仍落后于 H200，假定英伟达在 2026 年的中国市场中获取 35% 的市场份额（即大厂在采购时开支的 35%），那么 H200 的放开大约能给英伟达公司下一财年带来 133 亿美元的收入增厚。由于英伟达在此前指引中并未考虑中国地区的收入贡献，随着 H200 的放开，这将是公司 AI 收入的纯增量。

假定 H200 的毛利率为 65% 的情况，由于美国政府抽取了 25% 的销售额分成，这相当于 H200 的实际毛利率约为 40% 左右。考虑到英伟达的经营费用率在 10% 左右，那么 H200 放开带来的 133 亿美元收入，大约也只能给公司贡献 40 亿美元的利润增量。

由于公司此前的展望中并未考虑中国市场的 AI 算力收入，海豚君预估公司 2027 财年的净利润约为 1923 亿美元（假定营收同比 +57%，毛利率 75%，税率 15.9%）。当前市值（4.5 万亿美元），对应公司 2027 财年的 PE 约为 22 倍。即便是 H200 放开，中国 AI 算力芯片给公司带来的业绩增量仅有 40 亿美元（对业绩增厚仅为 2% 左右），对公司估值影响更是微乎其微。

相比于中国市场的 H200 放开，市场更关心的依然是 “谷歌 Gemini+ 博通” 的竞争影响，这也是压制公司估值的主要因素，主要会担心公司在 2027 年及之后的市场竞争力。如果 TPU 开始对外供应，将对公司毛利率及市占率都会产生直接的影响。

本次 H200 的放开，确实会在短期内给公司业绩带来增厚，但就如上文分析的那样，对公司业绩影响并不明显（仅有 2% 的幅度），公司股价在该事件后也做出了相同的回应（上涨 1% 左右）。至于未来算力芯片的获准情况，依然会是博弈的筹码。

相对而言，英伟达更应该去解决如何强化和下游客户的合作关系，提升自身的竞争力，从而应对 TPU 等定制 ASIC 芯片带来的竞争威胁。