美国券商研究在涉及中国人工智能GPU领域的一些共识点上趋于一致，尤其在该行业竞争日趋激烈、本土企业激增而西方巨头如英伟达（NVIDIA）面临限制的背景下。
具体而言，美国券商研究目前聚焦于中国人工智能GPU供应链的四个关键要素：
中芯国际（SMIC）的7纳米制程良率与产能仍是主要忧虑点。需注意，华为昇腾910C GPU绝大部分采用台积电（TSMC）7纳米晶圆，据称华为通过第三方渠道大批量采购了这些芯片。
中国云服务提供商（CSP）为获取紧俏的人工智能GPU采取了多样化策略。为遏制中国企业通过云端获取西方尖端人工智能GPU，美国众议院正在审议《远程访问安全法案》。
英伟达即将推出的专为中国市场设计的B40人工智能GPU，是这个亚洲巨头不断演进的人工智能格局中的另一关键方面。虽然特朗普政府已允许英伟达恢复向中国出货旧款H20 GPU（削减15%性能），该芯片正日益遭遇中国政策圈的抵制。
人工智能资本支出计划构成了这一复杂格局的最后一环。中国当前力推人工智能算力100%自给自足，这要求主要参与者投入巨额资金。
需注意，深度求索（DeepSeek）的DeepGEMM人工智能模型（仅于2025年2月发布）基于英伟达CUDA框架开发，并采用英伟达GPU进行训练。但许多中国本土人工智能GPU厂商也能通过UEBMO FP8内存计算格式支持该模型。
华为的CloudMatrix 384系统可捆绑多达384颗昇腾芯片，但缺乏对FP8等内存优化计算格式的直接支持。采用FP8格式训练人工智能模型通常能大幅降低内存消耗。当然，华为已开发转译工具以实现对FP8的人工兼容，但该解决方案仍非最优。
阿里巴巴正在自主研发人工智能GPU。而被誉为“中国英伟达”的寒武纪（Cambricon）凭借思元590 GPU销量暴增，正经历股价狂潮。
然而，多数券商研究发现市场仍显著偏爱英伟达GPU。这主要源于英伟达GPU提供更卓越的软件支持（尤其通过CUDA生态系统），且借助NVLink互联技术在集群中表现更优。
最后需注意，基于B40芯片的英伟达RTX Pro 6000D系统在中国销售无需单独许可，因为这些系统未采用高带宽内存（HBM），主要应用于推理而非基础人工智能模型训练。因此，这些芯片一旦向中国企业开放，极可能引发抢购热潮。
