黄仁勋在2026年的一次采访中表达了对DeepSeek若在华为芯片上率先发布的深切担忧，认为这对美国科技产业将是一个不利结果。媒体常将他的观点简化为"英伟达担心失去中国市场"，但他真正关注的已不仅仅是对华销售芯片，而是英伟达主导的AI生态可能逐步被中国生态取代。

随着出口管制的升级，从A100、H100芯片的禁售到针对H800、H20的特别限制，再到2026年实施的《MATCH法案》，美国的管制措施已经从限制销售最先进的芯片，转向了对制造芯片所需设备的严格限制。《MATCH法案》将一些中国公司列为受控机构，全面切断了设备和技术支持，提高了管制的广度和深度。

这种措施的核心目的在于切断中国获取先进制程芯片的能力，确保中国不能自主生产强劲的AI芯片，而依旧需要依赖英伟达的生态系统，同时无法获得其最新的芯片。不过，黄仁勋也提及了另一个关键因素，尽管中国的算力芯片在单卡性能方面落后，但通过多芯片的堆叠技术，可实现超节点的集群效应，而这对于能源管理和散热问题，中国企业也有应对之策。 球友会

超节点技术是一个潜在的追赶机会。英伟达在此领域已有所布局，通过NVLink互联协议将多张单卡连接在一起，形成更强大的算力。但这一切的关键在于如何高效地将多个单卡组合到一起，并确保它们的稳定运行。如果互联带宽不足或数据传输速度不够，计算资源将会浪费。因此，需要一个高标准和快速的互联体系来解决这些问题，而英伟达的NVLink正好担当了这一角色。

在AI产业中，底层的能源、芯片、算力基础设施、大模型和应用构成了五个层次。英伟达的竞争优势在于其芯片与算力基础设施之间构建的CUDA技术生态。未来如果许多AI大模型开始采纳华为的昇腾芯片，利用华为的技术标准，英伟达就会面临失去其在AI生态中的主导地位的风险。

随着国产技术的发展，华为的昇腾384超节点将384张算力卡通过高速互联集成，展现出超过英伟达GB200 NVL72的性能。灵衢协议作为这个超节点技术的核心，统一了不同模块之间的数据传输，降低了延迟，提高了效率。 球友会

不久前，DeepSeek在昇腾平台上首次发布了最新的V4大模型，该模型也支持英伟达生态。这表明，英伟达的生态系统不再是唯一的选择。过去，中国公司的模型能力受限于算力水平，但现在DeepSeek展示了国产技术可以在训练、推理和规模部署上实现突破。随着模型与芯片的同步迭代，未来将有更多开发者加入，从而强化国产生态链。

黄仁勋的观点十分明确，AI产业的竞争焦点不单在于谁的芯片性能更强，而在于谁能主导开发者的操作习惯。当DeepSeek在华为芯片上运行时，这不仅是技术选择，更是标准权力的转移尝试。