為什麼中國不能依賴 NVIDIA H200

AI 時代，算力不只是技術選擇，而是國家層級的控制權問題

在 AI 成為全球競逐的頂級科技之後，算力中心已不再只是企業的 IT 設施，而是國家級的新型基礎建設。

對中國而言，是否大規模採購 NVIDIA H200 這類頂級 AI 晶片，早已不是「效能最好就買」的單純商業問題，而是牽涉到 長期安全、升級權與可持續運作能力 的戰略抉擇。

一、只從技術角度看，中國當然知道 H200 最好用

如果完全站在工程理性與效率角度：
H200 單卡算力密度高
CUDA 生態成熟，開發成本低
模型、框架、工具鏈齊全
建置速度快、穩定性高

中國的工程師與研究機構非常清楚，如果只是「快速建立算力、跑得又快又穩」，NVIDIA 幾乎沒有對手。

但問題在於——AI 算力不是一次性設備，而是必須持續升級的長期系統。

二、對中國而言，真正的風險不是價格，而是「被控制」

在中國的現實條件下，全面依賴 H200 會產生三個結構性風險。

1️⃣ 升級與維護權不在自己手上
AI 晶片不是買來就能用十年。
模型、框架、驅動、硬體架構都必須同步演進。
一旦關鍵算力完全建立在 NVIDIA 生態之上：
是否能升級
能升級到哪一代
什麼功能被開放、什麼被限制
都不再由中國決定。

2️⃣ 一旦「不賣新卡」，整個算力中心會快速落伍
AI 是一個「假設硬體持續進化」的產業：
新模型會針對新架構最佳化
舊卡不是不能用，而是效率快速下降
同樣電力，產出算力卻愈來愈少
對一個國家級算力中心來說，
這等同於：系統仍在運轉，但已經開始被時代淘汰。

3️⃣ AI 直接連動實體世界，算力退化會造成實際風險
在中國，AI 已被廣泛應用於：
自動駕駛與智慧交通
智慧工廠與機械控制
城市治理與即時監控系統
這些系統不是「慢一點沒關係」，
而是 慢了就可能出錯。
算力一旦受限，問題不只在電腦裡，
而會反映到現實世界的安全與秩序。

三、這就是為什麼中國不可能大量、長期依賴 H200

即使 H200 在技術上領先，中國仍然必須考慮一個更根本的問題：
如果未來某一天無法再取得最新晶片或完整支援，
這個算力體系是否還能持續運作？

答案若是否定的，那就不能成為主幹算力。

因此，現實中更合理的策略是：
少量採購 H200
用於研發、測試、過渡性任務
或非關鍵、可替換的算力需求
而不是把國家級 AI 能力全面建立在單一外部生態之上。

四、昇騰不一定最好用，但「可控」是關鍵差異

這也解釋了為什麼中國會持續投入華為昇騰等國產晶片，即使：
軟體生態較不成熟
工程成本較高
效能未必全面領先
因為在國家層級，可控性本身就是一種核心性能指標。

五、結論
對中國而言，NVIDIA H200 的問題從來不是：
貴不貴
好不好用

而是：
一旦全面依賴，未來是否還能自主升級、持續演進？
在 AI 已成為新型基礎建設的時代，
真正的風險不是算力暫時不足，
而是算力被他人掌握生死開關。

因此，中國的理性選擇是——
不能讓 H200 成為唯一選項。