9 月 17 日，《芯片战争》一书作者、塔夫茨大学副教授克里斯・米勒在最新采访中，对当前全球高端 AI 芯片格局给出了他的观察。他援引行业数据指出，由台积电代工的高端 AI 芯片，目前约占全球 95% 的份额；而中国大陆今年生产的同类产品，预计只占全球个位数比例，其中主要份额来自华为。
米勒把这一差距的核心原因归结为制造设备限制。中国大陆厂商无法获得阿斯麦的 EUV 光刻机，7nm 及以下的先进逻辑制程，只能依靠 DUV 光刻机通过多重曝光工艺实现。多重曝光意味着更多工艺步骤、更长生产周期，同一片晶圆上可合格产出的芯片数量下降，单片成本随之上升。
他在采访中还提出了一个假设性的对照：如果七年前中国首次寻求采购相关设备时，相关供应渠道是开放的，全球高端芯片生产格局可能会呈现完全不同的面貌，中国有可能成为最大的高端芯片生产国之一。
华为的替代路径：单芯片不够，超节点来凑
在单芯片性能层面，华为昇腾 910C 的整体性能仍落后于英伟达 H100，这是行业普遍承认的事实。但华为选择了另一条技术路线：通过超节点方案把多颗芯片高速互联，以聚合算力的方式弥补单颗芯片性能上的差距。
面向下一代产品，昇腾 950DT 的规格也已被披露。这款芯片集成 144GB 高带宽内存，内存带宽达到 4TB/s。更大的片上内存容量和更高的带宽，本身就是应对大模型训练与推理负载的关键指标。
行业观察者普遍认为，这种 "用系统架构补单芯片短板" 的思路，是当前中国大陆 AI 芯片厂商在受限条件下的现实选择。它不追求单颗芯片做到最顶尖，而是通过系统级设计，把可用算力聚合到满足实际业务需求的水平。
管制边界外延：从芯片实体到远程算力访问
伴随中国本土 AI 芯片产业的快速迭代，美国方面的管制思路也在延伸。美国国会众议院此前已提出《远程访问安全法案》，试图把出口管制的适用范围，从实体芯片的跨境流动，进一步扩展到通过网络远程调用算力的场景。
该法案已于 2026 年 1 月在众议院以 369 票赞成、22 票反对的表决结果通过，目前仍在参议院审议流程中。一旦最终落地并生效，其影响将不再局限于芯片硬件本身，而是可能触及云计算、远程租用算力、跨国 AI 服务等更广泛的商业形态。
产业风向转移：先进封装成为新的竞争焦点
米勒在采访中也提到，全球半导体投资和创新的重心，正在从传统的手机、PC 芯片，转向数据中心、AI 芯片架构和先进封装等新方向。这一趋势在中国大陆同样明显。
面对先进制程的设备限制，中国大陆产业界正在积极探索用成熟制程晶粒，通过先进封装技术组合出高带宽、高性能的算力方案，以此部分绕开制程工艺上的瓶颈。这种 Chiplet 路线，已经成为行业公认的可行路径。
但封装方案要落地，仍然离不开关键材料的供应。目前高带宽内存 HBM 的产能，仍高度集中在韩国和美国少数几家厂商手中，这构成了先进封装路线上的另一重制约。
35% 与 15%：两个数字勾勒出的真实差距
行业估算数据显示，2026 年中国大陆半导体整体自给率约为 35%。这个数字听起来不低，但它包含了大量成熟制程、分立器件、消费类芯片等品类。
如果把视角缩窄到先进逻辑制程，也就是 14nm 及以下的品类，自给率仅约 15%。这意味着绝大多数最尖端的 AI 算力芯片、手机 SoC、服务器处理器，仍然依赖海外供应。
米勒和多位行业观察者都指出，当前差距最集中地体现在三个环节：EUV 光刻机、HBM 高带宽内存，以及先进封装的完整产业链。这三个环节能否逐步取得突破，将直接决定未来数年中国大陆高端芯片产业能走到哪一步。
而从更宏观的视角看，技术路线多元化、封装与系统创新价值上升、供应链区域化重构，已经是全球半导体行业不争的趋势。中国大陆产业界选择的路径，本质上是在既定约束下，用系统能力和工程创新去追赶制程上的差距。
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