现实和残酷，英伟达H200在算力、显存、生态三个维度全面碾压摩尔线程现有产品，但后者在国产替代赛道上具备独特价值。实测差距有多残酷？根据中国信通院《2025国产AI算力报告》的实测数据：训练效率：同样训练一轮大模型，MTT S5000需要11小时，而A100仅需6.5小时（H200预计更快）推理性能：MTT S5000 FP8推理速度为120 tokens/s，仅为A100的70%能效比：H20的单位功耗性能是MTT S5000的1.7倍。生态系统的代际差距，这种差距不仅体现在硬件参数上，更体现在软件生态的成熟度：开发者数量：CUDA生态拥有500万+开发者，MUSA生态仅约10万人框架适配：CUDA算子适配率超95%，MUSA仅65%迁移成本：从CUDA迁移到MUSA的项目成本是英伟达的6倍。
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