在超级计算机方面，中国和美国可谓你追我赶，轮番登顶，凸显出两国在超级计算机方面确实各有自己的优势，然而随着美国的限制对中国供应芯片，中国在超级计算机方面恐怕暂时要被美国卡住脖子了。
超级计算机需要两种核心芯片，分别是CPU和GPU，CPU芯片方面对美国的依赖已大幅下降，申威研发的服务器芯片已在超级计算机方面得到采用，龙芯也在近期发布了龙芯3C5000，在性能方面与11代酷睿i5相当，显示出国产CPU足以替代进口。
国产CPU取得如此快的发展，在于国产CPU已拥有芯片架构技术，依靠芯片架构升级来获得更强的性能，龙芯3C5000就是用14纳米工艺取得了接近Intel先进芯片的性能；另一方面国产CPU还可以通过堆核心的方式提高性能，这与超级计算机强调多个CPU实现并行计算相符合，都在一定程度上缓解了芯片制造对国产CPU的影响。
相比之下，GPU芯片就面临着较大的困难，国产GPU芯片刚刚起步，已宣布研发成功GPU芯片的多家国产GPU芯片企业都是刚诞生不久，在芯片架构技术方面与研发GPU芯片数十年的NVIDIA无法相比。
GPU芯片的研发难度相当大，Intel曾长达20多年位居全球芯片行业第一名，然而Intel在研发GPU芯片方面却屡受挫折，如今Intel的GPU主要还是应用于集成显卡，在独立显卡市场根本无法与NVIDIA相比，就可以看出GPU芯片的技术研发难度有多大。
对于超级计算机来说，GPU芯片的重要性日益凸显，这是因为人工智能技术的兴起，GPU芯片更符合人工智能的需求，GPU在模糊计算、并行计算方面都有独到的优势，在NVIDIA的力推下，如今NVIDIA的GPU芯片已在人工智能领域占据主导地位。
国产GPU芯片无法与NVIDIA相比，还受到芯片制造工艺的制约，由于众所周知的原因，国内一家科技企业已被台积电拒绝代工，国产GPU芯片如今也担忧类似的遭遇，采取的芯片制造工艺落后于NVIDIA，GPU芯片架构和芯片制造工艺都无法与NVIDIA相比，性能方面的差距就大了。
再有就是NVIDIA用10多年时间将它推出的CUDA平台打造成为人工智能等领域的通用平台，由此目前人工智能、自动驾驶等诸多技术都基于NVIDIA的CUDA平台打造，这也是国产GPU芯片打入人工智能行业的障碍之一。
这种种原因都导致国产GPU芯片还难以替代NVIDIA的GPU芯片，在超级计算机方面更是非常依赖NVIDIA的GPU芯片提供强劲的动力，然而目前NVIDIA提供给中国企业的高端芯片A800、H800都是阉割版本，对于超级计算机而言这种严格版本的高端GPU芯片影响甚大，进而影响了中国的超级计算机在性能方面落后于美国。
不过相信这些都是暂时的，NVIDIA的CEO黄仁勋就表示随着中国GPU芯片的发展，中国迟早在GPU芯片技术方面赶上NVIDIA，NVIDIA要保持竞争优势就得加快技术研发，从中国市场赚取更多收入并投入技术研发当中，确保NVIDIA的领先优势。
在美国的影响之下，国内的企业和机构也在增加了对国产CPU和GPU芯片的采购比例，收入的增长将有助于国产GPU芯片的发展，或许3-5年后国产GPU芯片技术就追上NVIDIA，到那时估计美国已挡不住国产芯片了。
