美國財經媒體 CNBC 的報導，美國持續嚴加控管關鍵半導體，特別是輝達 (NVIDIA) 和超微 (AMD) 所生產的 AI 晶片的出口限制措施。對此，中國的兩大科技廠商騰訊和百度透露了他們正在採取的策略，以在這些限制下繼續參與全球人工智慧競賽。
報導表示，騰訊總裁 Martin Lau 提到，該公司擁有「相當充足」的先前購買的晶片庫存。他指的是繪圖處理器 (GPU)，這種半導體已成為訓練大型 AI 模型的「黃金標準」。訓練這些模型需要 GPU 提供的強大計算能力來處理大量數據。然而，Lau 表示，與美國公司認為需要擴大 GPU 叢集才能創造更先進 AI 的看法不同，騰訊能夠以較小的晶片組合達到良好的訓練結果。這使得他們檢視現有的高階晶片庫存後認為，「應該有足夠的高階晶片來繼續未來幾代模型的訓練」。
AI 執行推理階段，Lau 表示騰訊正透過「軟體最佳化」來提高效率，以便用相同的 GPU 數量執行特定功能。他強調，騰訊也在研究使用計算能力需求較小的模型，並考慮利用中國國內現有的訂製晶片和半導體。Lau 認為，有很多方法可以滿足不斷擴大和成長的推理需求，只需要繼續探索這些途徑，並可能在軟體方面花更多時間，而不是單純靠大量購買 GPU。
百度強調全線能力，包括雲端運算基礎設施、AI 模型及基於這些模型的實際應用，如文心一言聊天機器人。百度 AI 雲業務總裁 Dou Shen 在財報會議表示，即使無法取得最先進的晶片，獨特全線 AI 能力能建構強大應用並提供有意義的價值。
百度也提及軟體最佳化，以及降低運行模型成本的能力，這是在他們擁有大部分的相關技術下所創造的。百度管理層還談到了透過提高效率，能更有效地利用現有的 GPU。Dou Shen 指出，隨著基礎模型推升對大量計算能力的需求，建構和管理大規模 GPU 叢集，以及有效利用 GPU 的能力已成為關鍵競爭優勢。他還指出，中國國內科技公司在 AI 半導體方面取得的進展，認為這將有助於減輕美國晶片限制的影響。Shen 相信，國內開發的自主晶片，搭配日益高效的本土軟體，將共同為中國 AI 生態系統的長期創新奠定堅實基礎。
關於中國國內晶片發展，過去幾年一直在加強本土設計和製造晶片的力道。大多數專家都同意，中國在 GPU 和 AI 晶片領域整體仍落後於美國，但已經取得了一些進展。市調機構 Gartner 表示，囤積是中國公司應對出口限制的方式之一。因為儘管仍落後於美國，但中國在半導體技術也確實取得了一些進展。
Gartner 指中國一直在建立完整半導體生態系統，從材料到設備、晶片和封裝等各環節。儘管進度不一，但中國野心勃勃。必須承認已取得不錯的成功，為中國提供取得 AI 晶片的途徑，或許無法與美國晶片領導者產品競爭，但持續進步。需要注意的是，一些美國企業高層，包括輝達執行長黃仁勳，已經敦促華盛頓取消出口限制，認為這些限制是「失敗的」，對美國企業造成的損害大於中國。
(首圖來源：shutterstock)
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