就算美國不給最先進 AI 晶片，中國科技巨頭稱採取 3 方法不影響 AI 競爭力
NVIDIA 執行長黃仁勳近日指出，美國對中國的晶片出口限制「是失敗的政策」，不僅讓 NVIDIA 在中國市佔率從 95% 下降至 50%，還促使中國企業加快自主研發晶片，是美國企業與政府雙方的損失。黃仁勳的擔憂其來有自，調研公司 Gartner 半導體分析師 Gaurav Gupt 表示，儘管中國半導體技術仍落後美國，但已取得一些進展。
《CNBC》報導，中國科技巨頭騰訊、百度透露，即使美國加強了關鍵半導體的出口管制，他們仍將繼續在全球 AI 競賽中維持領先──他們採取的因應措施，包括預先囤積 GPU 晶片、提高 AI 模型效率，以及導入中國自研的半導體。
騰訊：少量 GPU 即能取得良好的 AI 訓練效果
騰訊是中國最大通訊軟體微信的營運商，其總裁劉熾平就曾表示，公司擁有「相當充足的」晶片庫存，也就是訓練 AI 大型語言模型的 GPU。
不過，劉熾平認為，他與美國企業普遍認為需要擴大 GPU 集群以打造更強 AI 的看法不同，騰訊能在較小規模的晶片組合下，達成良好的訓練效果，「這反而促使我們重新檢視高階晶片庫存，發現我們應該已擁有足夠數量，可以支撐未來幾代模型的持續訓練。」
除了認為 AI 訓練能力不受影響，在推理（inferencing）方面，也就是實際執行 AI 任務的過程，騰訊正在使用「軟體優化」來提高效率，甚至考慮使用規模較小、不需大量運算資源的模型。劉熾平也指出，騰訊也能善用中國目前可用的客製化晶片和半導體。
劉熾平表示，「我認為有很多方法可以滿足不斷成長的 AI 推理需求，關鍵是繼續探索這些領域，並正關注於軟體層面的優化，而不是單靠大量購買 GPU。」
百度：掌握「全端」技術、提高 GPU 使用效率
百度是中國最大的搜尋引擎公司，一直以來大力宣傳其「全端」能力，也就是結合雲端運算基礎設施、AI 模型，以及 AI 應用程式的能力，日前其推出 ERNIE 聊天機器人。百度 AI 雲端業務總裁沈抖在最新財報會議上直言，「即使沒有最先進的晶片，我們獨特的全端 AI 功能，也能讓我們建立強大的應用程式，提供有意義的價值。」
此外，百度也大力宣傳自家的軟體優化、降低模型營運成本的能力，因為它擁有這些技術堆疊中的大部分技術。針對 AI 硬體，百度也強調提高 GPU 使用效率的能力，認為建立和管理大規模的 GPU，以及有效利用 GPU 的能力是其關鍵競爭優勢。
對於百度來說，大力宣傳中國科技公司在 AI 半導體領域的進展，也有助於減輕美國晶片出口限制的影響。沈抖日前在百度財報電話會議中表示：「國產晶片與日益高效的本土軟體，將為中國的 AI 生態系統奠定長期創新的堅實基礎。」
百度與騰訊的說法顯示，目前許多中國科技公司正透過國產晶片與軟硬體協同優化，緩解來自美國出口管制的壓力。百度今年第一季財報顯示，其 AI 雲業務帶動非廣告收入年增 40%。
分析師怎麼看中國國產晶片？
過去幾年，中國一直在加強自主設計和製造晶片的研發能力，Gartner 半導體分析師 Gaurav Gupta 表示，預先囤貨只是中國企業應對美國出口限制的方式之一，另方面，中國持續發展從材料設備、晶片封裝的自主半導體生態系統，並在不同層面取得進展。
Gupta 指出，即便中國所能採購的晶片不是全球最頂尖的規格，「可能無法與美國晶片市場領導者的晶片競爭，但仍在不斷取得進步。」
由於中國半導體技術的持續進展，許多美國企業高層呼籲美國政府放寬出口限制。除了黃仁勳，OpenAI、微軟、AMD 日前也在美國參議院聽證會上表示，美國除了加強基礎建設，也要放寬 AI 晶片出口才能領先於中國。微軟 Brad Smith 指出，「決定美中誰能在這場競賽中勝出的首要因素，是哪一方的技術能在全球被最廣泛採用。」
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《CNBC》、《Reuters》、《CNN》，首圖來源：Image Creator 生成。