“这一定是很痛苦的……却是不得不做的事。”在2023中国计算机大会上，谈及国产AI算力是否应摆脱对国际的依赖，中科院计算所研究员崔慧敏说道。

在场的专家都点了头。

那是在10月末的秋日沈阳。就在10天前，美国商务部工业和安全局（BIS）宣布重磅规定—对中国升级芯片出口管制。

规则制定者之一，美国商务部负责出口管理的助理部长西亚·肯德勒曾明确放话：“中国已投入大量资源开发超级计算的能力，力争到2030年成为世界人工智能的领先者。”“我们的行动将保护美国的国家安全和外交政策利益，同时发出明确的信息，美国的技术领先地位关乎价值观和创新。”

于是，10月17日，BIS的禁售令，将上述信号再度传递给中国。这则最严芯片出口令将于30天后生效，涵括三大方面：

一是将向中国禁售高性能芯片的标准改为“性能密度”。这一标准将更多AI芯片列入禁止出口名单中，英伟达、AMD、英特尔的产品均在列。

二是扩大了另外40多个国家出口的许可要求，以规避高性能AI芯片从海外其他地区辗转到中国。

最后是将13家中国公司添加到“实体清单”。其中有两家国产GPU企业，壁仞科技、摩尔线程。进入实体清单的公司，未来不得在台积电等先进工厂生产芯片。

一纸新规让如火如荼的AI大模型元年气氛愈发紧张。AI芯片领域，全球格局已经是“一家独大”。花旗研究分析师在今年7月预计，英伟达占据了AI 芯片市场“至少 90%”的份额。

“脱钩”风云中，被“卡脖子”的国产芯片尽早突破英伟达，是现今中国业界的共识。用国家超算计天津中心首席科学家孟祥飞在上述大会的话说：“这不是一个可选项，而是一个必选项。”

问题是，有路吗？怎么走？

被禁以后

无论从什么角度来说，英伟达高端芯片被禁，对多数中国AI创业者而言，都像被浇了一盆冷水。

“现在拿到卡了就是大爷。”10月，一位不愿具名的清华大学计算机教授在私下交流时说道。

一切源于OpenAI率先开启的“暴力美学”—大模型需要至少千亿级参数历练才能涌现智能。成本、计算速度和节能等因素，都催促着慢人一步的中国AI公司，使用最先进的AI芯片。

如果按照部署位置分类，基于深度学习的AI芯片大致有两类：一是部署在边缘侧的芯片。也就是位于产品终端，比如，在一辆自动驾驶汽车里。

这些终端芯片基于训练好的模型进行实时推理、决策，强调实时性。腾讯、Meta推出的自研芯片，都是推理类型。

但當下更稀缺的，是技术门槛更高、部署在云端的芯片。它们的作用更基础—训练大模型，以期AI涌现出类似大学生的智能。

上海通信技术中心前CEO、著有《AI芯片：前沿技术与创新未来》的张臣雄告诉南风窗，自2014年深度学习算法在全球人工智能越加火热以后，美国厂商英伟达推出的GPU获得了巨大市场空间。

一切都是来自技术上的恰好契合：尽管深度学习算法拥有复杂的结构，但这些结构大部分的运算和处理都与一个东西有关—矩阵乘法。

恰好，英伟达此前用于渲染图像、游戏的GPU，尤其擅长矩阵和矩阵的乘法。张臣雄介绍，正是因为发现了GPU的这个特性，从此英伟达逐渐迭代产品，开发出多款适用于AI训练的芯片。

更重要的是，相比于通用型的芯片CPU（中央处理器），英伟达的GPU还完美契合了深度神经网络（DNN）并行计算的特性。不同于CPU按顺序进行计算，GPU有着大量并行架构的设计。这与DNN在训练和推理过程要进行大量独立的、同时进行的矩阵乘法的操作不谋而合。

据南风窗统计，截至2023年11月，明确对外称有训练AI大模型能力的中国芯片公司在个位数。

也因此，基于深度神经网络的大模型，中国公司对GPU的需求达到了顶峰。上海某信息科技公司生态合作副总监张迎告诉南风窗，从2023年上半年开始，英伟达高性能GPU已经在市面上极度短缺。他的公司早在6月订购了十几台英伟达H800。

“稀缺啊，半年了到现在还没拿到货。