最高可能罚款超50亿美元，中国为何会对英伟达动手？

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最高可能罚款超50亿美元，中国为何会对英伟达动手？
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2024-12-10 11:12:09 字号：A- A A+ 来源：观察者网

近期在美国再度升级对华制裁后，中国四大行业协会也集体发声，表示坚决反对美国对华采取出口限制，认为美国相关芯片产品不再安全、不再可靠，建议国内企业谨慎采购美国芯片。

这种底气背后，是中国科技产业的集体突围。

从CPU、GPU、NPU、DPU等各种核心处理器，到操作系统、数据库、AI框架等多种基础软件，再到已成为“国产之光”的存储芯片产业，国产软硬件早已不再是“花架子”。虽然部分领域的国产芯片和软件，在先进性上与国际巨头还有一定差距，但现有成果已可以支撑产业发展，并且在制裁围堵下加速迭代。

以AI领域为例，华为基于昇腾软硬件打造了昇腾云服务，百度昆仑与飞桨及其他国产软硬件组合打造了国产化AI技术生态。在AI芯片领域，海光信息推出了GPGPU架构的DCU处理器，寒武纪推出了思元370等系列加速卡，摩尔线程推出了MTT S4000系列等智算加速卡，壁仞科技也推出了壁砺106M等产品。

今年4月，中国移动智算中心（呼和浩特）投产使用，部署约2万张AI加速卡，AI芯片国产化率超85%，智能算力规模高达6.7EFLOPS（每秒670亿亿次半精度浮点运算）。

8月底，中国移动智算中心（哈尔滨）建成并投产使用，AI芯片国产化率100%，首次通过国产网络设备探索1.8万张智算卡单集群部署规模上限，可提供6.9EFLOPS智能算力。

不仅如此，中国联通北京公司建设了自主创新人工智能算力中心，可提供全国产化AI基础软硬件的300P公共算力能力；在上海临港，中国联通首个全液冷国产超万卡智算集群已建成发布；中国电信今年也已经完成了首个全国产化万卡万参大模型训练。

中国移动智算中心（呼和浩特）

这些案例印证了国产芯片的可用性。

有人可能会说，在先进制程被卡脖子的情况下，国产AI芯片的单卡算力与英伟达高端芯片存在明显差距，并且AI软硬件生态也没有英伟达完善，这会制约大模型训练和推理的效率。

这种说法有一定道理。毕竟就连华为轮值董事长徐直军也坦承，美国在AI芯片领域对中国的制裁长期不会取消，而中国半导体制造工艺由于也受美国制裁，将在相当长时间处于落后状态，这就意味着我们所能制造的芯片的先进性将受到制约。

但需要指出的是，随着AI模型参数越来越大、应用场景越来越复杂，单卡算力的优势正被逐步弱化，AI计算走向集群化是大势所趋，这就给国产算力中心的系统化方案带来契机。

徐直军今年曾直言，人工智能正在成为主导性算力需求，促使计算系统正在发生结构性变化，需要的是系统算力，而不仅仅是单处理器的算力。这些结构性变化，为我们通过架构性创新，开创出一条自主可持续的计算产业发展道路，提供了机遇。

“我们的战略核心就是，充分抓住人工智能变革机遇，基于实际可获得的芯片制造工艺，计算、存储和网络技术协同创新，开创计算架构，打造‘超节点+集群’系统算力解决方案，长期持续满足算力需求。”徐直军说道。

华为云近期也透露，基于CloudMatrix全新架构的昇腾AI云服务将于明年正式上线，CloudMatrix将CPU、NPU、DPU、存储和内存等资源全部互联和池化，从单体算力向矩阵算力演进，以架构性优势提升算力集群的性能。

可见，一方面国产AI芯片正逐步在产业中应用，另一方面中国AI产业也在探索系统化的解决方案，突破单卡算力瓶颈，提供可持续的算力解决方案。

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