尽管美国限制芯片贸易，中国人工智能公司依然蓬勃发展。

中国两大科技巨头腾讯和百度表示，尽管美国加强了对关键半导体的管控，但它们已经找到了在全球人工智能竞赛中保持竞争力的方法。.

今年4月，美国收紧了对英伟达和AMD部分芯片的出口管制规定，即便此前特朗普政府取消了拜登dent 一项备受争议的规定。这些举措促使中国企业迅速调整策略，以确保其人工智能计划 trac进行。.

两家公司 都讨论了 各自的战略。腾讯总裁dent和百度人工智能云负责人窦申分别阐述了他们如何在高端处理器供应受限的情况下继续推进业务发展。

腾讯拥有“相当tron的GPU储备”。

刘作虎表示， 腾讯 已经储备了“相当充足的tron图形处理器（GPU），这对于训练大型人工智能模型至关重要。通过提前采购，该公司确保了足够的芯片供应，足以支持未来几代模型的研究。

GPU 提供了处理海量数据并帮助模型学习模式所需的强大计算能力。但刘作虎认为，增加 GPU 数量并非总是提升性能的最佳途径。腾讯则专注于挖掘现有芯片的更多性能。.

“这实际上帮助我们审视了我们现有的高端芯片库存，并得出结论：我们应该有足够的高端芯片来继续训练几代模型，”Lau说道。.

为了运行人工智能任务（即推理），腾讯采用“软件优化”来提高每个GPU的效率。刘作虎补充说，公司正在探索更小、更精简的人工智能模型，这些模型所需的计算能力要少得多，但仍然能够提供tron的性能。.

刘作虎表示：“我们需要继续探索这些途径，并且可能需要在软件方面投入更多时间，而不是一味地盲目购买GPU。”他还指出，腾讯可以依靠在中国本土生产的定制芯片和半导体。.

百度可以利用其全栈人工智能技术构建应用程序。

百度运营着中国最大的搜索引擎，它强调了其“全栈式”架构。这意味着它掌控着从数据存储的云服务器到人工智能模型本身（例如其ERNIE聊天机器人）以及基于这些模型构建的应用程序的一切。

百度人工智能云事业部dent 窦申表示：“即使无法获得最先进的芯片，我们独特的全栈人工智能能力也能让我们构建tron的应用程序并创造有意义的价值。”.

百度领导层还重点介绍了他们降低AI工作负载运行成本的软件技巧。由于百度拥有其大部分技术栈，因此可以对从基础设施到底层架构的每一层进行调整，从而最大限度地利用其拥有的每个GPU。.

沈先生表示：“随着基础模型推动对海量计算能力的需求不断增长，构建和管理大规模 GPU 集群以及有效利用 GPU 的能力已成为关键的竞争优势。”.

为了缓解美国芯片管制带来的冲击，百度等公司也转向了国产半导体。沈阳表示，国产芯片与日益高效的本土软件栈相结合，将为中国人工智能领域的长期创新奠定“tron基础”。.

近年来，中国一直在大力发展自主芯片产业。虽然大多数专家认为，国产GPU和AI芯片仍落后于美国产品，但他们也表示，中国在芯片领域的进步显而易见。. 

Gartner 分析师 Gaurav Gupta 指出，囤积物资只是其中一种策略；中国企业在材料、设备、芯片设计和封装方面也取得了稳步进展。.

古普塔在一封电子邮件中表示：“他们已经取得了相当不错的成绩。”他还补充说，这些本土芯片可能还无法与美国领先芯片相媲美，但“正在继续取得进步”。

在华盛顿和硅谷，一些美国企业高管呼吁重新考虑出口限制。英伟达首席执行官黄仁勋本周称这些限制“失败”，并认为它们对美国公司的损害远大于对中国买家的损害。.