尽管面临美国芯片限制，中国AI企业蓬勃发展

中国两大科技巨头腾讯和百度表示，尽管美国加强对关键半导体的控制，但它们已找到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（Nvidia）和超威半导体（AMD）制造的某些芯片的出口规则，即使特朗普政府解除了拜登总统设立的一项有争议的规则。这些举措促使中国企业迅速调整，以确保其人工智能计划按计划推进。

两家公司 讨论了 在最近财报电话会议中阐述了各自的战略。腾讯总裁刘炽平和百度AI云负责人豆神分别阐述了他们如何在高端处理单元受限的情况下继续推进计划。

腾讯拥有“相当强劲的GPU库存”

刘炽平表示 腾讯 已积累了“相当强劲的图形处理单元（GPU）库存”，这对于训练大型AI模型至关重要。通过提前采购，该公司确保了足够的芯片来支持其未来几个“代际”模型的研究。

GPU提供处理海量数据并帮助模型学习模式所需的原始计算能力。但刘炽平认为，增加更多GPU并不总是获得更好结果的最佳途径。相反，腾讯专注于从现有芯片中榨取更多性能。

“这实际上帮助我们审视现有高端芯片库存，并认为我们拥有足够的高端芯片，以在未来几代模型中继续训练，”刘炽平说。

对于运行AI任务（即推理），腾讯正在使用“软件优化”来提高每个GPU的效率。刘炽平补充说，公司正在探索更小、更精简的AI模型，这些模型所需的计算能力大幅减少，但仍能产生强劲的效果。

“我们只需要继续探索这些途径，并在软件方面花费更多时间，而不是仅仅依靠购买GPU的蛮力，”刘炽平说。他还指出，腾讯可以依赖中国国内生产的定制芯片和半导体。

百度可以利用其全栈AI构建应用

百度，它运营着中国最大的搜索引擎，并指出了其“全栈”架构。这意味着它控制着从数据存储的云服务器到AI模型本身（如其ERNIE聊天机器人）以及基于这些模型构建的应用程序的所有环节。

“即使无法获得最先进的芯片，我们独特的全栈AI能力使我们能够构建强大的应用程序并创造有意义的价值，”百度AI云部门总裁豆神说。

百度的领导层还强调了其降低AI工作负载成本的软件技巧。由于百度拥有其技术栈的大部分，它可以调整每一层——从基础设施向上——以从其拥有的每个GPU中获取更多价值。

“随着基础模型推动对巨大计算能力的需求，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，”沈说。

为了缓解美国芯片限制带来的冲击，百度和其他公司也转向了中国制造的半导体。沈表示，国产芯片与日益高效的本地软件栈相结合，将为中国AI领域的“长期创新奠定坚实基础”。

近年来，中国一直在大力推动建立自己的芯片产业。虽然大多数专家同意国内GPU和AI芯片仍落后于美国产品，但他们表示进展是显而易见的。 

Gartner分析师Gaurav Gupta指出，囤积只是策略之一；中国公司在材料、设备、芯片设计和封装方面也取得了稳步进展。

“他们取得了不错的成功，”Gupta在电子邮件中说，并补充说这些国产芯片可能尚未与美国领先者匹敌，但“仍在不断进步”。

在华盛顿和硅谷，一些美国高管呼吁重新审视出口限制。英伟达首席执行官黄仁勋本周称这些限制是“失败”，认为它们对美国公司的伤害大于对中国买家的伤害。