拜登对我国芯片“最后一击”，ASIC架构或成破局

“算力即国力”的背后，必然出现国与国之间的博弈。

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拜登的“最后一击”

2024年12月23日，美国总统拜登发布声明，宣称将采取针对中国所谓“不公平贸易行为”的最新应对措施。这些措施主要聚焦于半导体产业，美方声称此举旨在保护美国工人和企业，同时推动国内基础半导体行业的发展。

拜登政府声称，中国通过非市场化政策、工业规划以及广泛的国家支持，试图在全球半导体产业中占据主导地位。美方认为，这种所谓的“不公平竞争”行为削弱了美国供应链的安全性，并对美国经济构成潜在威胁。

在此背景下，美国贸易代表办公室（USTR）宣布启动基于《1974年贸易法》第301条的调查，重点审视中国在成熟制程半导体领域的相关行为及其对美国经济的所谓“影响”。

该举动被解读为美将芯片管制对准我国成熟芯片，然而，现在拜登又有了新想法。

彭博社9日援引知情人士说法称，美国拜登政府计划赶在卸任前几天颁布新一轮人工智能（AI）芯片出口限制措施。该措施将全球各个国家和地区按照盟友关系划分为三级，目的是将AI技术的发展集中在所谓“友好国家和地区”，防止先进芯片流入中国大陆、俄罗斯等“对手”处，并为全球AI发展设定美国标准。

美国信息和监管事务办公室（OIRA）网站上有关《AI扩散出口管制框架》的页面 OIRA网站截图

“AI扩散出口管制框架”的核心在于创建一个全球许可系统，对美国企业向特定国家出口AI硬件的数量进行限制。具体来说，该政策将全球国家和地区分为三组，分别采取不同的管制措施——

第一组：包括美国视为最亲密、可信赖的盟友，如澳大利亚、加拿大、德国等。在这些地区，企业可以自由部署算力，但前提是必须遵守美国政府的安全要求，并且所部署的算力必须主要集中在这些国家或地区。

第二组：不属于第一组，但也不是GPU禁运国的国家，如新加坡、墨西哥、马来西亚等。这些国家的企业适用“低处理性能”许可豁免，即根据其所需的总算力来限制可以出口的GPU数量。

第三组：包括全面禁止向其数据中心出口受控GPU的国家或地区，主要是《美国出口管理条例》（EAR）规定的D:5组国家以及澳门。

除芯片出口管制外，报道称，新规还限制了封闭式AI模型权重的出口。所谓模型权重，即AI模型内部的核心参数，这些参数通过训练得到，决定了模型如何处理输入数据并生成输出结果。据悉，根据新规，企业将被禁止在“第三梯队”地区托管封闭式模型权重，在“第二梯队”的托管则必须遵守安全标准。

这代表获得VEU地位的“第二梯队”企业将不受到额外限制，底层代码向公众公开的开放式权重模型也不在限制范围内。不过，如果一家“第二梯队”的AI公司希望在开放式模型基础上，额外使用大量算力进行为特定用途服务的“微调”，也需要申请美国政府许可。

据香港《南华早报》上周报道，由于“预算问题”导致专家评审延迟，拜登政府曾决定推迟出台所谓的《AI扩散出口管制框架》，但仍有望在离任前颁布。根据最新报道，知情人士表示，上述新规或最早于当地时间本周五（10日）发布。

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内部反对声音不小

“AI扩散出口管制框架”的出台，无疑将对全球AI产业链产生深远影响。对于美国企业而言，这一政策将增加其出口业务的复杂性和不确定性。企业需要花费更多时间和精力来申请出口许可，同时还需要遵守更为严格的安全要求。这将增加企业的合规成本，并可能影响其在全球市场的竞争力。

美国智库“欧洲政策分析中心”（CEPA）7日发文说，美国官员和政策支持者主张，管制措施将鼓励“地缘政治摇摆国家将AI政策与美国保持一致”，有助于美国保持领先地位。反对者则认为，这反而可能引发部分美国盟友不安， 并促使包括中国在内的其他国家实现技术突破。

美国知名企业软件公司甲骨文（Oracle）执行副总裁肯·格卢克（Ken Glueck）日前撰写多篇文章，批评拜登政府拟发布的新规，称其为“有史以来对美国科技行业最具破坏性的框架之一”。

他指出，拜登政府的管制措施基于一个假设，即没有除了美国以外的国家可以提供高端GPU芯片，但中国和其他国家的企业也靠堆积更多普通GPU芯片获得同等算力，或是研究出替代产品，尤其是在政府的大力支持下。

英伟达负责政府事务的副总裁Ned Finkle在声明中表示：“对国家实施限制的极端政策，将影响世界各国的主流计算机，对于增进国家安全毫无意义，反而会促使世界各国采用替代技术。拜登政府最后一刻宣布这项政策，将成为遭到美国工业界和国际社会批评的遗产。”Finkle说，“我们会呼吁拜登总统不要抢在即将上任的特朗普之前，制定一项只会损害美国经济、让美国倒退的政策。”

此外，该政策还可能引发国际社会的反弹。一些国家可能会认为美国的做法违反了自由贸易原则，并可能采取反制措施。这将进一步加剧国际科技领域的紧张局势，并可能影响全球科技合作与发展。

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中美AI竞赛背后的新冷战

算力，这个曾经只存在于计算机科学领域的专业词汇，正在成为大国博弈的核心战场。当ChatGPT以惊人的速度迭代升级，当Sora展现出颠覆影视产业的潜力，全球终于意识到：人工智能的竞争，本质上是算力的竞争。

美国政府对中国实施高端GPU芯片禁运，英伟达特供版芯片的推出，这些事件背后折射出的是算力竞争的残酷现实。算力不仅是计算能力的体现，更是国家创新能力的根基。在数字经济时代，算力直接决定了人工智能的发展速度和应用深度。

从目前的情况看，美国在AI算力领域的发展则更加均衡。

美国在算法方面一直高度重视技术创新，从深度学习算法到今天的大模型，多数都出自美国的科研团队。同时，美国在数据获取和共享方面相对容易，这得益于其拥有整个西方国家体系几百年的积累。此外，美国在资本市场和政策支持上也具有明显优势，为AI算力的发展提供了强有力的保障。

值得一提的是美国凭借先发优势，在高端芯片设计和制造领域占据主导地位。英伟达、AMD等企业的GPU芯片，已经成为全球AI训练的标配。

而中国则在奋力追赶，华为昇腾、寒武纪等国产芯片的崛起，显示出中国在算力自主化道路上的决心。不过与美国相比，中国的算力芯片生态较为“碎片化”，存在多款算力芯片，不同的芯片对应不同的开发框架、软件栈以及算子库等。这种异构算力之间的协同稳定问题亟待解决，以更好地满足AI应用的需求。

此外，尽管中国在智算中心建设上取得了显著成果，但在数据获取和共享方面仍存在诸多阻碍。这些因素都在一定程度上制约了中国AI算力的发展。

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ASIC架构或成破局关键

AI芯片通常采用GPU和ASIC架构。GPU因其在运算和并行任务处理上的优势成为A!计算中的关键组件，它的算力和显存、带宽决定了GPU的运算能力。

GPU的核心可分为CudaCore、TensorCore等;TensorCore是增强AI计算的核心，相较于并行计算表现卓越的Cuda Core，它更专注于深度学习领域，通过优化矩阵运算来加速A!深度学习的训练和推理任务，其中Nvidia Volta Tensor Core架构较Pascal架构(Cuda Core)的AI吞吐量增加了12倍。

此外，TPU作为ASIC的种专为机器学习设计的AI芯片，相比于CPU、GPU，其在机器学习任务中的高能效脱颖而出。

目前主流AI芯片为GPU和ASIC。国际上，Nvidia的H200Tensor Core GPU以其卓越的计算性能和能效比领先市场，而Google的第六代TPU Trilium ASIC芯片则以其专为机器学习优化的设计提供高速数据处理。在国内，寒武纪的思元370芯片(ASIC)凭借其先进的计算处理能力在智能计算领域占据重要地位，已与主流互联网厂商开展深入适配:海光信息的DCU系列基于GPGPU架构，以其类“CUDA”通用并行计算架构较好地适配、适应国际主流商业计算软件和AI软件。

而当下主流GPU架构存在明显的性能瓶颈。以英伟达最新发布的H100 GPU为例，其理论算力达到1979 TFLOPS，但在实际AI训练任务中，有效利用率往往不足30%。这种效率损失主要源于GPU的通用计算架构设计，使其在处理特定AI任务时产生大量冗余计算。

相较GPU架构， ASIC架构展现出显著优势。谷歌TPU v4在同等功耗下，AI训练性能较GPU提升3倍以上，能效比提升5倍。

这种优势源于ASIC针对特定算法进行硬件级优化，消除了通用计算架构中的冗余设计。在自然语言处理任务中，ASIC芯片的推理速度可达GPU的10倍，延迟降低80%。

市面主流GPU与ASIC规格对比

目前，全球科技巨头已展开ASIC布局，谷歌TPU已迭代至第四代，亚马逊推出Inferentia芯片，特斯拉自研Dojo超算系统。这些专用芯片在各自领域展现出惊人性能：TPU v4在图像识别任务中实现99.9%准确率，Inferentia将推理成本降低70%，Dojo使自动驾驶训练效率提升10倍。

值得一提的是我国AI芯片公司多以 ASIC 为主如知名的昇腾、寒武纪等都属于这一品类。在近两年的全球大模型竞赛中，中国企业并未落后太多，而在未来百花齐放的应用时代，ASIC将不再成为软肋，也将随着 A1芯片的发展大放异彩。

未来三年，ASIC架构将重塑AI计算格局。预计到2025年，全球AI芯片市场规模将突破1000亿美元，其中ASIC占比将超过40%。随着工艺制程进入3nm时代，ASIC的性能优势将进一步扩大，推动AI计算进入专用化时代，届时，全球AI芯片话语权必然出现新的变化。

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编辑｜张毅

审核｜吴新

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