这种**“批准了但没发货”**的情况凸显出中国企业的核心担忧:外国高端芯片的供应可能随政策变化而被延迟、限制甚至取消。
在这种背景下,本土芯片厂商迅速填补空缺。其中最受关注的是华为的昇腾(Ascend)AI处理器,正逐渐被部署在越来越多中国AI系统中,用来替代英伟达GPU。
随着国产AI芯片性能提升,以及针对这些芯片优化的AI模型不断出现,中国正在形成一个从芯片、模型到云平台和应用的本土AI技术体系。
这种生态一旦建立,会产生明显的网络效应:
结果是,替代进口GPU的技术门槛会逐渐下降。
中国最大的云计算公司在这一转型中扮演关键角色。阿里巴巴和腾讯都宣布将增加AI基础设施和数据中心支出,同时准备在云平台中整合更多国产芯片。
例如,阿里巴巴管理层表示,未来三年可能在AI数据中心领域投入超过3800亿元人民币。
大型云厂商之所以影响巨大,是因为它们:
当这些公司支持国产处理器时,初创企业和大型企业也更容易在同一硬件生态上开发AI服务。
中国政府也将半导体和AI算力视为战略产业。美国对先进芯片和制造设备的出口限制,加速了中国推动技术本土化的步伐。
这一目标不仅是技术竞争问题,也涉及产业安全。
如果核心算力依赖国外供应,一旦出口政策变化,就可能影响:
因此,北京希望构建一个完整的本土AI产业链。
即使国产芯片在进步,英伟达GPU依然具有明显优势,例如强大的性能和成熟的CUDA软件生态。
因此,中国科技公司并不会完全放弃英伟达。更现实的策略正在形成:
据报道,中国科技巨头未来可能采购超过40万枚H200加速器,这些芯片可以在短期内缓解算力压力,而国产芯片则在长期逐步扩大规模。
最初对国产AI芯片的投入是一种被动应对,但现在正在演变为中国科技产业的结构性转变。
AI算力正越来越被视为类似电力或通信网络的关键基础设施。谁能控制处理器、软件框架和云平台,就在人工智能竞争中占据主动。
因此,对腾讯、阿里巴巴等公司来说,投资国产AI芯片并不只是替代英伟达,而是为了确保未来的AI系统不会依赖单一的外国供应商。
在技术与地缘政治高度交织的时代,“算力主权”正成为中国AI战略的重要组成部分。