Chinese tech giants reveal how they're dealing with U.S. chip curbs to stay in the AI race

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騰訊和百度這兩家中國最大的科技公司透露了它們如何在全球人工智能競爭中保持領先，即使美國對關鍵半導體的限制日益嚴格。

這些公司的方法包括囤積芯片、提高人工智能模型的效率，甚至使用國產半導體。

儘管美國總統唐納德·特朗普的政府取消了一項有爭議的拜登時代芯片規則，但在四月份仍然收緊了對包括英偉達和 AMD 在內的公司的某些半導體出口。

該行業的大牌公司在最近的財報電話會議上討論了這個問題。

騰訊總裁劉熾平表示，他的公司擁有"相當強大的庫存"，這些芯片是之前購買的。他提到的是圖形處理單元（GPU），這是一種已成為訓練大型人工智能模型的黃金標準的半導體。

這些模型需要強大的計算能力，由 GPU 提供，以處理大量數據。

但劉熾平表示，與美國公司認為 GPU 集羣需要擴展以創造更先進的人工智能的觀點相反，騰訊能夠通過較小的芯片組實現良好的訓練效果。

"這實際上幫助我們審視現有的高端芯片庫存，並説，我們應該有足夠的高端芯片來繼續訓練模型，至少可以支持幾代的訓練，"劉熾平説。

關於推理——實際執行人工智能任務的過程，而不僅僅是訓練——劉熾平表示，騰訊正在使用"軟件優化"來提高效率，以便部署相同數量的 GPU 來執行特定功能。

劉熾平補充説，公司還在考慮使用不需要如此大計算能力的小型模型。騰訊還表示，可以利用目前在中國可用的定製設計芯片和半導體。

"我認為我們有很多方法可以滿足不斷擴大的推理需求，我們只需要繼續探索這些途徑，並可能在軟件方面花費更多時間，而不僅僅是通過大量購買 GPU 來解決問題，"劉熾平説。

百度的做法

中國最大的搜索公司百度宣傳其所謂的"全棧"能力——其雲計算基礎設施、人工智能模型和基於這些模型的實際應用（如其 ERNIE 聊天機器人）的結合。

"即使沒有訪問最先進的芯片，我們獨特的全棧人工智能能力使我們能夠構建強大的應用並提供有意義的價值，"百度人工智能雲業務總裁沈抖在本週的財報電話會議上表示。

百度還宣傳了軟件優化和降低運行模型成本的能力，因為它擁有該技術棧中的大部分技術。百度管理層還談到了使其擁有的 GPU 發揮更大效用的效率。

"隨着基礎模型推動對大規模計算能力的需求，構建和管理大規模 GPU 集羣的能力以及有效利用 GPU 的能力已成為關鍵競爭優勢，"沈抖説。

百度高管還宣傳了國內中國科技公司在人工智能半導體方面取得的進展，他表示這將有助於減輕美國芯片限制的影響。

"國內開發的自給自足芯片，加上日益高效的國產軟件棧，將共同為中國人工智能生態系統的長期創新奠定堅實基礎，"沈抖説。

中國國內芯片的關注

近年來，中國一直在加大對本土設計和製造的芯片的開發。大多數專家一致認為，北京在 GPU 和人工智能芯片領域整體上仍落後於美國，但也取得了一些進展。

Gartner 的半導體分析師 Gaurav Gupta 表示，囤積是中國公司應對出口限制的一種方式。此外，儘管仍落後於美國，中國的半導體技術也取得了一些進展，Gupta 補充道。

"中國還在開發自己的國內半導體生態系統，從材料到設備再到芯片和封裝。不同領域的進展程度各不相同，但中國在這一目標上出奇地一致和雄心勃勃，必須承認他們取得了相當不錯的成功，"Gupta 通過電子郵件告訴 CNBC。

"這為他們提供了採購人工智能芯片的途徑，這些芯片或許無法與美國芯片領導者的產品競爭，但仍在不斷取得進展。"

許多美國高管呼籲華盛頓在中國取得進展的背景下取消出口限制。英偉達首席執行官黃仁勳本週稱這些限制為"失敗"，表示它們對美國企業造成的損害超過了對中國的影響。