中国科技巨头透露了他们如何应对美国芯片限制 以在人工智能竞赛中保持竞争力的方法
【友财网讯】-腾讯和百度这两家中国最大的科技公司之一透露，尽管美国收紧了对关键半导体的一些限制，但它们仍在全球人工智能竞赛中保持领先地位。
该公司的方法包括储存芯片、提高人工智能模型的效率，甚至使用国产半导体。
虽然美国总统唐纳德·特朗普政府取消了拜登时代一项有争议的芯片规定，但它仍在4月份收紧了英伟达（Nvidia）和AMD等公司的部分半导体出口。
该行业的知名企业在最近的财报电话会议上谈到了这个问题。
腾讯是中国最大的即时通讯应用微信的运营商，其总裁刘炽平（Martin Lau）表示，腾讯此前购买的芯片“储备相当充足”。他指的是图形处理单元（GPU），这是一种半导体，已成为训练大型人工智能模型的黄金标准。
这些模型需要GPU提供强大的计算能力来处理大量数据。
但是，刘炽平表示，与美国公司认为GPU集群需要扩展以创造更先进的人工智能的观点相反，腾讯能够用更少的此类芯片获得良好的训练结果。
他说：“这实际上在某种程度上帮助我们审视现有的高端芯片库存，然后说，我们应该有足够的高端芯片来继续我们未来几代人的模型训练。”
至于推理——实际执行人工智能任务的过程，而不仅仅是训练——刘炽平表示，腾讯正在使用“软件优化”来提高效率，以便部署相同数量的GPU来执行特定功能。
刘炽平补充说，公司也在考虑使用不需要这么大计算能力的小型模型。腾讯还表示，它可以利用中国目前提供的定制设计的芯片和半导体。
刘炽平说：“我认为我们有很多方法可以满足不断扩大和增长的推理需求，我们只需要继续探索这些领域，在软件方面花更多的时间，而不是仅仅依靠暴力购买GPU。”
*百度的方法*
中国最大的搜索公司百度吹捧其所谓的“全栈”能力——将其云计算基础设施、人工智能模型和基于这些模型的实际应用（如文心聊天机器人）结合在一起。
“即使没有最先进的芯片，我们独特的全栈人工智能能力也使我们能够构建强大的应用程序并提供有意义的价值。”百度人工智能云业务总裁沈抖上周在公司财报电话会议上表示。
百度还吹捧软件优化和降低运行其模型成本的能力，因为它拥有该堆栈中的大部分技术。百度管理层还谈到了效率，使其能够从其拥有的GPU中获得更多。
沈抖说：“随着基础模型推动了对大规模计算能力的需求，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。”
这位百度高管还吹捧了中国国内科技公司在人工智能半导体领域取得的进展，他说此举将有助于减轻美国芯片限制的影响。
他说：“国内开发的自给自足的芯片，以及越来越高效的本土软件堆栈，将共同为中国人工智能生态系统的长期创新奠定坚实的基础。”
*中国国产芯片焦点*
过去几年，中国一直在加快在本土设计和制造芯片的开发。大多数专家都认为，在GPU和人工智能芯片领域，中国总体上仍落后于美国，但也有一些进步。
Gartner半导体分析师高拉夫·古普塔（Gaurav Gupta）表示，囤积是中国企业应对出口限制的一种方式。此外，中国在半导体技术方面取得了一些进展，尽管仍落后于美国，古普塔补充说。
“中国也一直在发展自己的国内半导体生态系统，从材料到设备，再到芯片和封装。不同的领域取得了不同程度的进步，但令人惊讶的是，中国在这一目标上一直非常一致和雄心勃勃，必须承认他们取得了相当大的成功。”古普塔通过电子邮件告诉CNBC。
“这为他们提供了购买人工智能芯片的途径，这些芯片可能无法与美国芯片领导者的芯片竞争，但会继续取得进展。”
鉴于中国的进展，许多美国企业高管敦促华盛顿取消出口限制。英伟达首席执行官黄仁勋上周称这些限制是“失败”，称它们对美国企业造成的损害比对中国企业造成的损害更大。
