美國對GPU下重手 國產替代扛得住嗎？_風聞

問道者曉 曦

靴子落地了，美國還是瞄準GPU芯片，對我們下手了。繼去年英偉達的A100和H100被限制出售後，近日，美國再擴大對華芯片出口管制範圍，且更精準了，英偉達為中國特製的A800和H800也被禁止出售了。市場普遍反映是：這是遲早的事，不過是靴子落地罷了。也就是説，市場早有準備。公開信息也説，百度、字節跳動、騰訊和阿里已向英偉達下單了超50億美元的芯片。其中，字節跳動今年就向英偉達訂購了超過10億美元的GPU產品。這是什麼概念呢？這一數據已經接近英偉達去年在中國銷售的商用GPU總額。

那麼這次封鎖的GPU芯片主要是做什麼呢？這麼説吧，GPU用途大致可以分為兩類。一是，顯卡的核心，高質量的遊戲，離不開好的顯卡，好的顯卡離不開性能優異的GPU，這個主要用於民用。二是，人工智能加速卡，訓練人工智能的深度學習，就離不開GPU芯片的算力，這個領域主要客户是科技公司，華為、阿里、騰訊等等，只要研製人工智能，就離不開GPU芯片。這次美國禁止出口的芯片，對準的就是這些科技企業商用人工智能的AI芯片。業內形容這一次新規“全方位無死角”，目的是封堵中國在人工智能領域中的進階之路。

那麼，很多人都很想知道，國產替代能撐得住嗎？通過查閲資料，還有前兩天亞太電協大會和亞布力企業家論壇，恰好都在廈門召開，和多位業內人士交流後，得出的結論是這樣的：如果僅從硬件看，華為、寒武紀、百度崑崙最新芯片的性能，基本可以接近英偉達A100。但是，差距在於，驅動這些算力芯片的軟件生態。

這麼説吧，就好比一台電腦，造出一台電腦不是問題，但是支撐電腦正常運行，需要一系列驅動，還有電腦上的各種應用軟件，如大家每天都在用的WORD、WPS、EXCEL等等。

GPU就好比這台電腦，驅動它需要很強的適配性，也就是與之匹配的生態，否則就會出現這款芯片在某個場景能跑出90%的算力，在另一場景只能跑出70%的效能。目前國內第一批大模型廠商使用的基本都是英偉達A100、A800的芯片，應用的是英偉達構建的完善的CUDA生態。

且不説，我們國產的GPU生態和英偉達還有不少的差距。而且用慣了這個生態，如果貿然更換，意味着你的學習成本、試錯成本、調試成本都會增加，還不一定能跑出原來的效率。

目前，CUDA已成為全球AI基礎設施，主流的AI框架、工具等都以CUDA為基礎進行開發的。這也是，目前我們國產GPU生態最大的阻力。

但是，這次美國的限制措施，又一次為我們敲響了警鐘。儘管國產芯片在性能和軟件生態上，還比不過英偉達等行業巨頭，但在高科技被重重封鎖的當下，“國產替代”很長一段時間都會是國內半導體行業發展的主旋律，畢竟本事只有長在自己身上才安全。