拜登政府正在阻止中國利用美國技術發展人工智能。
美國商務部長雷蒙多在接受采訪時證實了此事，采取的方案主要有兩個： 第一、限制輝達公司「出口先進的人工智能芯片；第二、限制中國企業和個人存取美國數據中心。
其實無論是第一個方案，還是第二個方案， 它的目的就是阻止我們獲得算力。
算力已經成為了一個熱門概念，政府報告、大咖演講都會出現這個詞，很多公司也把算力列入了重點發展領域，如輝達、華為。
那麽究竟什麽是算力呢？算力又能幹什麽呢？其實大部份人都是一知半解，不能準確、全面的回答出來。
算力表面意思就是計算能力，是對資訊、數據的處理能力。
我們日常所討論的CPU、GPU其實只是狹義上的算力，為什麽說是狹義呢？因為只有CPU、GPU它是無法提供算力的，必須和儲存芯片、軟件結合起來才能提供算力。
你比如說輝達的p00，號稱擁有擁有800億個晶體管、2000TFLOPS的算力，但它要整合94GB的記憶體，同時也要依靠輝達的CUDA平台。
廣義的算力就把CPU、GPU（狹義算力），記憶體、硬碟（存力），作業系統、應用程式（演算法），全部包含了進來。
我們國家搞算力，不能簡單的只研發GPU，還要在儲存芯片、作業系統、數據庫上下功夫，要做到兩手抓、兩手都要硬。
否則，我們攻克了GPU，美國又會在儲存芯片、作業系統上堵我們。
算力有什麽價值呢？
美國前國務卿基辛格曾經說過，「誰控制了石油，誰就控制了所有國家」，如今算力正在成為 「21世紀的石油」 。
算力可以催生出強大的人工智能，而人工智能帶來的革命絕不亞於18世紀的蒸汽機、19世紀的電力、20世紀的電腦。
我們日常生活中手機、電腦、平板都離不開算力。網購、滴滴打車、訂外賣也都依靠算力。雲端運算、大數據、區塊鏈等前沿技術也是算力的套用。
醫藥研發、太空計劃、核試驗這些高精尖也要依靠強大的算力支撐。
簡單來說，所有資訊科技有關的一切，都要依靠算力。
中國的算力如何呢？
中國的算力總規模位居 全球第二 ，年增長率接近30%。
截至2022年底，中國算力總規模達到 180百億億次浮點運算/秒， 存力總規模超過 1000EB（1萬億GB）， 國家樞紐節點間的網絡延遲降低到 20毫秒以內，算力核心產業規模達到1.8萬億元。
因為中國人口眾多，擁有高達14億的人口，所以在人均算力方面，我們落後很多，屬於中算力國家。
此外，我們在算力方面還存在著其他問題。
例如，算力增速滿足不了日益增長的算力需求，國產AI芯片單卡算力過低，無法滿足萬億級大模型的訓練等等。
而美國也正是看到了算力的廣闊前景，以及我們在算力方面的弱點，才出手打壓限制。
1、限制輝達出口先進的AI芯片
輝達是GUP領導者，也是AI芯片霸主，掌握了全球數據中心AI加速卡82%的份額，AI訓練領域95%的市場份額，妥妥的AI大贏家。
根據IDC數據，2022年，中國AI加速卡市場上出貨量約為109萬張，其中輝達市場份額為85%，華為10%，百度2%、寒武紀和燧原科技均為1%。
可以看出，中國市場對輝達的依賴非常強，只要限制輝達向中國出口AI芯片，就等於卡住了中國AI領域的脖子。
所以，美國商務部制定了規則： 1、芯片算力達到或超過4800 TOPS，2、傳輸速率超過或達到600GB/秒時，這款芯片就會被納入出口管制的範圍內。
按照規定，輝達A100、p00就在出口管制範圍內，但是輝達不願意放棄中國市場，因此鉆了空子，為中國市場打造了A800、H800。
但是，還沒來得及出售，美國商務部就更改了規則，將原先制定的4800 TOPS以及600GB/秒的限制節點， 由「和」的關系改為「或」的關系。
一字之差，意思大變。這樣一改，閹割版的A800、H800就不能賣了，輝達只能在閹割版的基礎上再閹割一次。
計劃向中國推出HGXp0、L20PCle和L2PCle三款芯片，都支持輝達CUDA架構，分別對應的是訓練、推理和邊緣計算。
p0對應的算力僅為296TFLOPS，約為p00的15%，甚至都比不上華為昇騰910B，算力差距非常明顯。
最關鍵的是p0在集群後的總算力，無法滿足華為盤古、騰訊混元、阿裏通義千問這些萬億級大模型的算力需求。
這種情況下，p0遇冷了，騰訊、阿裏直接表示不需要了，我們準備向國內芯片廠商下訂單了。
但是，美國又出手了。
限制先進半導體器材出口
芯片制造離不開半導體器材，美國、日本、荷蘭三國掌控著全球91.5%的半導體器材，不客氣的說離開這三個國家，任何芯片廠商都會癱瘓。
所以美國、日本、荷蘭先後出台了半導體器材出口限制政策，用於制造14nm以下邏輯芯片、16nm以下DRAM、128層NAND Flash的器材需要獲得特許後才能出口。
雖然三個國家都沒有明確說針對中國企業，但是只要眼睛不瞎的都知道怎麽回事。
因此，為了確保國內芯片生產線的正常營運，中國企業在禁令生效前幾個月瘋狂囤購ASML的光刻器材。
10月進口額為6.7億美元、11月達到了8.2億美元，12月高達11億美元，同比增長了10倍。
2023年全年，從美日荷進口器材總額接近400億美元。
但是，這些進口器材不包括EUV光刻機，分辨率最高的光刻機是ASML的2100i型，可以用於制造7nm，但是良品率方面很難保證。
但是輝達的p00、p00已經達到了4nm工藝了，未來叠代產品將采用3nm工藝。
所以，國產AI芯片要想實作趕超，就必須自主研發光刻機，這是繞不過去的坎。
我們的光刻機還在研發中，美國又出幺蛾子了。
限制存取美國數據中心
美國商務部長雷蒙多在接受采訪時表示，如果中國繞過AI芯片難題，使用美國的雲端運算系統來訓練大模型，那麽我們限制輝達還有什麽意義呢？因此必須關閉這條路徑
同時還表示，拜登政府將提議要求美國雲端運算公司確定，外國實體是否正在存取美國數據中心以訓練人工智能模型。
美國擁有全球最多的數據中心，截至2022年達到了2670個，有153個位於達拉斯，137個位於洛杉磯和灣區。
例如：北維珍尼亞數據中心、達拉斯數據中心、矽谷數據中心、鳳凰城數據中心等等。
因為美國的特殊機制，很多私人企業也在積極建造數據中心，例如亞馬遜、微軟、谷歌等，這些企業都可以提供雲端運算服務。
根據研究機構的最新統計，目前全球前10大雲端運算服務公司分別為：亞馬遜、微軟、谷歌、阿裏巴巴、甲骨文、IBM、騰訊、OVH、DigitalOcean和Linode。
前十大廠商有7家是美國公司，中國企業只有兩家阿裏和騰訊。
如果美國限制中國企業存取美國的雲服務商的話，那麽海外的可選項基本沒有了，因為其他企業還不如國內的阿裏和騰訊。
短期來看，美國在算力方面的一系列騷操作，對我們的影響還是很大的，買不到先進AI芯片，自己研發芯片又受到限制，海外雲服務馬上也用不上了。
在急需算力的關鍵時期，算力不足有可能成為遏制我們快速發展的新問題。
所以，在算力領域，我們腳下的路還很長，我們需要砥礪前行，依靠自主研發解決核心技術，研發關鍵器材，打造軟件系統。
同時，在現有算力下，我們也要合理排程，提高算力利用率，杜絕算力浪費。
作為普通老百姓，能做的就是將我們有限的算力用在工作、學習中，而不僅僅是在三秒鐘的快樂上。
我是科技銘程，喜歡就點個贊吧！
