美国芯片不再可靠、安全！四协会声明或将进一步加快算力自主创新

美国再次升级对华芯片封锁。当地时间12月2日，美国商务部宣布了新的对华半导体出口管制措施，将140家中国企业列入实体清单，将更多半导体设备、高带宽存储芯片等半导体产品列入出口管制。

此举引发中国互联网协会、中国汽车工业协会、中国半导体行业协会以及中国通信企业协会的强烈反应。12月3日，四行业协会集体发布声明，表示坚决反对美国对华采取出口限制，认为美国相关芯片产品不再安全、不再可靠，建议国内企业谨慎采购美国芯片。

剑指AI竞赛，中国亟需新的算力解决方案

据中国信息通信研究院近日发布的《全球数字经济白皮书》显示，中国在全球AI大模型的占比已超过1/3，达到36%，仅次于美国的44%。在全球AI企业数量上，中国以15%的占比紧随美国之后，位列第二。

美国新一轮半导体管制其实是一系列中美AI竞赛的政策延续，从半导体硬件端切断供给，有效切断AI底层算力供给，进而限制中国人工智能发展。更早前11月下旬，美中经济与安全审查委员会（USCC）发表《2024年国会年度报告》，建议国会“建立并资助一个类似曼哈顿计划的项目，致力于更快获得通用人工智能（AGI）能力”。

一直以来，大模型训练严重依赖于海量AI算力供给，这一点从ChatGPT横空出世以来，以芯片设计和制造为主要业务的英伟达市值一路飙升就可见一斑。想要在新一轮科技浪潮中领跑，就需要获得充足的AI算力，算力是根基也是领先筹码。

华为副董事长、轮值董事长徐直军曾在华为全联接大会2024上表示：“算力是依赖半导体工艺的，但我们必须要面对一个现实，那就是，美国在AI芯片领域对中国的制裁长期不会取消，而中国半导体制造工艺由于也受美国制裁，将在相当长时间处于落后状态，这就意味着我们所能制造的芯片的先进性将受到制约。这是我们打造算力解决方案必须面对的挑战。”

架构性创新，产业多方共筑自主可持续AI算力底座

在美国芯片供应风险加剧的当下，立足中国，只有基于实际可获得的芯片制造工艺打造的算力才是长期可持续的。同时，很多中国企业不具备自建AI算力和自训基础大模型能力，而且自建投入成本巨大且要面临服务器快速迭代和运营维护带来的挑战。基于此，中国AI算力走出了规模化、集约化建设道路，并通过云服务对外提供自主创新的AI算力。云化AI算力成为主流，也是企业更为合理的、可持续的选择。

除了国家层面强调科技自立自强，布局“东数西算”加快推进算力集群建设，产业界也正形成一股股AI创新力量，用“中国方案”支撑产业智能化。北京联通建设了自主创新人工智能算力中心，使用全国产化的昇腾AI基础软硬件，可提供全国产化AI基础软硬件的300P公共算力能力；中国电信积极部署“建设全国一体化算力体系”，在上海超前布局，通过全自研的智算平台，上海临港智算中心可面向多租户提供快速响应、灵活扩展、通智一体、安全可靠的智算云服务。

华为自2023年起启动全面智能化战略，持续打造坚实的算力底座，基于自主创新的昇腾芯片、计算、存储和网络技术协同创新，开创计算架构，打造“超节点+集群”系统算力解决方案，长期持续满足各行各业多样性的AI算力需求，为世界构建算力第二平面。

其中，为满足大模型时代海量算力的需求，华为云打造了昇腾AI云服务，其整合大规模算力集群、计算引擎CANN、AI开发框架MindSpore、ModelArtsAI开发生产线和ModelArtsStudio大模型即服务平台，为千行百业提供了更多元、高效、长稳的算力服务选择，为大模型的训练、推理、AI应用的开发和运行提供稳定可靠的全栈算力保障。

同时，华为云还对昇腾AI云服务进行持续优化，实现万亿参数模型训练40天无中断、平均集群故障恢复时间10分钟，同时将大模型的资源开通时间从月级缩短到天级，加速大模型的开发。目前昇腾AI云服务已全面适配行业主流的100多个大模型，以云服务的方式协助客户开发、训练、托管和应用模型，打造百模千态的“黑土地”。

据悉，基于CloudMatrix全新架构的昇腾AI云服务将于明年正式上线。CloudMatrix将CPU、NPU、DPU、存储和内存等资源全部互联和池化，从单体算力向矩阵算力演进，构建一切可池化、一切皆对等、一切可组合的AI原生云基础设施，以架构性优势提升算力集群的性能，不降低用户体验。

新一轮科技革命和产业变革方兴未艾，人工智能是重要驱动力量，全球围绕着AI、半导体高地的全球创新还将继续。中国企业将给出AI算力的“中国方案”，持续支撑各行各业向数字化转型和智能化升级大步迈进。