来源：CNBC作者：Arjun Kharpal
中国科技巨头腾讯和百度披露了它们在美国加紧对关键半导体限制的情况下，如何保持在全球人工智能（AI）竞争中的领先地位。
这些方法包括囤积芯片、提高 AI 模型效率，甚至使用国产半导体。
尽管美国前总统特朗普政府废除了拜登时代一项有争议的芯片规则，但今年 4 月，华盛顿仍收紧了对包括英伟达（Nvidia）和超微（AMD）等公司部分半导体的出口限制。
腾讯和百度这两家中国最大科技公司在最近的财报电话会议上谈到了这一问题。
腾讯总裁刘炽平表示，公司拥有“相当强大的芯片库存”，这些芯片是此前购买的。他所指的是图形处理单元（GPU），这种半导体已成为训练庞大 AI 模型的黄金标准。
这些 AI 模型需要 GPU 提供的强大算力来处理大量数据。
但刘炽平指出，与美国公司认为需要不断扩展 GPU 集群以开发更先进 AI 不同，腾讯凭借较小规模的 GPU 集群同样取得了不错的训练效果。
他说：“这实际上帮助我们重新审视了现有的高端芯片库存，我们认为应该有足够的高端芯片，能够支撑我们未来几代模型的训练工作。”
在推理（inferencing，即实际执行 AI 任务）方面，刘炽平表示腾讯正在通过“软件优化”来提升效率，以便在执行某项功能时使用相同数量的 GPU。
他还补充，公司也在研究使用不那么依赖算力的小模型。腾讯还表示，可以使用中国境内可获得的定制芯片和半导体。
“我认为我们有很多方式可以满足不断增长的推理需求，我们需要继续探索这些途径，并可能更多地专注于软件方面，而不仅仅是靠‘蛮力’购买 GPU，”他说。
百度的策略
中国最大的搜索公司百度在财报会议上强调其所谓的“全栈能力”——即结合云计算基础设施、AI 模型以及基于这些模型的实际应用（如文心一言聊天机器人）。
百度智能云业务总裁沈抖表示：“即使无法获得最先进的芯片，我们独特的全栈 AI 能力仍然使我们能够构建强大的应用并提供有价值的成果。”
百度也强调了软件优化能力，以及由于掌握了技术栈中的多数技术，因此可以降低模型运行成本。百度管理层还谈到了一些效率改进，使其能更好地发挥现有 GPU 的效用。
沈抖表示：“随着基础大模型对算力需求不断增加，构建和管理大规模 GPU 集群并高效利用 GPU 的能力，已成为关键的竞争优势。”
这位百度高管还称赞了中国本土科技企业在 AI 半导体方面取得的进展，认为这有助于缓解美国芯片限制带来的影响。
“国产自主芯片，加上日益高效的国产软件栈，将共同构成中国 AI 生态系统长期创新的坚实基础，”沈抖表示。
中国国产芯片发展
中国近年来一直在加速发展本土设计和制造的芯片。尽管多数专家认为中国在 GPU 和 AI 芯片领域总体上仍落后于美国，但也取得了一些进展。
Gartner 半导体分析师 Gaurav Gupta 表示，囤积芯片是中国企业应对出口限制的一种方式。此外，中国在半导体技术上也取得了一定进展，尽管仍落后于美国。
Gupta 在接受 CNBC 邮件采访时表示：“中国还在从材料、设备到芯片与封装等各个环节建立本土半导体生态系统。不同环节的发展程度各不相同，但中国在这个目标上确实非常坚定和有野心，必须承认他们已经取得了相当不错的成就。”
“这为他们提供了获取 AI 芯片的途径，尽管这些芯片可能还无法与美国的芯片领导企业竞争，但它们正在持续进步。”
许多美国高管已呼吁华盛顿取消出口限制。英伟达 CEO 黄仁勋本周称这些限制是“一次失败”，并表示这些限制对美国企业造成的伤害比对中国更大。