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華為芯片落後一代 靠集群計算追趕美國

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華為芯片技術落後美國一代 但靠集群運算提升性能

北京消息——華為技術有限公司CEO任正非週二在接受中國共產黨機關報《人民日報》專訪時表示,華為的芯片技術相比美國同行落後一代,但公司正透過集群運算等方法提升性能。任正非強調,華為每年投入約1800億元人民幣(約250億美元)於研發,並看好複合芯片(由多種元素組合而成)的發展潛力。

針對美國出口管制帶來的芯片供應問題,任正非表示「不用擔心芯片問題」。此言論刊登於《人民日報》頭版之際,美國與中國高層官員正於倫敦續談貿易,預料將討論美國對中國科技限制等議題。

自2019年起,美國為抑制中國科技及軍事發展,實施一系列出口限制,阻止華為及其他中國企業取得先進芯片及相關生產設備。任正非此次是首次就華為先進芯片製造努力發表公開評論,他指出華為只是眾多中國芯片企業之一,並稱美國過度誇大華為成就,「華為並沒有那麼厲害,我們還需要努力才能達到他們的評價。」

任正非解釋,華為的單顆芯片仍落後美國一代,「我們用數學補足物理,用非摩爾定律補足摩爾定律,用集群運算補足單芯片,結果同樣能達到實用水平,軟件對我們來說不是瓶頸。」所謂集群運算是多台電腦協同工作,摩爾定律則是指芯片技術進步速度。

華為AI芯片與美國競爭激烈

華為的Ascend系列AI芯片在中國市場與全球AI芯片龍頭Nvidia競爭。美國商務部上月表示,使用Ascend芯片違反出口管制規定。Nvidia的AI芯片性能優於華為,但因美國禁令,Nvidia無法向中國出售最先進芯片,令其市場份額被華為蠶食。

今年4月,華為推出「AI CloudMatrix 384」系統,將384顆Ascend 910C芯片組成集群,供企業訓練AI模型。分析師指出,該系統在某些指標上甚至超越了Nvidia的GB200 NVL72系統。半導體研究機構SemiAnalysis創辦人Dylan Patel在當月文章中表示,這意味著華為及中國已具備可媲美Nvidia的AI系統能力。

華為和任正非的評論尚未獲Nvidia及美國商務部回應。

任正非補充,華為每年研發費用約三分之一用於理論研究,其餘用於產品研發。他強調,「沒有理論就沒有突破,我們才能追上美國。」

編輯評論:

任正非的發言首次公開承認華為芯片技術落後美國一代,這種坦誠在中美科技競爭中並不常見,反映出華為對自身技術現狀的清晰認識。更值得注意的是,華為積極利用集群運算等非傳統方式彌補單芯片性能不足,這是技術路徑上的一種創新思維,展示出中國企業在限制重重下的適應與突破能力。

美國出口管制確實對華為造成阻礙,但任正非強調理論研究的重要性,說明華為深知長遠科技競爭的本質是基礎科學的積累,而非單純硬件堆積。這或許也透露出華為未來將更多投放資源於基礎理論與創新技術,以期在芯片領域縮小與美國的差距。

此外,華為「AI CloudMatrix 384」集群系統能在部分指標超越Nvidia,暗示中國在AI系統整合能力上已取得重大進展,這對全球AI硬件市場格局產生潛在影響。儘管單芯片性能仍有差距,但系統層面的創新或將成為中國芯片產業突圍的關鍵。

總括而言,華為的現狀與策略反映出中美科技競爭的複雜性與多維度,不僅是技術層面的較量,更涉及戰略思維與資源配置。未來中美雙方在芯片及AI領域的博弈,將繼續牽動全球科技格局和供應鏈安全,值得持續關注。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。

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