中國數據中心被指要堅持使用Nvidia芯片，本土芯片不兼容
隨著美國對Nvidia芯片的出口禁令，使中國的人工智能（AI）發展面臨困難，中國正在努力建立一個本土的GPU市場，試圖減少對受制裁的Nvidia GPU的依賴。然而，兼容性和成本問題卻造成了相當大的挑戰。
美國的出口限制針對中國獲取先進芯片的能力，擔心尖端技術可能會增強中國的軍事能力。這些制裁迫使中國加大力度發展自己的GPU技術，而中國的初創公司在GPU硬件和軟件開發方面已經取得了顯著進展。
不過，從全球認可的Nvidia芯片轉向本土替代品的過程涉及大量工程技術，這減慢了AI技術的進步。儘管中國在這個領域取得了一定進展，但不兼容的系統和技術差距所帶來的挑戰依然相當顯著。
高成本與複雜性
因此，北京的一個政府支持的智庫建議中國數據中心繼續使用Nvidia芯片，因為轉向本土替代品的高成本和複雜性使得這一過程變得困難。Nvidia的A100和H100 GPU廣泛用於訓練AI模型，自2022年8月起被禁止出口到中國，導致該公司推出了修改版的A800和H800。然而，這些芯片在2023年10月也被華盛頓禁止，使中國在獲取其過去依賴的先進硬件方面面臨困境。
儘管中國的GPU初創公司快速發展，智庫指出，將AI模型從Nvidia硬件轉移到本土解決方案的過程依然挑戰重重，因為硬件和軟件之間存在差異。這樣的轉型需要大量的工程投入，將使數據中心承擔巨大的成本，進一步使Nvidia芯片對於可用性有限的情況下變得更具吸引力。
儘管面臨美國的制裁，中國的AI計算能力仍然以快速的速度增長。截至2023年，中國的計算能力（包括中央處理單元（CPU）和GPU）同比增長了27%，達到230 Eflops。基於GPU的計算能力，對於AI模型的訓練和推理至關重要，在同一時期增長甚至更快，增幅達到70%。此外，中國的AI硬件市場也顯著擴張，截至2023年中，超過250個互聯網數據中心（IDC）已經建成或正在建設中。
這些數據中心是當地政府、國營電信運營商和私人投資者共同推動的“新基建”的一部分。然而，這一快速擴張也引發了對產能過剩和利用率不足的擔憂。
未來的挑戰與機遇
中國信息通信科技學院（CAICT）在一份有關中國計算能力發展的報告中指出：「如果條件允許，數據中心可以選擇Nvidia的A100和H100高性能計算單元。如果對計算能力的需求有限，他們也可以選擇H20或其他本土解決方案。」報告還提到，「計算能力的碎片化趨勢越來越嚴重，GPU的平均使用率低於40%……在IDC中硬件存在大的差異，例如GPU、AI加速器和網絡結構，這使得管理和分配硬件資源以滿足AI任務的差異化計算需求變得更困難，進一步妨礙了使用率。」
從這篇報導中，我們可以看到中國在AI領域的發展既面臨挑戰，也充滿機遇。儘管受到外部制裁的影響，中國仍在積極尋找突破口，發展本土技術。這不僅是科技競爭的結果，也是國際政治環境變化的反映。未來，中國如何平衡自主創新與全球技術生態的關係，將成為其持續發展的關鍵。
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