我国企业正在竞相建立AI芯片生态系统
随着美国限制我国购买用于人工智能开发的先进半导体，我国正寄希望于国内的替代品——比如华为。
这一任务因美国的限制措施而变得更加困难。因为这些措施不仅阻碍了中国获取全球最先进的芯片，还限制了其获取构建人工智能芯片生态系统所需的关键技术。具体细说，这些限制贯穿整个半导体产业链，涵盖用于生产人工智能芯片的设计工具和制造设备，以及内存芯片等配套元件。
虽然我国已投入数十亿美元试图填补这些缺口，但专家指出——尽管我国在某些领域已通过“蛮力”实现突破，但仍道阻且长。
咨询公司DGA-Albright Stonebridge Group的中国业务合伙人兼高级副总裁保罗·特里奥洛（Paul Triolo）表示：“美国对先进英伟达人工智能芯片的出口管制，既促使了中国产业开始开发替代品，同时也让美国国内企业不得不面临更大的挑战。”
以下是中国在构建人工智能芯片所需的四个关键领域中与世界其他地区相比的现状。
英伟达被视为全球领先的人工智能芯片公司，但大家需要知道的是——该公司实际上并不生产用于人工智能训练和计算的物理芯片。
相反，该公司负责的是人工智能芯片设计，更准确地说，是图形处理单元（GPU）。该公司专利的GPU设计订单随后会被发送到芯片代工厂——这些代工厂专门从事其他公司半导体产品的批量生产。
尽管美国竞争对手如AMD和博通提供各种替代方案，但英伟达的GPU设计仍被广泛认为是行业标准。中国客户对英伟达芯片更是十分青睐，并确实一直在持续购买他们能获得的所有英伟达芯片。
但英伟达正面临华盛顿日益收紧的限制。该公司于4月透露，额外的限制措施阻止了其向中国客户出售H20处理器。
英伟达的H20是其H100处理器的简化版，专门设计用于规避之前的出口管制。然而，专家表示，它仍然比国内可用的任何产品更先进。
但我国希望改变这一现状。
为应对限制措施，更多中国半导体企业正涌入人工智能处理器领域。其中包括恩智浦科技（Enflame Technology）和比伦科技（Biren Technology）等初创企业，它们正试图吸收英伟达留下的数十亿美元GPU需求。
但目前看来，我国没有哪家企业能比华为的芯片设计部门海思（HiSilicon）的产品更接近于完美的替代品。
华为目前量产的最先进GPU是Ascend 910B。据报道，下一代Ascend 910C最早可能于5月开始批量出货，但目前尚未有进一步消息。
SemiAnalysis创始人、首席执行官兼首席分析师迪伦·帕特尔（Dylan Patel）在接受CNBC采访时表示，尽管Ascend芯片仍落后于英伟达，但华为芯片确实已取得显著进展。
帕特尔补充说：“与英伟达受出口限制的芯片相比，华为与H20之间的性能差距不足一代。华为的产品与英伟达获准向中国销售的产品差距并不大。”
他补充称，截至去年，910B落后英伟达两年，而Ascend 910C仅落后一年。
然而，尽管这表明中国在GPU设计能力方面取得了巨大进步，但设计只是阻碍构建具有竞争力的AI芯片生态系统的一个方面。
英伟达（Nvidia）在制造其图形处理器（GPU）的过程中依赖的是全球最大的代工芯片制造商——台积电（TSMC），后者生产了全球大部分先进芯片。
台积电遵守美国芯片管制规定，且被禁止接受美国贸易黑名单上公司的任何芯片订单。而华为曾于2019年被列入该名单。
这促使中国芯片设计公司如华为转向本土芯片代工厂，其中最大的是中芯国际（SMIC）。
中芯国际与台积电存在显著差距——其官方公布的工艺节点为7纳米，所需先进技术水平低于台积电的3纳米工艺。然而，纳米尺寸越小，芯片的处理能力和效率越高。
有迹象表明中芯国际已取得进展。该公司被怀疑为华为Mate 60 Pro的5纳米5G芯片提供了支持，该芯片在2023年曾动摇了美国芯片控制的信心。然而，该公司在成本高效地大规模生产先进GPU方面仍任重道远。
据独立芯片与技术分析师Ray Wang指出，中芯国际的已知产能远不及台积电。
“华为是一家非常优秀的芯片设计公司，但他们仍缺乏优秀的国内芯片制造商，”Ray Wang表示，并指出华为正在开发自己的制造能力。
然而，关键制造设备的缺失阻碍了这两家公司的发展。
中芯国际（SMIC）满足华为图形处理器（GPU）需求的能力也受到了出口管制这一问题的限制，而此次的问题——源自荷兰。
尽管荷兰可能没有知名的半导体设计公司或制造商，但它是全球领先的先进芯片制造设备供应商ASML的所在地——这些设备利用光线或电子束将复杂图案转移到硅片上，构成了微芯片的基础。
根据美国出口管制规定，该国已同意阻止ASML最先进的极紫外光（EUV）光刻机的销售。这些设备对于大规模、成本效益地生产先进GPU至关重要。
据半导体分析公司（SemiAnalysis）分析师杰夫·科赫（Jeff Koch）指出，EUV是阻碍中国先进芯片生产的最大障碍。
他向CNBC表示：“他们已拥有其他大部分设备，但光刻技术正在限制其向3纳米及以下工艺节点扩展的能力。”
中芯国际（SMIC）已通过使用ASML较低端的深紫外光刻系统绕过光刻限制，这类系统面临的限制相对较少。
通过这种“蛮力”方法，生产7纳米芯片是可行的，但良率不佳，且该策略可能已达到极限。
科赫表示补充称，以当前良率来看，SMIC似乎无法生产足够的国产加速器来满足需求。
据报道，中国光刻技术公司SiCarrier Technologies与华为存在关联。
但科赫指出，模仿现有光刻工具可能需要数年甚至数十年时间。中国更可能追求其他技术和不同的光刻方法，以推动创新而非单纯模仿。
尽管GPU常被视为人工智能计算中最关键的组件，但它们绝非唯一。为了进行人工智能训练和计算，GPU必须与内存芯片协同工作，这些内存芯片能够在更广泛的“芯片组”中存储数据。
在人工智能应用中，一种名为HBM的特定类型内存已成为行业标准。韩国的SK海力士在HBM领域处于行业领先地位。该领域的其他公司包括三星和美国的美光科技。
分析师Ray Wang表示:“在人工智能发展的当前阶段，高带宽内存已成为训练和运行人工智能模型的必要条件。”
与荷兰类似，韩国正配合美国主导的芯片限制措施，并于去年12月开始遵守对向中国出口特定HBM内存芯片的新限制。
据路透社报道，中国内存芯片制造商长信存储科技（CXMT）正与芯片封装和测试公司同方微电子合作，处于HBM生产的早期阶段。
Ray Wang表示，CXMT在HBM开发方面预计将落后全球领先企业三到四年，但也面临重大障碍，其中当然美国包括对芯片制造设备的出口管制。
SemiAnalysis今年4月估计，CXMT距离实现合理规模的生产仍需一年时间。
据报道，中国代工厂武汉新芯半导体制造公司正在建设一座工厂以生产HBM晶圆。《南华早报》的一份报告称，尽管双方未确认该合作关系，华为技术有限公司早已与该公司合作生产HBM芯片。
SemiAnalysis在4月的一份报告中指出，华为在设计Ascend 910C AI处理器时，依赖于三星等供应商的HBM库存，尽管该芯片是国内设计的，但仍依赖于在限制措施实施前或尽管存在限制措施而获得的外国产品。
SemiAnalysis表示：“无论是三星的HBM、台积电的晶圆，还是来自美国、荷兰和日本的设备，都对外国产业有着高度依赖。”