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中國AI資料中心向國產晶片轉型面臨的挑戰
根據《南華早報》最近報道，中國人工智慧資料中心在從英偉達的人工智慧GPU過渡到華為提供的替代產品的過程中遇到了重大障礙。中國政府的一項指令規定，公共資助的人工智慧資料中心必須至少使用50%的國產晶片，旨在減少對外國半導體技術的依賴。
這些規定源自於上海市政府去年制定的指導方針，要求上海市的計算設施至少一半的晶片來自中國。截至今年，這些指導方針已擴展為全國性強制要求，影響全國所有人工智慧資料中心。
對 NVIDIA GPU 的擔憂以及向華為替代品的過渡
圍繞NVIDIA H20 GPU的爭議影響了這一轉變。在川普政府決定允許NVIDIA向中國銷售其GPU後，人們開始擔心這些晶片中可能存在後門和漏洞——NVIDIA否認了這些說法。儘管如此，有報告表明，出於這些安全方面的擔憂，中國政府對外國硬體持謹慎態度。同時，中國國內似乎越來越認識到，需要減少對國際晶片的依賴，以支援其人工智慧雄心。
《南華早報》的最新文章強調了新的規定，要求國有運算基礎設施至少50%的晶片需求必須依賴國產晶片——這項規定源自於修訂後的市政法規。自2024年起，這些指導方針將規範資料設施的運作方式，體現出向技術自給自足的更廣泛策略轉變。
NVIDIA GPU 的主要國內替代品是華為與中芯國際合作生產的 GPU，由於美國制裁限制了其獲得先進半導體製造技術和設備的管道，中芯國際只能使用較舊的 7 奈米技術。
雖然NVIDIA的晶片對於訓練先進的AI模型至關重要，但華為的處理器也能處理部署，然而，政府強制的轉型並非沒有複雜性。許多集群運營商發現自己面臨挑戰，因為他們的AI解決方案最初是圍繞NVIDIA技術開發的。
造成這些營運挑戰的一個重要因素是軟體生態系統的差異。 NVIDIA 的 GPU 採用 CUDA 平台，而華為的晶片則依賴 CANN 框架。這種根本性的差異對資料中心構成了障礙，資料中心現在必須整合華為硬件，同時保留最初基於 NVIDIA 基礎架構設計的 AI 模型的功能。
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