美国芯片禁令升级，英伟达H800A800将被禁售！

美国再次收紧对我国出口尖端AI芯片，英伟达等制造商的A100、A800、H100、H800等芯片均受到影响，甚至包括RTX 4090。新规全面收紧尖端AI芯片对华出口，目的是阻碍中国在人工智能和计算机领域的发展。除了GPU芯片的算力大小和芯片间传输速率外，更严格的新规将于30天内生效。在去年的禁令中，美国曾禁止出口超过2个阈值的芯片：一个是芯片所含算力的大小，另一个是芯片之间相互通信的速率。因为AI系统需要在同一时间将成千上万的芯片串联在一起，处理大量数据。而英伟达特供版的芯片H800/A800做到了保持在通信限制之下，同时仍能训练AI模型，因为它们保留了强大的计算能力。

但是，新规加入了更严格的限制条件，只有总算力低于300 TFLOPS，且每平方毫米370 GFLOPS以下的芯片才能被出口，这意味着英伟达等公司销售高性能半导体的限制将更加严重。这些限制对英伟达等公司的影响很大。据称，英伟达在数据中心芯片方面的收入，有多达25%都依赖于中国市场。这次新规的出台，将导致英伟达、AMD和英特尔的股价一度大跌。此外，芯片设计公司摩尔线程和壁仞科技也被拉入了最新的黑名单中。这些公司想要绕过限制，也将面临更大的挑战。美国商务部长雷蒙多表示，此次限制将在30天内生效，同时也暗示法规可能每年更新一次。这将对AI芯片的研发和应用产生重大影响。

然而，在这种情况下，中国的AI产业需要更多的自主创新和技术积累，才能在人工智能领域取得更大的进展。总体而言，美国再次收紧对我国出口尖端AI芯片，新规对英伟达等公司来说是一个巨大的挑战，也给中国的AI产业带来了重大影响。中国需要更多的自主创新和技术积累，以应对这种情况。美国出台新规限制中国芯片进口，专注于算力和性能密度。根据新规，出口速度超过300 TFLOPS的数据中心芯片将被禁止销售，而速度为150-300 TFLOPS的芯片则需满足每平方毫米370 GFLOPS的性能密度才能销售。虽然这些规则不适用于消费产品的芯片，但出口商在出口速度超过300 TFLOPS的芯片时也必须上报。

受影响的英伟达芯片包括A100、A800、H100、H800、L40和L40S，甚至连RTX 4090也需要额外的许可要求。此外，集成了一个或多个涵盖集成电路的系统也在新许可要求的范围内。这次新规还针对Chiplet技术进行限制，以防止中国公司通过组装小芯片来规避限制。中国GPU企业也被列入黑名单。尽管如此，业内人士认为中国公司仍会努力填补市场上的空白。美国近日发布了新规，对中国芯片进口进行了限制。这次新规主要集中在算力和性能密度方面，旨在控制更多的芯片，包括英伟达的特供版。新规取消了之前的带宽参数，取而代之的是性能密度。

根据新规，出口速度超过300 TFLOPS的数据中心芯片将被禁止销售，而速度为150-300 TFLOPS的芯片则需满足每平方毫米370 GFLOPS的性能密度才能销售。此举旨在防止这些芯片被大量用于训练AI模型。尽管这些规则不适用于消费产品的芯片，但出口商在出口速度超过300 TFLOPS的芯片时也必须上报。此外，英伟达的多款芯片，包括A100、A800、H100、H800、L40和L40S，甚至连RTX 4090都需要额外的许可要求。目前，受影响的芯片似乎只剩下英伟达V100。根据该芯片的参数，它的芯片相互通信速率为300 GB/s，运行速度最大为125 TFLOPS。

同样，任何集成了一个或多个所涵盖集成电路的系统（包括但不限于DGX和HGX系统）也在新许可要求的涵盖范围之内。这次新规对于中国芯片行业来说，无疑是一个重大的挑战。然而，美国并不仅仅是在限制芯片的算力和性能密度，他们还试图堵住中国芯片行业的另一个漏洞——Chiplet技术。通过这种技术，芯片的较小部分可以连接在一起，形成一个完整的芯片。美国担心中国公司通过Chiplet获取符合规定的小芯片，然后再秘密组装成更大的芯片。为了防止这种变通方法，新规增加了性能密度的限制，对芯片在一定尺寸中的计算能力进行了限制。虽然这对中国芯片行业来说是一次挑战，但也可能促使他们加快技术创新，将Chiplet方法发展成为中国半导体行业未来的核心。

值得注意的是，不仅仅是中国芯片行业受到了影响，连中国的GPU企业也被列入了黑名单。这无疑给中国芯片行业带来了更大的压力。然而，业内人士认为，如果美国芯片在中国被禁，中国公司会努力填补市场上的空白。尽管目前面临一些困难，但中国芯片行业在过去几年取得了长足的发展，不断提升了自身的研发能力和技术水平。因此，虽然这次新规对中国芯片行业造成了一定的冲击，但中国公司有能力应对并寻找新的发展机遇。总的来说，美国发布的新规限制了中国芯片进口，将重点放在算力和性能密度方面。这将对中国芯片行业造成一定的冲击，尤其是在数据中心芯片领域。然而，这也可能促使中国芯片行业加快技术创新，努力填补市场上的空白。

尽管面临困难，但中国芯片行业有着强大的实力和潜力，相信他们可以应对挑战并找到新的发展机遇。最终，关键在于中国芯片行业要加强自身的研发能力，提升技术水平，以便在国际竞争中占据更有利的位置。同时，政府也应加大对芯片产业的支持力度，为中国芯片行业的创新发展提供更多的政策和资金支持。你认为，中国芯片行业如何应对美国的新规？他们有没有可能在国际竞争中取得更大的优势？请留言分享你的看法。摩尔线程和壁仞科技：中国替代英伟达芯片的最佳候选者随着美国将摩尔线程和壁仞科技列入实体清单，中国替代英伟达芯片的计划面临了新的挑战。这一举措限制了台湾半导体公司或其他使用美国设备的制造商为这两家公司制造芯片，给中国的芯片工厂敲响了警钟。

而美国声称，任何包含500亿或更多晶体管，并使用高带宽内存的芯片，都被视为危险信号。这意味着出口商需要格外小心，是否需要许可证才能向中国发货。这一门槛几乎包含了所有先进的AI芯片，帮助芯片工厂发现规避规则的行为。此外，美国还限制了DUV光刻机的使用，将先进芯片的出口许可证要求增加到22个国家，并扩大了管制范围，以防止境外子公司购买违禁芯片。在这一背景下，中国内部巨头开始大量囤货，以确保供应链的稳定。国内互联网巨头囤货保供应对于中国国内互联网巨头来说，摩尔线程和壁仞科技的列入实体清单无疑给他们的芯片采购计划带来了一定的压力。然而，根据最新的消息，这些巨头似乎早已料到了这一情况，并且已经采取了行动。

据报道，百度、字节、腾讯和阿里已经向英伟达下定了10万块A800芯片，总价值约10亿美元，并将于今年交付。此外，还有40亿美元的GPU订单，预计将在2024年交付。内部人士透露，字节已经储备了至少1万个英伟达GPU来支持各种生成式人工智能产品。他们还补充道，该公司还订购了近7万个A800芯片，总价值约7亿美元，将于明年交付。英伟达在一份声明中表示，消费者互联网公司和云提供商每年在数据中心组件上投资数十亿美元，并且往往提前数月下单。这些巨头的大规模囤货行为表明，他们正在采取措施以维护供应链的稳定性。美国限制引发的担忧美国的限制措施对中国芯片工业的发展构成了一定的挑战。

DUV光刻机的受限以及先进芯片的出口许可证要求扩大到22个国家，都意味着中国的芯片制造商将面临更大的困难。此外，为了防止境外子公司购买违禁芯片，美国还将管制范围扩大到最终母公司总部设在上述国家的任何公司。这些限制措施的实施可能会对中国的芯片工业造成一定的冲击，并可能导致供应链的中断。尽管中国内部巨头采取了大规模囤货的措施，但在长期来看，如何应对美国的限制措施仍然是一个重要的问题。中国芯片工业的前景尽管面临一系列挑战，中国的芯片工业仍然具有巨大的发展潜力。中国政府一直致力于推动国内芯片产业的发展，并投入了大量资金和资源。随着国内芯片制造技术的不断进步，中国的芯片产品在市场上的竞争力也在不断增强。

此外，国内巨头对本土芯片的大规模采购行为也表明，他们对中国芯片工业的前景充满信心。然而，中国的芯片工业仍然面临着一些挑战，如技术标准与国际水平的差距、缺乏核心技术、供应链的脆弱性等。因此，为了实现芯片工业的可持续发展，中国需要进一步加强技术创新，提高自主研发能力，并加强与国际合作，共同推动芯片产业的发展。总结和展望美国对摩尔线程和壁仞科技的限制措施对中国芯片工业带来了新的挑战。然而，中国的互联网巨头已经采取了行动，囤货保证供应链的稳定性。尽管如此，美国的限制措施仍然引发了对中国芯片工业长期发展的担忧。中国的芯片工业仍然具有巨大的发展潜力，但同时也面临着一些挑战。

为了实现芯片工业的可持续发展，中国需要进一步加强自主研发能力，并加强与国际合作。未来，如何应对美国的限制措施，以及如何推动芯片工业的创新和发展，都是中国芯片产业必须面对和解决的问题。您对中国芯片工业的发展有何看法？您认为中国应该如何应对美国的限制措施？欢迎留言分享您的观点和看法。中国互联网巨头面临芯片短缺随着全球生成式AI的不断推进，大多数中国互联网巨头可用于训练大型语言模型的芯片库存不到几千个，这也导致了芯片成本的增长。许多企业纷纷发展自家的大模型，与此同时，也出现了许多新的问题，训练大模型用什么芯片？下一代模型对算力的需求又将有多大？阿里、百度和腾讯云的应对策略阿里发布自家大模型通义千问后，并将其整合到各线产品中。

百度也在全力投入大模型的研发和应用中，文心一言不断迭代升级，现能与GPT-4媲美。腾讯云发布了一个全新的服务器集群，其中就使用了英伟达H800。这些措施能否解决芯片短缺的问题呢？GPT-4模型的巨大算力需求GPT-4采用的是MoE架构，由8个220B模型组成，参数量达1.76万亿，OpenAI训练GPT-4的FLOPS约为2.15e25，在大约25000个A100上训练了90到100天，利用率在32%到36%之间。那么，对于下一代模型，人们口中的「GPT-5」，对算力又将有多大的需求？此前摩根士丹利曾表示，GPT-5将使用25000个GPU，自2月以来已经开始训练，但是Sam Altman之后澄清了GPT-5尚未进行训练。

另根据马斯克的说法，GPT-5可能需要30000-50000块H100。如果科技大厂想要进一步推进大模型的迭代升级，还需要极大的算力支持。芯片短缺问题的解决方案英伟达首席科学家Bill Dally曾表示：「随着训练需求每6到12个月翻一番，这一差距将随着时间的推移而迅速扩大。」尽管如此，业界也在积极探索解决芯片短缺问题的方案。比如蚂蚁金服正在研发自家AI芯片，百度也在使用自家的Kunlun芯片。此外，还有业界专家提出了一些解决方案，比如利用分布式机器学习算法来提高算力利用率。结论芯片短缺问题是当前大模型研发的一大瓶颈。虽然目前还没有一个完美的解决方案，但是业界仍在不断尝试。

对于未来的发展，如何进一步提高算力利用率，是一个需要持续深入研究的问题。美国如何在2023年前切断中国的更多人工智能芯片供应？在全球技术竞争中，人工智能是一个关键的领域，而芯片是支撑人工智能发展的重要基础。然而，美国政府计划在2023年之前切断中国的更多人工智能芯片供应，这引发了人们对于美中科技战的关注和分析。那么，美国是如何计划实现这一目标的呢？首先，美国将加强对芯片制造关键技术的控制。根据计划，美国政府将限制对中国企业和个人的芯片技术出口，并限制中国在芯片制造领域的参与。这一举措旨在阻止中国获得关键的芯片制造技术，从而限制中国的人工智能芯片供应。其次，美国将加强对中国企业的监管和审查。

根据计划，美国政府将加强对中国企业的投资审查，并对那些涉及敏感技术的投资进行限制。这将使得中国企业难以获得外国技术和资金支持，从而影响其在人工智能芯片领域的发展。此外，美国还将加强对人工智能领域的研发投资。根据计划，美国政府将增加对人工智能研发的资金投入，并鼓励私营部门的投资。这将帮助美国在人工智能芯片领域取得技术优势，从而减少对中国芯片的依赖。然而，这一计划也面临着一些挑战和争议。首先，中国在人工智能芯片领域的发展已经取得了一定的成就，具备了一定的技术实力。因此，限制中国的人工智能芯片供应并不是一件容易的事情。其次，这样的措施也可能对全球科技产业链造成一定的冲击，影响各国的合作与发展。

综上所述，美国计划在2023年之前切断中国的更多人工智能芯片供应，通过加强技术控制、监管和审查以及加大研发投资的方式来实现这一目标。然而，这一计划需要面对诸多挑战和争议。在当前全球科技竞争加剧的背景下，如何平衡各国的利益和合作，是一个值得深思的问题。您对这一话题有何看法？