芯片断供即刻生效！美国提前下手：NVIDIA高端芯片禁售国内

美国政府在10月17日突然宣布了一项针对高端芯片的出口管制规定，这是继2022年10月7日之后的又一次对中国半导体产业的制裁升级。这一举动引发了业界和市场的震动和关注，也对中国的人工智能（AI）发展带来了新的挑战。

美国之所以对中国的高端芯片进行出口管制，主要是出于两方面的考虑：一是保护自身的国家安全和技术优势，二是遏制中国的技术进步和竞争力。美国认为，高端芯片是AI技术的核心和基础，如果让中国获得这些芯片，就会威胁到美国在AI领域的领导地位，也会让中国在军事、经济和社会等方面获得更大的优势。因此，美国通过出口管制来限制中国获取高端芯片，从而削弱中国的AI能力和发展潜力。

美国对中国的高端芯片出口管制，不仅对中国有重大影响，也对美国自身有利有弊。从有利方面来看，美国可以保护自己的技术秘密和市场份额，防止中国利用高端芯片来发展AI技术和应用，从而维持自己在AI领域的优势和竞争力。从不利方面来看，美国也会损失一部分收入和客户，因为中国是全球最大的芯片消费市场之一，很多美国公司都依赖于向中国出口芯片来获取利润和增长。此外，美国的出口管制也可能引发其他国家的反制措施，导致全球贸易秩序和供应链受到干扰和破坏。

新出口管制规则的内容和影响范围

美国商务部工业与安全局（BIS）发布了三项新的出口管制规则，分别针对高性能计算芯片、半导体制造设备和超级计算机项目。

这些规则是基于《出口管理条例》（EAR）进行了修订，并将在公开征求意见30天后生效。

第一项规则是关于高性能计算芯片的出口管制。这项规则在2022年10月7日发布的规则基础上进行了两项更新：一是调整了决定是否受限制的技术参数；二是采取了新的措施来应对规避控制的风险。具体来说：

- 调整了技术参数：删除了“互连带宽”作为识别受限芯片的参数，并设置了一个新的“性能密度阈值”作为参数。性能密度阈值是指每个数字处理单元原始计算单元（DPUC）每次操作比特长度乘以每秒运算次数（TOPS）之和。如果该值大于或等于4800TOPS，则该芯片被视为受限制。

- 采取了新措施：为了防止使用新的“Chiplet”技术方法绕开限制，规定了禁售的高算力芯片的尺寸要求。

如果一个芯片由多个Chiplet组成，并且每个Chiplet都小于或等于5平方毫米，则该芯片被视为受限制。

- 此外，该规则还明确了对AI训练芯片的管控，以及限制芯片用于训练大型军民两用的AI基础模型。

- 强化对美国人才的限制：禁止美国人才向中国提供半导体制造设备的技术支持和服务，除非事先获得BIS的许可。

- 增加了需要申请半导体制造设备许可证的国家数量：从中国扩大到美国能够长臂管辖到的21个国家，包括俄罗斯、伊朗、朝鲜、古巴、委内瑞拉等。

- 扩大了半导体制造设备的定义：包括了DUV光刻系统，这是一种先进的芯片制造工具，能够以更高的成本制造出几乎同等制程的芯片。

第三项规则是把更多公司列入到“实体清单”。这项规则增加了两家中国实体及其子公司（共计13家）参与先进计算芯片开发的实体，为这些公司制造芯片就需要BIS的许可。这些公司分别是：

- 北京壁仞科技开发有限公司

- 广州壁仞集成电路有限公司

- 杭州壁仞科技开发有限公司

- 光线云（杭州）科技有限公司

- 摩尔线程智能科技（北京）有限责任公司

- 摩尔线程智能科技（成都）有限责任公司

- 摩尔线程智能科技（上海）有限责任公司

- 上海壁仞信息科技有限公司

- 上海壁仞集成电路有限公司

- 上海壁仞科技股份有限公司

- 超燃半导体（南京）有限公司

- 苏州芯延半导体科技有限公司

- 珠海壁仞集成电路有限公司

这些新的出口管制规则对中国市场的影响范围非常广泛，涉及到互联网巨头、AI创业公司、高校和研究机构等。

这些机构和企业都需要使用高性能计算芯片来进行AI训练和推理，以支持各种AI应用和服务。如果不能从美国购买这些芯片，他们将面临算力缺口和交付延迟的问题，影响他们的业务发展和创新能力。

NVIDIA、AMD等公司的产品禁售情况

NVIDIA是新规定的主要受影响对象之一，他们的A100、A800、H100、H800和L40S等产品被禁售。这些产品都是基于NVIDIA最新的Ampere架构设计的AI加速器芯片，超过了美国政府的限制标准。这些芯片在AI领域有着广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、医疗诊断等。它们可以提供高达312 TFLOPS（每秒万亿次浮点运算）的算力，支持多达7个Petabytes（每个Petabyte相当于1000个Terabytes）的数据处理。

NVIDIA在中国市场拥有很高的份额和声誉，很多互联网巨头和AI创业公司都是他们的客户。例如，阿里巴巴、百度、 .

AMD的AI芯片MI250和Intel的Gaudi 2 AI芯片也受到新规则影响。这两款芯片都是基于7纳米制程工艺的AI加速器芯片，分别提供了120 TFLOPS和160 TFLOPS的算力，适用于云端和边缘端的AI应用。AMD和Intel在中国市场也有不少客户，例如华为、小米、联想、京东等。这些客户也面临着无法从美国购买AI芯片的困境，不得不寻找其他解决方案。

新规则提前生效引发的业界猜测和质疑

美国政府在发布新规则后，没有给出一个明确的生效日期，而是表示将在公开征求意见30天后生效。

然而，在10月20日，美国商务部工业与安全局突然宣布，新规则将立即生效，并要求所有涉及高性能计算芯片出口的公司立即停止出货，并向BIS申请许可证。这一举动引发了业界和市场的猜测和质疑。

有分析认为，美国政府之所以提前实施新规则，是为了阻止国内厂商从中受益。因为在新规则发布后，很多中国客户已经向美国厂商下了大量订单，希望能够在规则生效前拿到芯片。如果按照正常程序，这些订单应该可以正常交付。但是美国政府却突然改变了规则，迫使美国厂商取消订单，并退还已收到的款项。这样一来，美国厂商不仅损失了收入和客户，还可能面临法律风险和声誉损失。

有质疑认为，美国政府之所以提前实施新规则，是违反了《出口管理条例》的程序和原则。

根据《出口管理条例》，BIS在发布新规则后，应该给予公众一个合理的时间来表达意见和建议，并在综合考虑各方利益后确定最终的生效日期。但是美国政府却没有遵守这一程序，而是擅自决定提前实施新规则，并没有给予公众一个合理的解释和说明。这样一来，美国政府不仅损害了自己的信誉和公信力，还可能引发其他国家的不满和反抗。

RTX 4090是否受限制的疑问与分析

RTX 4090是NVIDIA即将推出的最新一代显卡产品，也是基于Ampere架构设计的高性能计算芯片之一。RTX 4090预计将在2023年1月份发布，并于2月份上市。RTX 4090被称为“显卡之王”，它拥有超过200亿个晶体管、24GB GDDR6X显存、10496个CUDA核心、328个张量核心、82个RT核心，能够提供高达36 TFLOPS的单精度浮点运算能力，支持8K分辨率的游戏和视频渲染。

RTX 4090是否受到美国政府的出口管制，目前还没有一个明确的答案。根据美国政府的新规则，如果一个芯片的性能密度阈值大于或等于4800TOPS，就被视为受限制。而RTX 4090的性能密度阈值是多少，目前还没有公开的数据。有分析认为，RTX 4090的性能密度阈值可能在4000TOPS左右，因为它的DPUC数量是10496个，每个DPUC每次操作比特长度是32位，每秒运算次数是1.8GHz。如果按照这个估算，RTX 4090就不会受到限制。但是也有分析认为，RTX 4090的性能密度阈值可能超过4800TOPS，因为它的DPUC数量可能不止10496个，而是更多。

因为NVIDIA在发布Ampere架构时，曾经表示，他们将使用一种新的“SP”（Super Processing）技术来提升芯片的性能。这种技术可以让每个DPUC同时执行两个32位操作或四个16位操作，从而提高芯片的运算效率。如果按照这个假设，RTX 4090就会受到限制。

无论如何，RTX 4090是否受到限制，最终还要看美国政府的判断和决定。如果美国政府认为RTX 4090对中国的AI发展有威胁，就可能将其列入禁售名单。如果美国政府认为RTX 4090对中国的AI发展无关紧要，就可能放宽对其出口管制。目前，我们只能等待美国政府的正式公告和解释。

国内AI芯片市场的现状和挑战

- 制程技术落后：制程技术是衡量芯片性能和功耗的重要指标之一。

目前，全球最先进的制程技术是5纳米工艺，由台积电和三星等公司掌握。而中国最先进的制程技术是14纳米工艺，由中芯国际等公司拥有。这意味着中国在制程技术上落后了至少两代。

- 设计能力不足：设计能力是衡量芯片功能和效率的重要指标之一。目前，全球最先进的设计能力是Ampere架构和Zen架构，由NVIDIA和AMD等公司拥有。而中国最先进的设计能力是神威架构和鲲鹏架构，由中科院计算所和华为等机构拥有。这意味着中国在设计能力上还有很大的提升空间。

- 生态系统不完善：生态系统是衡量芯片应用和服务的重要指标之一。目前，全球最完善的生态系统是CUDA和ROCm平台，由NVIDIA和AMD等公司建立。

而中国最完善的生态系统是飞桨平台和昇腾平台，由百度和华为等公司建 .

面对美国的出口管制，中国的AI芯片市场也面临着巨大的挑战和机遇。一方面，中国需要加快自主研发能力的提升，打破制程技术的瓶颈，缩小与国外竞争对手的差距。另一方面，中国也需要培育本土AI芯片市场，扩大国内需求，提高国产芯片的认可度和使用率。

国内AI芯片企业应对出口管制的思考和解决方案

- 转向其他供应商：如果国内AI芯片企业无法从美国购买高端芯片，可以考虑从其他国家或地区购买。例如，可以从台湾、韩国、日本、欧洲等地区购买芯片或设备。这种策略可以在短期内缓解算力缺口和交付延迟的问题，但是也存在一定的风险和成本。

因为这些地区可能也会受到美国政府的影响或压力，随时可能调整出口政策或提高价格。而且这种策略并不能从根本上解决依赖问题，只能是权宜之计。

- 加强自主研发：如果国内AI芯片企业想要摆脱对外部供应商的依赖，就需要加强自主研发能力，提升自己的技术水平和创新能力。这种策略可以在长期内提高国内AI芯片企业的竞争力和市场份额，但是也需要投入大量的时间和资源。因为要打造自己的制程技术、设计能力和生态系统，并不是一件容易的事情，需要有足够的人才、资金、设备和政策支持。而且这种策略也需要有足够的耐心和信心，不能期待一蹴而就。

- 建立合作伙伴关系：如果国内AI芯片企业想要充分利用现有的资源和优势，就需要建立合作伙伴关系，实现资源共享和优势互补。