尽管美国筹码限制了，但中国人工智能公司仍在蓬勃发展

腾讯和百度是中国顶级科技巨头的两位，他们已经找到了在全球人工智能竞赛中保持竞争力的方法，即使美国收紧了对关键半导体的控制。

4月，即使在特朗普政府解除了President Biden制定的一项有争议的规则之后，美国也收紧了NVIDIA和AMD对某些筹码的出口规则。这些举动促使中国公司迅速适应以保持其在 tracK上的AI计划。

两家公司讨论了他们的策略。 Tencent的Presi dent ，Martin Lau和Baidu的AI Cloud Head Dou Shen，每个人都阐述了他们计划如何在高端加工单元限制的情况下推动前进。

Tencent具有GPU的“漂亮的tronG库存”

劳说，腾讯已经建立了图形处理单元或GPU的“很漂亮的tron”，这对于培训大型AI模型至关重要。通过提前购买，该公司获得了足够的芯片来为接下来的几代模型提供研究。

GPU提供了筛选大量数据所需的原始计算能力，并帮助模型学习模式。但是劳认为，增加更多的GPU并不总是最好的效果途径。取而代之的是，Tencent专注于从其已经拥有的芯片中挤出更多的性能。

劳说：“实际上，这有助于我们查看现有的高端芯片清单，并说，我们应该有足够的高端芯片来继续对模型进行培训。”

对于运行AI任务（称为推论），Tencent正在使用“软件优化”来使每个GPU更有效。 Lau补充说，该公司正在探索较小，更精简的AI模型，这些模型需要较少的计算能力，并且仍然可以提供tronG的结果。

劳说：“我们只需要继续探索这些场所，并可能花费更多的时间在软件方面，而不仅仅是购买GPU的野蛮人。”他还指出，腾讯可以依靠中国境内生产的定制设计的芯片和半导体。

百度可以使用其全堆AI构建应用程序

Baidu运营着该国最大的搜索引擎，他指出了其“全栈”设置。这意味着它可以控制从数据寿命的云服务器到AI模型本身（例如Ernie Chatbot）以及在这些模型之上构建的应用程序。

Baidu的AI AI Cloud Division的dent Dud说：“即使没有最先进的芯片，我们独特的全栈AI功能也使我们能够构建StronG应用程序并提供有意义的价值。”

百度领导者还强调了他们的软件技巧，以降低运行AI工作负载的成本。由于百度拥有其大部分技术堆栈，因此可以从基础架构上调整每一层，以使其从其拥有的每个GPU中获得更多。

Shen说：“由于基础模型推动了对大量计算能力的需求，因此建立和管理大规模GPU群集并有效利用GPU的能力已成为关键的竞争优势。”

为了缓冲美国芯片路缘的打击，百度和其他人也转向了中国制造的半导体。沉说，本土芯片与越来越有效的本地软件堆栈搭配，将在中国的AI领域构成“作为tron创新基金会”。

近年来，中国一直在努力建立自己的芯片行业。尽管大多数专家都同意国内GPU和AI芯片仍然落后于我们的产品，但他们说进步很明显。 

Gartner的分析师Gaurav Gupta指出，库存只是一种策略。中国的公司还跨越了材料，设备，芯片设计和包装的稳定增长。

古普塔在一封电子邮件中说：“他们取得了不错的成就，”这些本土筹码可能尚未与美国领导人相匹配，而是“继续取得进步”。

在华盛顿和硅谷，一些美国高管敦促重新考虑出口限制。 NVIDIA的首席执行官詹森黄（Jensen Huang）将其称为本周的“失败”，认为他们对美国公司造成的伤害比对中国买家的伤害更多。

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