儘管美國籌碼限制了，但中國人工智能公司仍在蓬勃發展

騰訊和百度是中國頂級科技巨頭的兩位，他們已經找到了在全球人工智能競賽中保持競爭力的方法，即使美國收緊了對關鍵半導體的控制。

4月，即使在特朗普政府解除了President Biden制定的一項有爭議的規則之後，美國也收緊了NVIDIA和AMD對某些籌碼的出口規則。這些舉動促使中國公司迅速適應以保持其在 tracK上的AI計劃。

兩家公司討論了他們的策略。 Tencent的Presi dent ，Martin Lau和Baidu的AI Cloud Head Dou Shen，每個人都闡述了他們計劃如何在高端加工單元限制的情況下推動前進。

Tencent具有GPU的“漂亮的tronG庫存”

勞說，騰訊已經建立了圖形處理單元或GPU的“很漂亮的tron”，這對於培訓大型AI模型至關重要。通過提前購買，該公司獲得了足夠的芯片來爲接下來的幾代模型提供研究。

GPU提供了篩選大量數據所需的原始計算能力，並幫助模型學習模式。但是勞認爲，增加更多的GPU並不總是最好的效果途徑。取而代之的是，Tencent專注於從其已經擁有的芯片中擠出更多的性能。

勞說：“實際上，這有助於我們查看現有的高端芯片清單，並說，我們應該有足夠的高端芯片來繼續對模型進行培訓。”

對於運行AI任務（稱爲推論），Tencent正在使用“軟件優化”來使每個GPU更有效。 Lau補充說，該公司正在探索較小，更精簡的AI模型，這些模型需要較少的計算能力，並且仍然可以提供tronG的結果。

勞說：“我們只需要繼續探索這些場所，並可能花費更多的時間在軟件方面，而不僅僅是購買GPU的野蠻人。”他還指出，騰訊可以依靠中國境內生產的定製設計的芯片和半導體。

百度可以使用其全堆AI構建應用程序

Baidu運營着該國最大的搜索引擎，他指出了其“全棧”設置。這意味着它可以控制從數據壽命的雲服務器到AI模型本身（例如Ernie Chatbot）以及在這些模型之上構建的應用程序。

Baidu的AI AI Cloud Division的dent Dud說：“即使沒有最先進的芯片，我們獨特的全棧AI功能也使我們能夠構建StronG應用程序並提供有意義的價值。”

百度領導者還強調了他們的軟件技巧，以降低運行AI工作負載的成本。由於百度擁有其大部分技術堆棧，因此可以從基礎架構上調整每一層，以使其從其擁有的每個GPU中獲得更多。

Shen說：“由於基礎模型推動了對大量計算能力的需求，因此建立和管理大規模GPU羣集並有效利用GPU的能力已成爲關鍵的競爭優勢。”

爲了緩衝美國芯片路緣的打擊，百度和其他人也轉向了中國製造的半導體。沉說，本土芯片與越來越有效的本地軟件堆棧搭配，將在中國的AI領域構成“作爲tron創新基金會”。

近年來，中國一直在努力建立自己的芯片行業。儘管大多數專家都同意國內GPU和AI芯片仍然落後於我們的產品，但他們說進步很明顯。 

Gartner的分析師Gaurav Gupta指出，庫存只是一種策略。中國的公司還跨越了材料，設備，芯片設計和包裝的穩定增長。

古普塔在一封電子郵件中說：“他們取得了不錯的成就，”這些本土籌碼可能尚未與美國領導人相匹配，而是“繼續取得進步”。

在華盛頓和硅谷，一些美國高管敦促重新考慮出口限制。 NVIDIA的首席執行官詹森黃（Jensen Huang）將其稱爲本週的“失敗”，認爲他們對美國公司造成的傷害比對中國買家的傷害更多。

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