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海外智库观察
随着人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术的快速发展,中美在这一领域的竞争愈发激烈。特别是在AI芯片制造上,美国通过出口管制限制了中国获取先进芯片和相关技术,但中国通过自主创新,正在奋力追赶。本文基于加拿大国际治理创新中心和大西洋理事会的两篇报告,分析了中国在AI芯片领域和整体技术发展的现状与挑战。CIGI的报告指出,尽管中国在AI芯片技术上仍落后于西方,但华为等企业的突破展示了自主研发的潜力。然而,美国的制裁仍使中国难以在短期内迎头赶上。大西洋理事会的报告则讨论了中国在AI模型开发、先进制造、机器人技术和生物技术等方面的战略布局,表明中国致力于实现技术自主。本文通过分析这些国际智库的观点,揭示了中国在全球AI竞争中的现状和未来发展方向。
加拿大国际治理创新中心
Centre for International Governance Innovation
全球人工智能芯片竞赛中,中国正在奋起直追
2024年9月18日,加拿大国际治理创新中心发布了其高级研究员Alex He撰写的文章《全球人工智能芯片竞赛中,中国正在奋起直追(In the Global AI Chips Race, China Is Playing Catch-Up)》。文章指出,只要中国仍然孤立于全球半导体生态系统之外,西方的领先地位就难以被逾越。
首先,作者指出,中国依赖世界领先的半导体公司制造高端芯片和提供设备,用于国内的芯片制造以及设计芯片所需的软件和工具,但广泛的美国制裁严重限制了中国在芯片行业几乎每个子领域的追赶努力,也阻止了中国获得进口的高性能AI芯片。因此,中国由于持续缺乏关键设备和组件,导致其与国际顶级芯片公司之间的技术差距进一步扩大。在拜登政府于2022年至2023年对先进芯片实施严格出口管制之前,中国公司能够购买或海外制造用于数据中心和云计算、AI模型训练等用途的高端芯片。此时,中国在半导体行业,特别是在芯片制造领域通常比全球领先者如台湾和韩国落后两到三代。然而,在2022年10月美国实施先进芯片禁令之前,特朗普政府于2019年已阻止关键的半导体制造设备如极紫外光刻机向中国出售。2022年8月,拜登政府进一步禁止用于芯片设计的关键电子设计自动化(Electronic Design Automation, EDA)软件(也称为电子计算机辅助设计软件)。芯片禁令完全切断了中国获得用于训练大语言模型和其他AI基础模型的先进芯片的渠道,这也启动了美国与中国之间的生成式AI军备竞赛。在世界领先的芯片制造方面,最先进的AI芯片如Nvidia的H100,是由台积电使用更复杂的4纳米工艺制造的,而Nvidia最新的B100和B200芯片据称使用了台积电世界领先的3纳米工艺。与7纳米工艺相比,3纳米甚至更先进的2纳米工艺可以在每个芯片上放置更多的晶体管,从而实现更快的速度和更强的计算能力,这对于这些AI芯片的性能至关重要。与此同时,中国仍在努力维持其较不先进的14纳米工艺的芯片制造。尽管如此,华为在2023年8月发布的Mate 60 Pro智能手机,在多年美国严格制裁后,仍让世界感到惊讶。该手机配备了华为自家的Kirin 9000s芯片,由中国最先进的晶圆代工厂中芯国际(Semiconductor Manufacturing International Corporation,SMIC)使用7纳米工艺制造。这表明,中国尽管受到制裁,仍取得了关键突破。与Mate 60一起,华为在2022年末发布的第二代Ascend 910B AI芯片也使用了相同的SMIC 7纳米工艺,这同样让美国官员感到震惊。
随后,作者简要阐释了中国芯片的生产工艺。据《金融时报》2023年11月底报道,中芯国际使用较不先进的深紫外光刻机及其第二代7纳米工艺制造了910B AI芯片,这种芯片通常使用更先进的极紫外光刻机制造。简单来说,使用深紫外进行7纳米工艺需要更多的制造步骤,才能在每个芯片上放置尽可能多的晶体管。光刻是芯片制造中的关键步骤,是将高度复杂的电路图案转移到硅片上的过程。极紫外机器只需一次曝光即可在硅片上设置图案,而深紫外机器则需要三到四轮的图案曝光来制造7纳米芯片。多次图案曝光通常涉及更多步骤,使工艺更加复杂且不那么精确,也消耗了更多时间、材料和组件。这也很好地解释了为何芯片生产成本如此之高,成品率(每片硅片上可用芯片的百分比)如此之低,以及为什么只生产了有限数量的Ascend 910B AI芯片。随着多次图案曝光,更多额外步骤会导致每片硅片上更多的缺陷芯片。这种仅有20%超低成品率(芯片大规模生产的理想成品率接近90%)的制造方法在经济上并不可持续,并且似乎是中国政府为这些制造成本异常高、成品率极低的芯片买单。但这表明了美国试图阻止中国技术进步的努力没有奏效,而华为则特别展示了自己在AI芯片领域的实力,并保持了在全球半导体供应链中的市场份额和地位,中芯国际作为中国顶级代工厂也展示了其创新能力。目前,华为和中芯国际现在被视为中国生产先进AI芯片的最大希望。
最后,作者指出,即便中国芯片制造领域有国家强力支持,追赶美国也不容易,制裁也很可能将在未来几年内继续存在。在芯片制造的关键领域,中芯国际直到2022年才开始大规模生产14纳米芯片,而其成熟的生产工艺仍停留在28纳米工艺,仍落后于全球领先公司一到两代。至于芯片设计,华为曾是全球市场的重要参与者,生产过智能手机、5G芯片的系统级芯片。然而,该公司现在在关键设计工具以及来自英国芯片设计公司ARM的处理器架构方面面临瓶颈。在光刻设备方面,由上海微电子装备公司制造的90纳米工艺光刻机是中国国内批量生产的成熟产品。中国目前最好的光刻机是用于28纳米工艺的设备,据称上海微电子装备公司在2023年底正在开发中,但需要几年时间才能交付用于28纳米芯片的批量生产,并且具有良好的成品率。而ASML已经在2024年交付了其用于2纳米工艺的最新极紫外光刻机。海微电子装备公司与ASML的差距仍然在大约二十年左右。因此,中国公司要么使用不在制裁名单上的较不先进的AI芯片,要么等待华为和中芯国际供应短缺的Ascend 910B,要么寄希望于由于日本、荷兰和韩国等不太情愿的盟友的不完美合作,而导致制裁效果有所缓解。美国半导体行业的游说压力也可能反对制裁。中国通过改善与美国主导的民主国家的政治关系,以此来加入先进芯片供应链生态系统也可能会有所帮助。但考虑到地缘政治局势的复杂性以及美中两国国内政治的现状,这种情况短期内不太可能发生。这意味着中国可能将继续加大对芯片设备和制造领域自主创新的投入,尽其所能。在此期间,西方的领先地位似乎难以撼动,只要中国仍然被全球半导体生态系统所孤立。
大西洋理事会
Atlantic Council
中国的AI模型开发生态系统与美国差异显著,AI技术将成为未来战略优先事项
2024年9月18日,大西洋理事会发布了其全球中国中心客座研究员Hanna Dohmen撰写的文章《评估中国人工智能发展并预测其未来技术重点(Assessing China’s AI development and forecasting its future tech priorities)》。文章基于中美两国纷纷提升各自创新生态系统的战略背景,分析了中国和美国人工智能发展战略的侧重点,评估了中国人工智能发展现状与存在的挑战,并讨论了中国未来发展前瞻性技术的优先事项。
首先,作者指出,基于中美战略竞争的纵深发展趋势,中美两国都在采取通过提升各自创新生态系统、提升开发和部署突破新技术的能力以提升竞争力。在战略目标层面,美国的战略目标在于护持其在全球技术发展中的领导地位,而中国则以“自立自强”为战略重点,提出了加快建设创新型国家的战略任务,确立了到2035年把中国建成科技强国的目标。在实践层面,美国选择了将资源集中投入在计算能力和人工智能领域的路径,并致力于中国遏制开发先进半导体方面。
其次,作者指出,评估中国人工智能发展现状的关键问题是厘清中国在人工智能开发中相对于美国的地位。当前,评估中美两国竞争力存在两种标准:第一种标准集中关注人工智能模型的规模和速度,一些学者认为中国的人工智能(Artificial Intelligence, AI)模型开发比美国要落后6至24个月。比如在2024年6月,中国AI初创公司的首席执行官李开复声称其公司比美国领先企业落后6至9个月。第二种标准关注中国AI模型的技术性能和指标,并认为决定未来中国AI发展基调的三个关键指标为AI生态系统、计算基础设施和监管环境。从当前中国AI模型开发生态系统的现状而言,其与美国在规模和结构上存在显著差异。就美国而言,OpenAI、Meta、Google和Anthropic等少数AI巨头主导了AI模型开发生态系统,这类公司利用超大规模计算公司的合作,获得了推动AI开发和部署所需的计算资源。相比之下,中国参与开发大模型的公司数量更加庞大,这种结构导致了中国的AI投资和计算资源的分散。比如,截至2024年8月,中国国家网信办已经批准了超过180个通用型大语言模型,表明大量中国科技公司在争夺国内市场份额。市场份额的分散也反映了投资资金的分散。由于许多投资者对AI初创企业在短期内产生投资回报的能力产生了怀疑,为了寻找具有经济效益的投资机会,许多中国的风头公司试图通过资源整合以分散投资风险。基于所评估的中国AI发展现状,作者还指出了限制中国AI发展的两个因素:其一,美国及其盟国的出口管制深刻影响了中国获取先进计算资源以及训练AI的能力;其二,中国的严格监管和审查制度可能阻碍中国开发具有竞争力的AI模型的能力。
最后,基于上述对中国AI发展现状的评估结果以及对中美AI发展差距的认知,作者指出了未来中国可能发展前瞻性技术的优先事项。第一,先进制造业。作者认为,中国推动AI发展的动机在于提高工业部分的生产效率,提升制造业并提高自动化程度,中国未来的发展重点可能会是利用大语言模型推动简化工业应用程序。比如在2024年初,中国工业和信息化部、科技部等七个部委和政府机构发布了一份指导文件,确定六个“未来产业”为中国工业政策的优先事项。该文件强调,中国应“抓住新一轮科技革命和产业变革的机遇,聚焦主战场——制造业,加快未来产业的发展,支持新型工业化的推进。”第二,机器人技术。该技术的部署在一定程度上是出于面对严峻人口形势的需要,为了应对人口变化所可能带来的经济增长隐忧,中国期望通过发展工业机器人提高生产力。自2017年以来,中国工业机器人的安装量增加了约13%,而这一数值在美国仅为4%。第三,生物技术。具体而言,中国强调在细胞和基因技术、合成生物学和生物工程育种等领域的创新需求,以及利用人工智能等技术赋能的医疗服务。第四,基础研究将越来越成为重要的优先事项。在2024年6月,国家主席习近平在讲话中表示,尽管中国的科技事业取得了重大进展,但原创创新能力仍然相对薄弱,部分关键核心技术受制于人,顶尖科技人才短缺。迫切需要进一步增强紧迫感,强化科技创新力度,抢占科技竞争和未来发展战略高地。
综上,作者指出,中国未来的技术发展优先事项反映了在智能制造、量子计算、生物技术和太空探索等多个领域综合利用人工智能的全面方法,中国致力于重点投入上述领域以期实现技术自主。作者建议美国密切关注中国的政策动态,加大对人工智能和生物技术方面的持续投资,同时,在国际合作中谨慎管理同盟关系和其他合作伙伴关系,以保护美国的国家安全利益,进而维持美国的技术领导地位。
原文链接:
[1]https://www.cigionline.org/articles/in-the-global-ai-chips-race-china-is-playing-catch-up/
[2]https://www.atlanticcouncil.org/content-series/strategic-insights-memos/assessing-chinas-ai-development-and-forecasting-its-future-tech-priorities/
文章检索:周韫斐
编译:边洁、朱奕霏、杨雨虹
审核:王净宇
排版:夏冉
终审:梁正、鲁俊群
往期回顾
清华大学人工智能国际治理研究院(Institute for AI International Governance, Tsinghua University,THU I-AIIG)是2020年4月由清华大学成立的校级科研机构。依托清华大学在人工智能与国际治理方面的已有积累和跨学科优势,研究院面向人工智能国际治理重大理论问题及政策需求开展研究,致力于提升清华在该领域的全球学术影响力和政策引领作用,为中国积极参与人工智能国际治理提供智力支撑。
新浪微博:@清华大学人工智能国际治理研究院
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