这些规则限制了 Nvidia和AMD的芯片的出货量，这些芯片已成为全球科技行业开发聊天机器人和其他人工智能系统的标准。
但 Nvidia 已经为中国市场开发了其芯片的变种，这些变种放慢了速度以满足美国的规定。 行业专家告诉路透社，3 月宣布最新款Nvidia H800，与 Nvidia 最快的美国芯片相比，执行某些AI任务的时间可能会延长10%至30%，而某些成本可能会翻倍。
即使是放慢的Nvidia芯片也对中国公司来说也是进步。 中国最大的科技公司之一腾讯在4月份估计，使用Nvidia H800 的系统将把其最大的人工智能系统的训练时间缩短一半以上，从 11 天减少到 4 天。
86Research 驻上海的分析师Charlie Chai说：与我们交谈的人工智能公司似乎认为这个障碍相对较小且可控。
政府和行业之间的反反复复暴露了美国在减缓中国在高科技领域的进展而又不损害美国公司时面对的挑战。
美国制定规则的部分策略是为了避免这样的冲击，即中国会完全放弃美国的芯片而加倍自己的芯片开发努力。
一位不愿透露姓名的芯片行业高管表示：他们必须在某个地方划清界限，无论划在哪里，他们都将面临如何不立即造成破坏，但如何随着时间的推移削弱中国挑战的能力的。
出口限制有两部分。 第一个限制了芯片计算精确数字的能力，该措施旨在限制可用于军事研究的超级计算机。 芯片行业消息人士称，这是一项有效的措施。
但是计算极其精确的数字在对AI 研发来说不太重要，例如大型语言模型，在这些工作中芯片可以处理的数据量更为重要。
Nvidia 将 H800 出售给中国最大的科技公司，包括腾讯、阿里巴巴和百度公司，用于此类工作，但尚未开始大量出货芯片。
Nvidia在上周的一份声明中说：政府并不寻求损害竞争或美国公司，并允许美国公司为商业活动提供产品，如为消费者提供云服务。它补充说，中国是美国技术的重要客户。
Nvidia上周表示：10 月份的出口管制要求我们生产面对两个市场时差距越来越大的产品。我们遵守法规，同时在每个市场提供尽可能具有竞争力的产品。”
Nvidia首席科学家 Bill Dally 本周在另一份声明中表示：随着训练需求继续每6到12个月翻一番，这种差距将随着时间的推移而迅速扩大。
美国商务部负责监督规则的部门工业与安全局的发言人没有回复置评请求。
美国的第二个限制是关于芯片间的传输速度，这确实会影响人工智能。 ChatGPT 等技术背后的模型太大，无法放在单个芯片上。 相反，它们必须分布在许多芯片上，通常是一次数千个，它们都需要相互通信。
Nvidia 尚未透露中国独有的 H800 芯片的性能细节，但路透社看到的一份规格表显示芯片间的速度为每秒 400 GB，不到 Nvidia 旗舰 H100 芯片每秒 900 GB速度的一半。
人工智能行业的一些人认为，这仍然是足够的。 Naveen Rao是一家名为 MosaicML 的初创公司的首席执行官，该公司专门帮助 AI 模型在有限的硬件上更好地运行，其估计系统速度会降低 10-30%。有一些方法可以通过算法解决所有这些问题，我认为这在很长一段时间内都不会成为平均，比如10年内。
一位因与合作伙伴达成协议而要求匿名的业内消息人士表示：能用钱解决的问题就不是问题。如果中国完成一个人工智能训练任务所需的时间是一个更快的美国芯片的两倍，仍然可以完成这项工作。到那时，你必须花费 2000 万美元而不是 1000 万美元来训练它。这很糟糕吗？是的。但这是否意味着这对阿里巴巴或百度来说是不可能的？不，这不是问题。
此外，AI 研究人员正试图精简他们构建的庞大系统，以降低类似于 ChatGPT 和其他流程的培训产品的成本。 这些将需要更少的芯片，减少芯片与芯片之间的通信，减少美国速度限制的影响。
Anyscale是一家旧金山的初创公司，提供软件帮助公司进行人工智能工作。Anyscale的软件工程师Cade Daniel说：两年前，业界认为人工智能模型会越来越大。如果今天仍然如此，这个出口限制会有更大的影响。这个出口限制的目的是明显的，但它的破坏性还没有达到足够大。
https://www.reuters.com/technolo … t-rules-2023-05-03/
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