香港「南華早報」（SCMP）3日報導，近日「中國人工智能(慧)學會」辦閉門研討會，業界人士在會中說，美國掌握繪圖處理器（GPU）的優勢，也就是藉由同步運算，以致在機器學習方面GPU勝過中央處理器（CPU）。
業界與技術界人士更指出，即因如此，在運算能力方面，美國遙遙領先中國，又因美國嚴禁中國取得最先進晶片，中國可能得藉由以量勝質的方式運用GPU，以訓練人工智慧機器人必須具備的大型語言模式（LLM）。
談到美國禁止輝達（NVIDIA）的資料中心晶片（data centre chip）輸銷中國，業界人士說，既然拿不到優質如（輝達）的A100（高階GPU），那就把運算能力稍遜的GPU集中起來以量取勝。
這位不願具名的業界人士說，運算能力仍是非常重要的，放眼未來，這是攸關競爭得勝的決定性因素。
自從去年11月，微軟投資的新創公司OpenAI研發的聊天機器人ChatGPT問世以來，如今已是時下最熱門的當紅炸子雞，科技大廠紛紛爭相研發各自版本的生成式人工智慧（Generative AI）產品。
這股風潮也擴及至中國，知名搜尋引擎如百度、TikTok的母公司字節跳動、社群媒體與線上遊戲巨賈騰訊控股、電商巨頭阿里巴巴集團等，無不爭相投入研發唯恐落人後。
但已有不少專家提醒，製成像是ChatGPT這樣的產品，中國面臨若干相當不易克服的難關，好比當局動輒對網路科技業強監管，或者越來越難取得先進的半導體，畢竟談到用於訓練人工智慧的晶片，GPU不可或缺。
根據研調機構TrendForce於1日發布的研究報告，建置數量龐大的高階GPU，有助於精簡訓練生成人工智慧所需的時間。
TrendForce估算，即以驅動ChatGPT的生成型預訓練變換（Generative Pre-trained Transformer）模型而論，訓練參數的數量從2018年約1億2000萬，到了2020年激增至將近1800億。
這家研調機構另指出，若以運用輝達的A100估算，使ChatGPT達到商業化應用的程度，所需的GPU數量估計得超過3萬個。
偏偏中國的人工智慧雲端服務供應商，幾乎都是美國英特爾（Intel）、超微（AMD）與輝達的客戶，而他們都是當今生產先進CPU與GPU的主力。
中國紫光集團子公司、西安紫光國芯半導體一名主管也坦言，取得先進晶片製造的技術面臨挑戰。
他說，若特定的人工智慧與GPU晶片運算能力，逾越美國設定的門檻，製造進入設計定案（tape-out）階段可能就會遭管制，先前中國曾有機會提升晶片製造技術至5奈米或7奈米，卻因拿不到先進製造設備而困難重重。
當前中國的晶片設計與製造，仍非常仰賴國外的軟體、工具與其他的技術，而且不論是對於成熟和先進製程的關鍵節點仰賴都無法斷捨離，遑論短期內迎頭趕上。
輝達的資深工程師表示，研發GPU並非是難以掌握的「黑魔法」，因此就類似於ChatGPT的技術而論，中國有機會追上來，只不過要花點時間，但是這個差距經日積月累可能會越來越看不到人家的車尾燈。（中央社）
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