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美中人工智慧競賽

作者：國華B 於 2024-4-12 05:19 發表於最熱鬧的華人社交網路--貝殼村

通用分類:政經軍事

人工智慧，尤其是大模型生成式人工智慧的發展，使美中競爭更加炙熱（下圖 Linkedin）。一方面，視頻生成大模型Sora的問世讓中國大陸增加了追趕美國的緊迫感。北京正在努力縮小差距，承諾投入數百億美元實現到本世紀末成為人工智慧創新世界領導者的目標。而據認為在這場競賽中領先中國大陸幾年的美國，則對中國大陸在人工智慧能力方面取得的巨大進展耿耿於懷。為取得對北京的絕對領先優勢，華盛頓施出了各種措施積極予以遏制。無論美國，還是中國大陸，都全力以赴all in地投入這場可能決定國家命運的人工智慧之戰。儘管美國取得了暫時的領先，對美中兩國來說，這是一場遠未結束的競爭，兩國都有自己的一系列挑戰需要克服。

美國人工智慧現狀

英偉達的A100和H100晶元在人工智慧時代炙手可熱，是OpenAI、微軟、谷歌、Meta和亞馬遜競相追捧的GPU晶元。儘管OpenAI、微軟、谷歌、Meta和亞馬遜的人工智慧項目各有特色，這些公司知道，英偉達晶元的質量和可用性，將在很大程度上決定它們能否為各自的AI項目贏得優勢。雖然英偉達的A100和H100晶元，已是目前為止世界上最好且供不應求的人工智慧GPU晶元。英偉達還將提供新的、功率更強大的GPU晶元。英偉達CEO黃仁勛3月19日在加州聖何塞SAP中心演示的最新採用Blackwell架構的B100/B200人工智慧晶元（下圖 YouTube），使英偉達/美國在人工智慧GPU晶元方面遙遙領先。這相應地保證了美國在人工智慧領域的持續優勢，至少在競爭對手研製出同等品質的GPU晶元前如此。而英偉達專為GPU上的通用計算開發的并行計算平台和編程模型CUDA（Compute Unified Device Architecture），則幫助英偉達建立了AI的軟體生態，進一步鞏固了英偉達/美國（GPU晶元）在人工智慧領域的優勢地位。

除英偉達外，超威半導體公司（AMD）開發出了自己的人工智慧晶元MI300X和Ryzen 8040，英特爾則有自己的人工智慧晶元Gaudi3。人才方面，美國擁有全球60%的頂級人工智慧研究機構，是世界前2%的AI精英首選就業地，高達57%的世界最優秀AI精英首選美國就業。

中國的現狀

目前中國大陸最具競爭力的AI晶元，就是由英偉達在其年度報告中稱之為第一大競爭對手的華為研製的升騰910（Ascend 910），和最新的升騰910B（Ascend 910B 下圖 YouTube）。據稱升騰910B的算力可媲美英偉達的A100，是大陸可獲得英偉達H200 的2倍。大陸科大訊飛（iFLYTEK）推出的星火一體機，搭載華為鯤鵬CPU（生態）+升騰GPU（升騰910B），可支持最高達千億的打摸訓練。預計可助大陸追趕至GPT4水平，但落後於Sora。2023年9月，華為推出AI計算集群「Atlas 900 SuperCluster」，可支持超萬億參數大模型訓練，可實現相當於18000張卡的超大規模無收斂集群組網。這表明中國大陸的AI基礎算力還是強大的。

在具體運用方面，大陸最先進的生成式語言大模型《文心一言》（Ernie Bot）於2023年8月發布，目前用戶已超1億。三星計劃將百度的《文心一言》人工智慧集成到其新款Galaxy智能手機中，蘋果正與百度就向iPhone 16提供百度的第二代人工智慧技術進行談判。面部識別可能是人工智慧技術中中國大陸領先於美國的領域。當然，大陸每年培養出的基礎人工智慧也遠超美國（下圖 MARRO POLO）。不過這些人從大學畢業后，很多會繼續到美國深造，然後留在美國從事相關領域的科研開發或教育。據保爾森研究所（Paulson Institute）運營的智庫馬可波羅（Marco Polo）的一項新研究顯示，中國大陸在培養頂尖人工智慧研究人員方面領先於美國，中國為47%，美國落後18%。在美國機構工作的頂級人工智慧研究人員中，38%的人的原籍國是中國，而美國的這一比例為37%。

中國大陸將注意力聚焦於工智能運用，並取得了諸多成果。最為人知曉的，恐怕是TikTok的內容定向推送，以及華為AI驅動智能礦山建設，智慧港口等等。正因如此，大陸政府今（2024）年一月批准的14項大型語言模型中，大多項目標是創新理論和解決工程和技術問題，而非簡單地回答一般問題。

中國大陸人工智慧面臨的問題首先是高性能AI晶元問題。閹割的英偉達H20晶元算力太差，幫助華為的升騰910和910B順勢發力。華為GPU晶元算力似乎已能對標英偉達，在性能上已具競爭力。華為也已擁有其專有的神經網路計算架構，這是一個連接Ascend硬體和軟體的平台，對解鎖人工智慧計算能力至關重要。不過當AI開發人員使用升騰生態時，需要將模型轉到華為AI計算框架升思（MindSpore），需耗費額外的時間和人力成本。升騰也可適配其它AI框架，但使用體驗不好。因此，華為的升騰在適配性、資源限制和生態系統方面，還任重道遠。生態建設非常重要。英偉達的友好生態，加深了AI開發者對其的依賴，因而更願意使用英偉達的GPU晶元。而算力和顯存都做得不錯的超威半導體（AMD）GPU晶元，則使用者就不多，原因就是其生態沒做好。

此外，在OpenAI和谷歌的Gemini主導的基礎模型方面，中國大陸正在通過使用Meta的開源大語言模型Llama 1來縮小差距。但這裡存在時間差問題 – 你得等人發布最新版本后，再採用和改進。當你完成改進后，競爭對手已開發出新版模型。這意味著你總在後面追趕，具體表現就是，你在開發GPT4時，對手已經是迭代的GPT5或Sora了。

美國關注中國的工智能

華為在過去一年中在（中國大陸）消費市場上與蘋果的iPhone競爭更加成功，其為採礦和碼頭管理等特定行業開發人工智慧的成功，都顯示出了AI帶來的生產力躍升。對美國，和世界任何國家來說，人工智慧不僅限於消費市場，它更攸關一國的軍事實力。人們相信，AI將徹底改變下一兩代的戰鬥方式，很大程度上決定戰爭的勝負。

以無人機為例。俄烏戰爭案例顯示，少數無人機很容易防禦。但如果烏克蘭或俄羅斯擁有數千架無人機，並全部以人工智慧反饋系統實時編隊移動，那麼防禦就很困難了（下圖 Adobe Stock）。隨著這些系統根據戰場數據迭代，人工智慧系統將變得更加複雜、高效、致命。擁有如此複雜、高效、致命的系統的軍隊有可能戰無不勝。美中兩國都想要它，兩國都害怕對方在他們之前擁有它。因此，希望保持自己霸權的美國希望獨家擁有它。自2018年以來，DARPA通過其名為AI Next的活動投資了20多億美元，以促進AI用於國家安全目的。而想要與美國平起平坐，甚至取代美國的中國大陸，更視軍用人工智慧系統為在「百年未有之大變」中必須擁有的「殺手鐧」之一。據《華盛頓時報》（The Washington Times）引述的美國空軍大學中國航天研究院的一份報告評估稱，中國人民解放軍正在七個主要領域構建人工智慧武器相關係統，包括人機聯繫、快速決策、網路戰、認知戰、戰時後勤、太空作戰和軍事訓練。這些人工智慧武器系統將用於戰場作戰勝利和「推翻不友好政權」。

軍事實力在很大程度上取決於經濟實力，華為在具體行業應用AI的成果預示，人工智慧有望在未來幾代的經濟增長中發揮巨大作用。人工智慧系統在具體行業的運用，意味著其可以不斷迭代。迭代速度越快，領先者更可能會擴大領先優勢，使強者恆強。更要命的是，領先者的系統可以轉用至軍事目的。這就是為什麼暫時領先的美國對在後急追猛趕的大陸憂心仲仲，不斷加碼圍禁的原因。

保持美國領先

為保持美國的領先地位，拜登政府的AI政策目前正同時做兩件事。其一是投資於美國的能力，以推動美國前進。此外，就是試圖減緩中國大陸的前進步伐（下圖 VOA）。在投資方面，2022年11月OpenAI發布ChatGPT后，大量資金開始湧入美國各種風險投資基金，每家公司現在都希望站在風口成為一家人工智慧公司。但由於需要大量資金，少有公司能夠支持自己的大型語言模式。據CB Insights的數據顯示，風險投資家和企業投資者在美國2023年的1151筆交易中推動人工智慧投資達到310億美元。由於全球的資金主要湧向矽谷，美國在AI資金方面絕對領先。2023年底，美國政府還迫使沙特阿美旗下風險投資公司Prosperity7出售其在矽谷人工智慧晶元初創公司Rain AI的股份，表明美國的AI風投「不缺錢」。除民間資金，聯邦政府也已經談了很多關於資助進化人工智慧的研發，尤其是聚焦國家安全目的項目。

美國政府顯然非常清楚中國大陸在AI的短板，並努力利用大陸的弱勢拉大其與美國的差距 -- 積極限制中國獲得最先進晶元和晶元製造設備的能力。於是，美國不斷加碼對大陸晶元製造的圍堵，包括最新遊說荷蘭中止與大陸廠商（中芯國際）的售後維修服務合同。巧婦難為無米之炊。沒有必須的（高端）晶元，沒有大陸半導體公司的機器的正常運轉，大陸再多AI人才，也難以推出媲美Sora的AI模型。美國政府的這一招，可說是釜底抽薪，如果荷蘭的ASML配合的話。此外，美國政府也已開始採取措施，阻止中國大陸獲得最好的人工智慧演算法和系統。

展望未來

北京領導層已經意識到，如果他們不能夠在生成性人工智慧系統方面趕上美國，中國大陸將輸掉人工智慧競賽。因此，北京在推出了2期「大基金」（Big Fund）后，正在建立第3期「大基金」，計劃注入270億美元的資金，用於支持頂級技術開發。目標是提高中國的半導體自給自足能力，並克服美國實施的出口限制措施。大陸在這方面也確實取得了一些進展。

隨著中國大陸專註於本土能力，中芯國際（SMIC）與華為公司合作生產出了可替代英偉達A100的GPU晶元升騰910B。更早的時候，中芯國際與華為公司合作生產出了用於5G手機的7納米晶元麒麟9000s。而華為公司在2024年3月申請的專利表明，中芯國際最快可能今年就生產出5納米的晶元。這說明美國政府的封禁，雖有延緩大陸發展的作用，但時效不理想。尤其是中國大陸在美國的封鎖下，發展出了一整套從設計到成品的獨立半導體供應鏈。這意味著第二代人工智慧可能會出現兩個平行的生態系統（下圖 SCMP），一個在美國，另一個在中國大陸。這意味著大陸企業可能充分利用其在應用方面的突出能力，去趕超美國的領先。

第二代人工智慧的「真正殺手級應用」將出現在那些願意花錢將該技術作為其業務運營一部分的公司。阿里巴巴正專註於將人工智慧融入其電子商務生態系統。華為在過去一年中在消費市場上與蘋果的iPhone競爭更加成功，並使用其硬體為包括採礦和碼頭在內的特定行業開發人工智慧。考慮到北京確實擁有在未來幾年的人工智慧競爭中有所作為的技術人才，其巨大的國內市場，以及其鼓勵全球合作的開源新一代人工智慧技術，中國大陸在人工智慧領域的競爭力不容小覷。

矽谷的AI關聯企業當然知道中國大陸AI同行的「卷力」。《紐約時報》報道包括國防承包商帕蘭泰爾(Palantir)負責人亞歷克斯·卡普以及風險投資公司紅杉資本管理合伙人羅洛夫·博塔在內，100多名（矽谷）科技公司負責人和投資者將於5月到華盛頓，參加為期一天的會議和私人晚宴，活動重點是鼓勵對中國大陸在人工智慧方面的進展採取更強硬的態度。而已辭去眾院議員和「美國與中國共產黨戰略競爭特設委員會」（Select Committee on the Strategic Competition Between the United States and the Chinese Communist Party）的主席職務並加入帕蘭泰爾的邁克·加拉格爾（Mike Gallagher 下圖 FP），多半會幫助該次遊說活動。

波士頓諮詢集團（Boston Consulting Group）的研究表明，涉及更廣泛的新一代人工智慧市場可能還需要一段時間才能走出科技領域進入應用。在接受調查的1400名高管中，60%的人正在等待新一代人工智慧法規的發展，而只有6%的公司對員工進行了新一代AI工具的培訓。這給了中國大陸AI企業追趕的時間。大陸半導體硬體製造和人工智慧的行業運用方面持續穩定的進步，會否像大陸企業在太陽能板、鋰電池和電動汽車那樣崛起？每每想到這事兒，就讓拜登總統從瞌睡中驚醒。美中在AI的競爭方興未艾，誰將執AI牛耳依然可期。

參考資料

Dumas, B. (2024). Can China catch the US in the AI race? FOX BUSINESS. 鏈接 https://www.foxbusiness.com/technology/can-china-catch-us-ai-race

Fannin, R. (2024). In tech rivalry with the US, China is behind on a key asset: Its own OpenAI. CNBC. 鏈接 https://www.cnbc.com/2024/03/31/in-ai-race-with-us-china-is-behind-on-a-key-weapon-its-own-openai.html

Marcopolo. (2024). The Global AI Talent Tracker 2.0. 鏈接 https://macropolo.org/digital-projects/the-global-ai-talent-tracker/

Weis, G. & Tangalakis-Lippert,K. (2024). Nvidia's CEO unveils the next AI chip that tech companies will be scrambling for — meet 'Blackwell'. BUSINESS INSIDER. 鏈接 https://www.businessinsider.com/nvidia-ceo-jensen-huang