在面对华盛顿的严格限制下，中国科技公司虽无法获取全球最尖端的人工智能计算芯片，但并未因此停滞不前。相反，他们正积极响应行业先驱的鼓舞性信息，探索新的路径以推动AI技术的发展，证明了先进的芯片并非继续推进AI的唯一途径。
据多家媒体报道，中国的一大批AI初创企业正致力于通过优化代码，提高大语言模型的运行效率，以解决缺乏高端芯片的问题。同时，另一些公司则专注于构建更小、更专业化的模型，或采用更为节能、高效的训练方法，以减少对高性能计算的依赖。
据ITBEAR了解，尽管中国市场普遍缺少英伟达等全球领军企业提供的半导体计算能力，但中国企业通过创新策略，正逐步缩小这一差距。业内分析师和高管指出，这种创新方式使得一些原本看似不可逾越的障碍变得不再那么重要。
7月5日，上海世博展览馆举办了世界人工智能大会（WAIC 2024），展示了中国在AI领域的最新进展。IC Photo
《华尔街时报》指出，在面临美国限制获取高端芯片的背景下，中国企业的领导层已达成共识，将效率作为核心目标，积极寻求自主研发人工智能的道路。例如，AI大模型领域的独角兽公司零一万物，采用了一种低精度的训练模式，显著降低了训练机器学习模型所需的能耗和时间。其创始人李开复表示，由于缺乏大量的图形处理单元，他们被迫开发出高效的人工智能基础设施和推理引擎。英伟达的研究人员也证实，包括谷歌在内的多家美国公司也在采用类似模式，以加速模型的输出。
此前，《南华早报》曾指出，中国在人工智能领域的快速进步，部分原因在于其能够绕过芯片限制，开发出训练本地大语言模型所需的智能计算能力。美国的芯片出口限制，反而促使中国企业更加注重提升人工智能的效率，而中国对计算资源基础设施的持续投入，也有效缓解了缺乏高端芯片的担忧。
此外，一些中国公司并未盲目追求创建最大、最好的模型，而是转向专业领域的应用开发。百度首席执行官李彦宏在一次人工智能行业会议上强调，如果没有实际应用，无论是开源还是闭源的基础模型，都毫无价值。毕马威最近的一份报告也显示，中国的AI投资者更加专注于人工智能的实际应用，如机器人和提高工作场所效率等，而非仅仅关注大语言模型。
从近期的业绩季度报告来看，一些专注于应用领域的企业正在崭露头角。被誉为中国“应用工厂”的字节跳动，已推出了20多款AI应用，包括聊天机器人和视频制作工具等。其与本土竞争对手快手等公司联合推出的“文生视频”内容生成AI应用，正对标OpenAI的Sora。尽管OpenAI率先展示了这一功能，但Sora至今尚未得到广泛应用。
这些中国AI应用在海外的表现同样引人注目。根据移动应用分析公司Sensor Tower的数据，今年美国下载量最高的10款AI应用中，有3款是由中国公司开发的。联合国世界知识产权组织（WIPO）的最新报告也显示，中国在聊天机器人等生成式人工智能发明方面的专利申请数量，远远领先于全球其他国家，是美国的六倍之多。
业内专家预测，能够在智能手机和笔记本电脑上实现AI功能的较小模型或边缘AI模型，未来可能成为改变游戏规则的变局型产品。纽约大学的兼职教授、专注于人工智能领域的投资公司Dragon Global的顾问温斯顿（Winston Ma）认为，今年将是“小模型年”，因为使用较少训练数据的小模型速度更快，有利于具有特定功能的实时应用。伯恩斯坦研究公司的分析师鲍里斯·范（Boris Van）也补充道，专注于边缘计算并不意味着降低技术要求，而是转向一个对高算力要求不那么关键的领域。
在算力方面，随着中国自主发展的不断推进，中国与西方芯片设计公司的差距也在进一步缩小。华为的昇腾芯片已被中国的一些科技巨头、国家研究实验室和AI数据中心采用，据称国内一半的LLM都是用该公司的芯片训练出来的。在6月举行的世界半导体大会上，华为公布了一系列测试结果，显示其最新的昇腾910B AI芯片在性能上多方面优于英伟达的A100芯片，部分测试中性能领先幅度达20%。
