拜登政府正在阻止中国利用美国技术发展人工智能。
美国商务部长雷蒙多在接受采访时证实了此事，采取的方案主要有两个：第一、限制英伟达公司“出口先进的人工智能芯片；第二、限制中国企业和个人访问美国数据中心。
其实无论是第一个方案，还是第二个方案，它的目的就是阻止我们获得算力。
算力已经成为了一个热门概念，政府报告、大咖演讲都会出现这个词，很多公司也把算力列入了重点发展领域，如英伟达、华为。
那么究竟什么是算力呢？算力又能干什么呢？其实大部分人都是一知半解，不能准确、全面的回答出来。
算力表面意思就是计算能力，是对信息、数据的处理能力。
我们日常所讨论的CPU、GPU其实只是狭义上的算力，为什么说是狭义呢？因为只有CPU、GPU它是无法提供算力的，必须和存储芯片、软件结合起来才能提供算力。
你比如说英伟达的H100，号称拥有拥有800亿个晶体管、2000TFLOPS的算力，但它要集成94GB的内存，同时也要依靠英伟达的CUDA平台。
广义的算力就把CPU、GPU（狭义算力），内存、硬盘（存力），操作系统、应用程序（算法），全部包含了进来。
我们国家搞算力，不能简单的只研发GPU，还要在存储芯片、操作系统、数据库上下功夫，要做到两手抓、两手都要硬。
否则，我们攻克了GPU，美国又会在存储芯片、操作系统上堵我们。
算力有什么价值呢？
美国前国务卿基辛格曾经说过，“谁控制了石油，谁就控制了所有国家”，如今算力正在成为“21世纪的石油”。
算力可以催生出强大的人工智能，而人工智能带来的革命绝不亚于18世纪的蒸汽机、19世纪的电力、20世纪的计算机。
我们日常生活中手机、电脑、平板都离不开算力。网购、滴滴打车、订外卖也都依靠算力。云计算、大数据、区块链等前沿技术也是算力的应用。
医药研发、太空计划、核试验这些高精尖也要依靠强大的算力支撑。
简单来说，所有信息技术有关的一切，都要依靠算力。
我国的算力如何呢？
我国的算力总规模位居全球第二，年增长率接近30%。
截至2022年底，我国算力总规模达到180百亿亿次浮点运算/秒，存力总规模超过1000EB（1万亿GB），国家枢纽节点间的网络延迟降低到20毫秒以内，算力核心产业规模达到1.8万亿元。
因为我国人口众多，拥有高达14亿的人口，所以在人均算力方面，我们落后很多，属于中算力国家。
此外，我们在算力方面还存在着其他问题。
例如，算力增速满足不了日益增长的算力需求，国产AI芯片单卡算力过低，无法满足万亿级大模型的训练等等。
而美国也正是看到了算力的广阔前景，以及我们在算力方面的弱点，才出手打压限制。
1、限制英伟达出口先进的AI芯片
英伟达是GUP领导者，也是AI芯片霸主，掌握了全球数据中心AI加速卡82%的份额，AI训练领域95%的市场份额，妥妥的AI大赢家。
根据IDC数据，2022年，中国AI加速卡市场上出货量约为109万张，其中英伟达市场份额为85%，华为10%，百度2%、寒武纪和燧原科技均为1%。
可以看出，中国市场对英伟达的依赖非常强，只要限制英伟达向中国出口AI芯片，就等于卡住了中国AI领域的脖子。
所以，美国商务部制定了规则：1、芯片算力达到或超过4800 TOPS，2、传输速率超过或达到600GB/秒时，这款芯片就会被纳入出口管制的范围内。
按照规定，英伟达A100、H100就在出口管制范围内，但是英伟达不愿意放弃中国市场，因此钻了空子，为中国市场打造了A800、H800。
但是，还没来得及出售，美国商务部就更改了规则，将原先制定的4800 TOPS以及600GB/秒的限制节点，由“和”的关系改为“或”的关系。
一字之差，意思大变。这样一改，阉割版的A800、H800就不能卖了，英伟达只能在阉割版的基础上再阉割一次。
计划向中国推出HGXH20、L20PCle和L2PCle三款芯片，都支持英伟达CUDA架构，分别对应的是训练、推理和边缘计算。
H20对应的算力仅为296TFLOPS，约为H100的15%，甚至都比不上华为昇腾910B，算力差距非常明显。
最关键的是H20在集群后的总算力，无法满足华为盘古、腾讯混元、阿里通义千问这些万亿级大模型的算力需求。
这种情况下，H20遇冷了，腾讯、阿里直接表示不需要了，我们准备向国内芯片厂商下订单了。
但是，美国又出手了。
限制先进半导体设备出口
芯片制造离不开半导体设备，美国、日本、荷兰三国掌控着全球91.5%的半导体设备，不客气的说离开这三个国家，任何芯片厂商都会瘫痪。
所以美国、日本、荷兰先后出台了半导体设备出口限制政策，用于制造14nm以下逻辑芯片、16nm以下DRAM、128层NAND Flash的设备需要获得许可后才能出口。
虽然三个国家都没有明确说针对中国企业，但是只要眼睛不瞎的都知道怎么回事。
因此，为了确保国内芯片生产线的正常运营，中国企业在禁令生效前几个月疯狂囤购ASML的光刻设备。
10月进口额为6.7亿美元、11月达到了8.2亿美元，12月高达11亿美元，同比增长了10倍。
2023年全年，从美日荷进口设备总额接近400亿美元。
但是，这些进口设备不包括EUV光刻机，分辨率最高的光刻机是ASML的2100i型，可以用于制造7nm，但是良品率方面很难保证。
但是英伟达的H100、H200已经达到了4nm工艺了，未来迭代产品将采用3nm工艺。
所以，国产AI芯片要想实现赶超，就必须自主研发光刻机，这是绕不过去的坎。
我们的光刻机还在研发中，美国又出幺蛾子了。
限制访问美国数据中心
美国商务部长雷蒙多在接受采访时表示，如果中国绕过AI芯片难题，使用美国的云计算系统来训练大模型，那么我们限制英伟达还有什么意义呢？因此必须关闭这条路径
同时还表示，拜登政府将提议要求美国云计算公司确定，外国实体是否正在访问美国数据中心以训练人工智能模型。
美国拥有全球最多的数据中心，截至2022年达到了2670个，有153个位于达拉斯，137个位于洛杉矶和湾区。
例如：北弗吉尼亚数据中心、达拉斯数据中心、硅谷数据中心、凤凰城数据中心等等。
因为美国的特殊机制，很多私人企业也在积极建造数据中心，例如亚马逊、微软、谷歌等，这些企业都可以提供云计算服务。
根据研究机构的最新统计，目前全球前10大云计算服务公司分别为：亚马逊、微软、谷歌、阿里巴巴、甲骨文、IBM、腾讯、OVH、DigitalOcean和Linode。
前十大厂商有7家是美国公司，中国企业只有两家阿里和腾讯。
如果美国限制中国企业访问美国的云服务商的话，那么海外的可选项基本没有了，因为其他企业还不如国内的阿里和腾讯。
短期来看，美国在算力方面的一系列骚操作，对我们的影响还是很大的，买不到先进AI芯片，自己研发芯片又受到限制，海外云服务马上也用不上了。
在急需算力的关键时期，算力不足有可能成为遏制我们快速发展的新问题。
所以，在算力领域，我们脚下的路还很长，我们需要砥砺前行，依靠自主研发解决核心技术，研发关键设备，打造软件系统。
同时，在现有算力下，我们也要合理调度，提高算力利用率，杜绝算力浪费。
作为普通老百姓，能做的就是将我们有限的算力用在工作、学习中，而不仅仅是在三秒钟的快乐上。
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