香港「南华早报」（SCMP）3日报导，近日「中国人工智能(慧)学会」办闭门研讨会，业界人士在会中说，美国掌握绘图处理器（GPU）的优势，也就是借由同步运算，以致在机器学习方面GPU胜过中央处理器（CPU）。
业界与技术界人士更指出，即因如此，在运算能力方面，美国遥遥领先中国，又因美国严禁中国取得最先进晶片，中国可能得借由以量胜质的方式运用GPU，以训练人工智慧机器人必须具备的大型语言模式（LLM）。
谈到美国禁止辉达（NVIDIA）的资料中心晶片（data centre chip）输销中国，业界人士说，既然拿不到优质如（辉达）的A100（高阶GPU），那就把运算能力稍逊的GPU集中起来以量取胜。
这位不愿具名的业界人士说，运算能力仍是非常重要的，放眼未来，这是攸关竞争得胜的决定性因素。
自从去年11月，微软投资的新创公司OpenAI研发的聊天机器人ChatGPT问世以来，如今已是时下最热门的当红炸子鸡，科技大厂纷纷争相研发各自版本的生成式人工智慧（Generative AI）产品。
这股风潮也扩及至中国，知名搜寻引擎如百度、TikTok的母公司字节跳动、社群媒体与线上游戏巨贾腾讯控股、电商巨头阿里巴巴集团等，无不争相投入研发唯恐落人后。
但已有不少专家提醒，制成像是ChatGPT这样的产品，中国面临若干相当不易克服的难关，好比当局动辄对网路科技业强监管，或者越来越难取得先进的半导体，毕竟谈到用于训练人工智慧的晶片，GPU不可或缺。
根据研调机构TrendForce于1日发布的研究报告，建置数量庞大的高阶GPU，有助于精简训练生成人工智慧所需的时间。
TrendForce估算，即以驱动ChatGPT的生成型预训练变换（Generative Pre-trained Transformer）模型而论，训练参数的数量从2018年约1亿2000万，到了2020年激增至将近1800亿。
这家研调机构另指出，若以运用辉达的A100估算，使ChatGPT达到商业化应用的程度，所需的GPU数量估计得超过3万个。
偏偏中国的人工智慧云端服务供应商，几乎都是美国英特尔（Intel）、超微（AMD）与辉达的客户，而他们都是当今生产先进CPU与GPU的主力。
中国紫光集团子公司、西安紫光国芯半导体一名主管也坦言，取得先进晶片制造的技术面临挑战。
他说，若特定的人工智慧与GPU晶片运算能力，逾越美国设定的门槛，制造进入设计定案（tape-out）阶段可能就会遭管制，先前中国曾有机会提升晶片制造技术至5奈米或7奈米，却因拿不到先进制造设备而困难重重。
当前中国的晶片设计与制造，仍非常仰赖国外的软体、工具与其他的技术，而且不论是对于成熟和先进制程的关键节点仰赖都无法断舍离，遑论短期内迎头赶上。
辉达的资深工程师表示，研发GPU并非是难以掌握的「黑魔法」，因此就类似于ChatGPT的技术而论，中国有机会追上来，只不过要花点时间，但是这个差距经日积月累可能会越来越看不到人家的车尾灯。（中央社）
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