中国科技领域近期最瞩目的消息，当属华为在重重封杀下取得突破，于8月底推出品牌首部5G手机Mate 60 Pro。华为能于三、四年间以本土技术突破美国围堵，在全球半导体高科技界引发高度关注。据报目前美国正酝酿新一轮限制，无论最后是否成事，大家都已留意到，打从美国去年限制最高阶人工智能芯片出口中国开始，AI早已成为中美博弈新战场，中国未来必须在基础研究和底层技术方面痛下苦功，以避免再一次受到冲击。
华为创始人兼CEO任正非8月会见一个访问团时，提及全球即将进入第四次工业革命，基础就是大算力，一语道出了未来科技发展的核心。按现时一般理解，第四次工业革命就是智能化时代，其中可植入技术、数字化身份、物联网、3D列印、无人驾驶、人工智能、机器人、区块链、大数据、智慧城市等技术变革都将对全人类带来颠覆性的影响。
去年具备生成式人工智能的ChatGPT面世，成功引领人工智能步入一个新阶段。国内外都积极推动人工智能应用与产业融合，林林总总的应用尝试从实验室走向现实世界，这是人工智能跨越发展的难得机遇，却受制于基础设施层发展不同步，构成了严峻的挑战。
生成式AI的生态包括了基础设施层、模型层与应用层。基础设施层的算力是支持整个生态的根基，随着大模型不断扩张，新兴人工智能应用带动算力需求爆发式增长；但是目前GPU性能提升的速度落后于大模型训练和推理需求的增长，GPU/TPU芯片供不应求而价格暴涨，更导致了产品推出和模型培训的各种限制。
从市场规模来看，人工智能芯片发展尚处于起步阶段，主要的技术路线有三种：通用型（GPU）、半定制型（FPGA）、定制型（ASIC）。在高端芯片领域，目前由英伟达垄断了人工智能训练芯片市场。美国政府于去年8月的出口管制中，已限制英伟达与AMD等针对数据中心、人工智能深度运算的高阶GPU（如A100、H100）出口至中国。前者被迫改用降了规格的A800、H800来避开了限制，以满足中国市场的需求。
但上述两款处理器频宽分别只是原版的约四分之三和约一半，由于GPU的性能决定了大模型和应用层的发展步伐，美方既然早已出手限制，短期内即使不加辣，放宽机会也是微乎其微。面对美欧日韩等的遏制，为发展大模型，阿里、百度、腾讯等纷纷开启了算力储备赛。
自研芯片突破围堵
尽管中国算力产业仍面临产业基础薄弱、技术创新不足、供需匹配失衡等挑战，国产芯片在性能和软体生态上也比不过英伟达、AMD等行业巨头；但在复杂的国际贸易关系及地缘政治因素等驱动下，为预防像华为过去几年被围堵的局面重现，从自主可控的角度来说，中国仍应该加快建设基础设施规模、提升算力效率及在基础设施上提供足够的开发能力。
“国产替代”为国内芯片企业提供了新的机遇，一些巨企开始晶片自研，如百度打造的“昆仑芯”，阿里“平头哥”自研的神经网路加速芯片含光800等；芯片设计企业如寒武纪、海光、壁仞、燧原等也瞄准了AI芯片市场。AI芯片迎来了重要商机，算力有望崛起为国家数字经济蓝图中，继电子资讯制造业和软体业之后的又一超级赛道。
国内大模型发展现正处于关键时期，算力、模型、资料固然是成功的必要条件，但创新的生态、机制与人才更是关键。华为在这方面做了一次正面示范，过去几面对全方位打压，依然坚持加大研发投入，近十年来累计投入的研发费用近万亿元，加强多种技术要素的协同创新，成为在5G技术战中能持续生存与发展的关键。
据任正非所言，华为非常重视基础理论研究，每年大约投入30亿至50亿美元，跟大学一起并驾齐驱、互相嵌入式地共同研究一些看似无用的科学。当然，所谓“无用”只是短期还不知道它应用到哪里；但其实这种研究长期来看是非常重要的。如土耳其的Arikan教授早于十多年前发表了一篇数学论文，华为在两周以后发现了这篇文章，就组织了数千科学家和专家研究解析并工程化，结果做出了今天的5G。
除此以外，人工智能的下一个突破将是在跨学科方面，利用神经科学、物理学、数学、电子工程、生物学、语言学和心理学来提供重大的理论、技术和应用创新，重塑不同行业的智能化发展。当人工智慧技术融入到更多长尾场景的时候，通用型人才匮乏问题将愈发明显。未来培养具有基础研究能力的人才之余，还需培养具有能够将创新转化为实用产品设计能力的人才。
