CNBC6月13日报道：由于美国限制中国购买用于人工智能开发的先进半导体，北京将希望寄托在华为等国内替代品上。

美国的限制不仅阻碍了中国获得世界上最先进的芯片，而且还限制了创建人工智能芯片生态系统所必需的技术的使用，这使这项任务变得更具挑战性。

这些限制涵盖整个半导体价值链，从用于生产人工智能芯片的设计和制造设备到存储芯片等支持元素。

北京已调动数百亿美元试图填补这些缺口，但专家表示，尽管它已经能够“强行”取得一些突破，但仍有很长的路要走。

咨询公司DGA-Albright Stonebridge Group 中国区合伙人兼高级副总裁Paul Triolo 表示：“美国对先进的Nvidia AI 芯片的出口管制激励了中国业界开发替代品，同时也使国内企业这样做变得更加困难。”

以下是中国在构建人工智能芯片所需的四个关键领域与世界其他国家的比较情况。

在AI芯片设计领域Nvidia 被认为是全球领先的人工智能芯片公司，但重要的是需明白，它实际上并不生产用于人工智能训练和计算的物理芯片。

该公司设计人工智能芯片，或者更准确地说，是图形处理器(GPU)。该公司专利GPU 设计的订单随后被发送给芯片代工厂——专门批量生产其他公司半导体产品的制造商。

尽管AMD和博通等美国竞争对手提供了各种各样的替代方案，但英伟达的GPU设计已被广泛认可为行业标准。英伟达芯片的需求如此强劲，以至于中国消费者仍在继续购买该公司任何他们能买到的芯片。

但英伟达正努力应对华盛顿日益严格的限制。该公司今年4月透露，进一步的限制措施使其无法向中国客户销售H20处理器。

英伟达的H20处理器是其H100处理器的低端版本，专为规避之前的出口管制而设计。尽管如此，专家表示，它仍然比国内任何产品都要先进。但中国希望改变这种现状。

为了应对限制，越来越多的中国半导体公司进入了人工智能处理器领域。其中包括燧原科技和璧人科技等众多新兴公司，它们试图消化英伟达留下的数十亿美元的GPU需求。

但似乎没有哪家中国公司比华为的芯片设计部门海思半导体更接近为Nvidia 提供真正的替代品。

华为目前量产的最先进的GPU是Ascend 910B。据报道，下一代Ascend 910C预计最早将于5月开始量产，但目前尚未公布任何更新消息。

SemiAnalysis 创始人、首席执行官兼首席分析师迪伦·帕特尔(Dylan Patel) 向CNBC 表示，虽然Ascend 芯片仍然落后于Nvidia，但它们表明华为已经取得了重大进展。

“与英伟达受出口限制的芯片相比，华为H20的性能差距不到一代。华为与英伟达获准在中国销售的产品差距并不大。”帕特尔说。他补充说，截至去年，910B 落后Nvidia 两年，而Ascend 910C 仅落后一年。

尽管这表明中国的GPU 设计能力取得了长足的进步，但设计只是阻碍创建具有竞争力的AI 芯片生态系统的一个方面。

在人工智能芯片制造领域，为了制造其GPU，Nvidia 依赖于全球最大的合同芯片代工厂台积电，该工厂生产了世界上大多数先进芯片。

台积电遵守美国的芯片管制，并被禁止接受美国贸易黑名单上公司的任何芯片订单。华为于2019年被列入黑名单。

这导致华为等中国芯片设计公司开始寻求本地芯片代工厂的支持，其中最大的是中芯国际。

中芯国际远远落后于台积电——官方称其能够生产7纳米芯片，所需的先进技术比台积电的3纳米生产工艺要低。纳米尺寸越小，芯片处理能力和效率就越高。

有迹象表明中芯国际已取得进展。据推测，该公司为华为Mate 60 Pro开发了一款5纳米5G芯片，这款芯片曾在2023年动摇美国芯片控制的决心。然而，该公司在以经济高效的方式量产先进GPU方面还有很长的路要走。

据独立芯片和技术分析师Ray Wang 称，中芯国际已知的运营能力与台积电相比相形见绌。但缺乏关键制造设备阻碍了两家公司的发展。

在先进的芯片设备制造领域，中芯国际满足华为GPU 需求的能力受到常见的出口管制问题的限制，但这次是来自荷兰。

虽然荷兰可能没有任何著名的半导体设计者或制造商，但它是世界领先的先进芯片制造设备供应商ASML的所在地。ASML 的机器使用光或电子束将复杂的图案转移到硅晶片上，构成微芯片的基础。

根据美国出口管制规定，该国已同意阻止出售阿斯麦（ASML）最先进的极紫外（EUV）光刻机。这些设备对于大规模且经济高效地生产先进的GPU至关重要。

SemiAnalysis 分析师杰夫·科赫(Jeff Koch) 表示，EUV 是中国先进芯片生产面临的最大障碍。他告诉CNBC：“他们拥有大多数其他可用工具，但光刻技术限制了他们向3 纳米及以下工艺节点扩展的能力。”

中芯国际已经找到了利用ASML 不太先进的深紫外光刻系统来解决光刻限制的方法，因为该系统受到的限制相对较少。

通过这种“强力压制”，生产7 纳米芯片是可行的，但产量并不好，而且这种策略可能已经达到极限，科赫说，并补充说“以目前的产量来看，中芯国际似乎无法生产足够的国产加速器来满足需求。”

科赫表示，模仿现有的光刻工具可能需要数年甚至数十年才能实现。他补充说，中国可能会寻求其他技术和不同的光刻技术来推动创新，而不是模仿。

关于AI记忆组件，虽然GPU 通常被认为是AI 计算中最关键的组件，但它们远非唯一。为了进行AI 训练和计算，GPU 必须与内存芯片协同工作，内存芯片能够在更广泛的“芯片组”中存储数据。

在人工智能应用中，一种名为HBM 的特定类型内存已成为行业标准。韩国的三SK海力士在HBM 领域处于行业领先地位。该领域的其他公司包括三星和美国的美光公司。

分析师表示：“在人工智能发展的这个阶段，高带宽内存对于训练和运行人工智能模型至关重要。”

与荷兰一样，韩国也在配合美国主导的芯片限制措施，并于12 月开始遵守对中国销售某些HBM 内存芯片的新限制。

据路透社报道，为应对这一需求，中国存储芯片制造商长鑫存储科技股份有限公司（CXMT）正与芯片封装和测试公司通富微电子合作，开始生产HBM。尽管长鑫存储面临着芯片制造设备出口管制等重大障碍，但预计其在HBM 开发方面将落后全球领先者三到四年。

SemiAnalysis在4月份估计，CXMT 还需要一年时间才能实现合理的产量提升。据报道，中国晶圆代工厂武汉新芯半导体制造有限公司正在建设一座生产HBM晶圆的工厂。 《南华早报》报道称，华为技术有限公司已与该公司合作生产HBM芯片，但两家公司尚未证实这一合作关系。