要點:
由於美國對先進AI芯片及相關技朮的出口限制，中國被迫依賴華為等國產替代方案，雖已取得一定突破，但在搆建完整生態和實現自主可控方面仍面臨重大挑戰。
今年以來，美國的限制不僅阻礙了中國獲得全球最尖端的芯片技朮，也限制了搆建完整人工智能芯片生態系統所需的關鍵技朮，令這一目標更加艱難。相關限制涵蓋了半導體產業鏈的各個環節，從AI芯片設計、制造設備到存儲芯片等配套元件。
由於美國限制中國購買用於人工智能研發的先進半導體，中國不得不寄希望於本土替代產品。但美國對先進AI芯片的出口管制既推動了中國開發替代品的動力，也加劇了國內企業面臨的挑戰。
以下是中國在建構人工智能AI晶片所需的四個關鍵領域與世界其他國家的比較情況。
人工智能AI晶片設計
儘管英偉達/Nvida被廣泛視為全球領先的人工智能AI晶片設計公司，但實際上，它並不負責自家晶片的生產。該公司專注於設計圖形處理器/GPU，然後將設計交由晶圓代工廠，如台積電等，進行量產。
雖然AMD、博通等美國企業亦提供多種AI運算晶片選項，但英偉達的GPU設計已成為業界事實上的標準。其晶片需求之高，即使在受到美國出口限制的背景下，中國市場仍持續爭相搶購一切可得的英偉達產品。
然而，隨著美國對高階晶片出口至中國的管制日益收緊，英偉達正面臨愈發嚴峻的政策挑戰。該公司於今年4月表示，新的限制措施已迫使其停止向中國出貨為規避禁令而設計的H20處理器，這款為H100低階版本的晶片，雖在性能上有所調整，仍被視為遠優於中國本土產品。
這一局勢下，正推動中國本土AI晶片產業的加速發展，包括燧原科技、璧人科技等新創企業正積極填補英偉達留下的龐大市場空缺。但在眾多競爭者中，華為旗下的海思半導體無疑最具潛力成為真正的替代者。
華為目前已量產的最先進GPU為Ascend 910B，下一代產品Ascend 910C據傳將於5月起步量產，儘管官方尚未提供最新進度。根據相關專業人士指出，儘管華為晶片整體性能仍落後於英偉達，但其進展已不可小覷。
專業人士表示，與英偉達在中國可合法銷售的晶片相比，Ascend系列的性能差距已縮小至不到一代。2023年時，Ascend 910B約落後兩年技術水準，而預期中的910C將進一步縮小至一年之差。
儘管這代表中國在GPU設計上已取得顯著突破，但要建立具國際競爭力的AI晶片生態系統，仍面臨製程、供應鏈、軟體工具與應用整合等多重挑戰。
人工智能晶片製造
英偉達的GPU製造高度依賴全球最大的晶片代工廠台積電，該公司生產了全球絕大多數的先進製程晶片。
由於台積電必須遵守美國晶片出口管制規定，禁止接受美國貿易黑名單企業的訂單，而華為自2019年起便被列入該黑名單。此限制促使華為等中國晶片設計企業轉向本土代工廠尋求支持，其中最大且最具代表性的是中芯國際。
不過，中芯國際在製程技術上仍大幅落後於台積電。官方宣稱其能生產7奈米晶片，遠不及台積電領先的3奈米製程。晶片製程節點越小，晶片的運算效能與能效便越佳。
儘管如此，已有跡象表明中芯國際正在取得進步。據推測，中芯國際為華為Mate 60 Pro手機打造了5奈米5G晶片，這款晶片於2023年一度動搖了美國對中國晶片控制的信心。但要以經濟且規模化的方式量產高階GPU，中芯國際仍面臨巨大挑戰。
獨立晶片技術分析師表示，中芯國際現有的生產能力與台積電相比仍難望其項背。“華為在晶片設計方面表現卓越，但在中國缺乏優質的晶片製造合作夥伴。”此外，據相關資料顯示，華為也正積極投入自建晶片製造能力，但缺乏關鍵製造設備仍是兩家公司發展的主要瓶頸。
先進的晶片設備
中芯國際滿足華為GPU需求的能力，受到了一項來自荷蘭的關鍵出口管制限制。
雖然荷蘭并不以半導體設計或制造聞名，但它是全球領先的先進芯片制造設備供應商ASML的總部所在地。ASML生產的光刻機利用光或電子束，將復雜圖案轉印到硅晶片上，搆成微芯片制造的核心基礎。
根據美國的出口管制規定，荷蘭已同意阻止出售ASML最先進的極紫外線/EUV光刻機，這類設備對於大規模且經濟高效地生產先進GPU至關重要。
分析師表示，EUV光刻技朮是中國在先進芯片制造領域面臨的最大瓶頸。“中國擁有大部分其他制造工具，但光刻技朮的限制阻礙了他們向3納米及以下工藝節點的拓展。”
受此影響下，中芯國際嘗試通過使用ASML較為落后的深紫外/DUV光刻系統，繞過部分限制，因為這類設備受控程度較低。
通過這種“變通”方案，生產7納米芯片成為可能，但產量有限。分析師指出，這種策略似乎已接近極限，“以當前產能來看，中芯國際尚無法生產足夠的國產加速器芯片來滿足市場需求。”
目前，涉足光刻技朮的中國公司SiCarrier Technologies與華為存在合作關系。但分析師表示，完全復制現有光刻設備可能需要數年甚至數十年時間。他補充稱，中國更可能通過探索其他技朮路線和不同的光刻方法，推動芯片制造創新，而非單純模仿現有設備。
AI記憶組件
雖然GPU通常被視為AI運算中最關鍵的元件，但它們并非唯一。進行AI訓練和推理時，GPU必須與記憶體芯片協同工作，后者作為更廣泛“芯片組”的一部分，用於存儲數據。
在人工智能應用中，一種名為HBM（高帶寬記憶體）的專用記憶體已成為行業標准。韓國的SK海力士在HBM領域處於領先地位，其他主要廠商還包括三星和美國美光。
分析師指出，“在當前AI發展的階段，高帶寬記憶體對於訓練和運行人工智能模型至關重要。”
與荷蘭類似，韓國也配合美國主導的芯片出口限制，自去年12月起執行針對部分HBM芯片對中國銷售的新限制。
為應對這一需求，中國記憶體芯片制造商長鑫存儲科技股份有限公司/CXMT正與芯片封測廠通富微電子合作，啟動HBM芯片生產。
分析師表示，盡管長鑫存儲面臨芯片制造設備出口管制等重大挑戰，但預計其在HBM研發方面將落后全球領先者約三到四年。在今年4月估計，CXMT還需約一年時間才能實現合理的產量提升。
目前，中國晶圓代工廠武漢新芯半導體制造有限公司正建設一座HBM晶圓生產工廠。華為技朮有限公司已與該廠合作生產HBM芯片，但雙方尚未公開確認該合作關系。
有相關報告在4月曾指出，華為依賴三星等供應商的HBM庫存來制造其Ascend 910C AI處理器，雖然該芯片為國產設計，但仍依賴於受限制前或盡管受限而獲得的外國產品。“無論是三星的HBM、台積電的晶圓，還是美國、荷蘭和日本的制造設備，中國仍高度依賴國外產業鏈。”
在全球科技競爭日益激烈的今天，人工智能芯片不僅是技朮實力的象徵，更是國家創新能力和產業鏈安全的關鍵體現。面對復雜多變的國際環境，中國的芯片企業和科研機搆正以堅定的決心和持續的投入，積極突破核心技朮瓶頸，推動從設計到制造的全鏈條自主可控。未來，唯有搆建起完整且具有國際競爭力的AI芯片生態體系，才能在全球科技舞台上贏得主動權，實現真正的科技自立與可持續發展。
