中國亟欲研發攸關人工智慧（AI）能否取得關鍵突破的繪圖處理器（GPU）以擺脫美國的封鎖，但中國媒體第一財經報導，必須坦承，中國的GPU產品邁向尖端還有遙遠的距離。
報導說，不具名人士透露，中國製的GPU晶片雖然可滿足目前大多數圖形應用需求，但在科學計算、人工智慧及新型的圖形渲染技術方面，仍難以拉近他國領先的差距。
2022年8月31日，美國政府通令晶片大廠輝達（Nvidia Corp）的A100、H100系列和AMD的MI 250系列及未來的高端GPU產品，賣給中國客戶前需獲得美國政府的許可。
中國中信證券指出，這些晶片均為用於通用計算的高端「通用繪圖處理器」（GPGPU），應用於人工智慧運算的雲端訓練和推理場景及超級電腦，而中國GPU實現自主，首要得克服核心矽智財（IP）的差距。
由於IP研發難度大、開發週期長，目前中國GPU研發商大多使用國外廠家提供的IP，導致核心電路專利無法掌握，後續無法更新。
此外，中國GPU基礎技術的盲點多，產品前端穩定性不理想，目前又很難在主線中高端電子產品取得普及化應用，還需費時多年才能具有一定的替代性。
除了技術差距，中國產製GPU的業者還面臨獲得本土客戶青睞與資金的壓力，目前中國產製的GPU多應用於軍事、政府等部門，但還未觸及至雲端計算廠商及高等院校、科研院所，這些也是主要客層。
另一方面，新創企業不僅面臨原材料和製造能力的問題，還必須承受來自同業的競爭壓力。對於產製GPU的新創業者而言，可觀的研發費用和資本開支雖是必需，但必須以長期、持續的利潤為後盾才能支撐。
另據「南華早報」（SCMP）3日報導，受限於美國制裁拿不到先進GPU，以致中國在研發聊天機器人被掐住，甚至已有不少專家提醒，製成像是ChatGPT這樣的產品，中國面臨若干相當不易克服的難關。
這些難關包括當局動輒對網路科技業強監管，或者越來越難取得先進的半導體，畢竟談到用於訓練人工智慧的晶片，GPU不可或缺。
根據研調機構TrendForce估算，即以驅動ChatGPT的生成型預訓練變換（Generative Pre-trained Transformer）模型而論，訓練參數的數量從2018年約1億2000萬，到了2020年激增至將近1800億。
這家研調機構另指出，若以運用輝達的A100估算，使ChatGPT達到商業化應用的程度，所需的GPU數量估計得超過3萬個。
偏偏中國的人工智慧雲端服務供應商，幾乎都是美國英特爾（Intel）、超微（AMD）與輝達的客戶，而他們都是當今生產先進CPU與GPU的主力。
（新聞來源中央社 台北17日電）
