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隨著美國對中國晶片出口管制日益嚴格，中國的AI廠商正積極尋求突破口。為了規避這些限制，他們選擇將AI模型的訓練工作轉移到海外，這不僅是一種策略調整，更是攸關中國AI產業發展的重大決策。本文將深入探討這一趨勢背後的原因、影響以及未來的發展方向，揭示中國AI產業如何在逆境中尋求新的成長機會。
中國AI廠商大規模出海：無奈之下的明智之舉
美國對中國的晶片出口管制日益收緊，特別是針對高性能GPU的限制，直接影響了中國AI模型的訓練能力。許多中國科技公司依賴輝達（Nvidia）等公司的GPU來進行複雜的AI模型訓練。禁令使得這些公司難以獲取足夠的硬體資源，進而影響其AI技術的發展速度。
將AI訓練轉移至海外，主要是為了繞過美國的出口管制。通過在海外設立資料中心或租賃海外資源，中國企業可以更容易地獲取所需的高性能GPU，從而維持其AI模型的訓練進度。東南亞地區，如新加坡和馬來西亞，因其相對寬鬆的政策和不斷發展的資料中心基礎設施，成為了熱門的選擇。
包括阿里巴巴、字節跳動等多家中國科技巨頭都在積極推進海外訓練計畫。例如，阿里巴巴的通義千問（Qwen）和字節跳動的豆包（Doubao）等大型語言模型，都在海外進行訓練。這些企業通常會租賃海外當地企業擁有的資料中心，以確保符合美國的出口管制要求。
其他策略：囤積晶片與國產替代
並非所有公司都選擇出海。DeepSeek採取了不同的策略，在美國限制生效前大量採購輝達晶片，並在中國境內進行模型訓練。這種策略雖然可以在短期內解決問題，但長期來看，依舊受到晶片供應的限制。
中國政府大力推動技術自主，鼓勵使用國產AI晶片。儘管目前國產晶片主要應用於AI的推論階段，而非計算需求更高的訓練階段，但其使用趨勢正在逐步擴大。華為等公司也在積極與DeepSeek等企業合作，加速新一代國產AI晶片的開發。
相關實例
阿里巴巴的通義千問（Qwen）模型在全球AI基準測試中名列前茅，其成功的背後離不開在海外資料中心的訓練支持。通過利用海外資源，阿里巴巴得以確保模型訓練的效率和質量。
字節跳動的豆包（Doubao）模型同樣在海外進行訓練。然而，字節跳動在中國新設立的資料中心卻被監管機構限制使用輝達晶片，這顯示了中國政府在推動技術自主方面的決心。
優勢和劣勢的影響分析
海外訓練策略的主要優勢在於可以繞過美國的晶片禁令，確保持續獲取高性能GPU，維持AI模型的訓練進度，保障企業的AI技術發展。
海外訓練也存在一些劣勢。首先，租賃海外資料中心的成本相對較高，增加了企業的運營成本。其次，資料安全也是一個重要的考量因素。中國法規禁止敏感數據轉移至海外，這意味著涉及客製化模型的訓練工作仍然只能在中國境內進行。
深入分析前景與未來動向
中國AI企業的發展路徑呈現出技術突圍與政策相互影響的複雜局面。一方面，企業需要通過海外訓練來應對美國的晶片禁令；另一方面，又必須遵守國內的資料安全法規，這使得其AI發展面臨諸多挑戰。
未來，中國AI產業可能會
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