AI chip training data centers offshore technology business
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隨著美國晶片禁令的日益嚴格,中國的AI產業正面臨前所未有的挑戰。為了突破困境,中國科技巨頭正積極尋求出海之路,將AI模型的訓練轉移至海外,以確保能夠持續獲取所需的算力資源。這種策略轉變,不僅反映了中國企業應對外部壓力的靈活性,也預示著全球AI產業格局的潛在變動。

中國AI廠商策略性出海:一場迫不得已的算力遷移

  • 美國晶片禁令的影響:
    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。這迫使中國企業尋找替代方案,以維持其在AI領域的競爭力。
  • 為何選擇出海?
    將AI訓練轉移至海外,例如東南亞地區,可以規避美國的出口管制,確保能夠繼續使用Nvidia等公司的高階AI晶片。這種策略使得中國企業可以在不受限制的環境下進行大規模的AI模型訓練。
  • 哪些企業選擇出海?
    包括阿里巴巴、字節跳動等多家中國科技巨頭,都在積極利用東南亞的資料中心訓練其新一代大型語言模型(LLM)。它們透過海外訓練據點,積極下單取得高階的輝達(Nvidia)AI晶片資源。
  • 另闢蹊徑:國產替代與技術自主的艱難探索

    並非所有企業都選擇了出海策略。一些公司,例如DeepSeek,選擇在美國限制生效前大量採購Nvidia晶片,以確保國內訓練的需求。同時,中國政府也在大力推動技術自主,鼓勵使用國產AI晶片,以減少對外國技術的依賴。

    相關實例:阿里巴巴與字節跳動的海外佈局

    阿里巴巴的通義千問(Qwen)模型和字節跳動的豆包(Doubao)模型,皆在全球AI基準測試中名列前茅,是此波海外轉移趨勢中的代表案例。這些企業透過租賃海外當地企業擁有和營運的資料中心,滿足美國出口管制的要求,並持續使用輝達公司的高階AI晶片。

    優勢和劣勢的影響分析:出海策略的雙面刃

    • 優勢:
      • 規避美國晶片禁令,確保算力資源。
      • 維持AI模型訓練的進度,保持競爭力。
      • 利用海外資源,拓展全球市場。
    • 劣勢:
      • 資料安全風險,可能涉及敏感資料的外洩。
      • 合規性挑戰,需要遵守不同國家的法律法規。
      • 增加運營成本,包括資料中心租賃、人力資源等。

    深入分析前景與未來動向:複雜的發展路徑

    中國企業在平衡海外訓練與國內法規方面,面臨著複雜的技術和政策限制。由於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。因此,中國AI的發展路徑呈現出技術突圍與政策相互影響的複雜局面。

    常見問題QA

    • Q:美國晶片禁令對中國AI產業的影響有多大?
      A:影響非常大,特別是高性能GPU的限制,直接影響了中國AI模型的訓練能力。
    • Q:中國企業出海訓練AI模型是否安全?
      A:存在資料安全風險,需要嚴格遵守相關法律法規,並採取有效的安全措施。
    • Q:中國政府對AI產業的發展方向是什麼?
      A:中國政府大力推動技術自主,鼓勵使用國產AI晶片,以減少對外國技術的依賴。

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