美国近日发布了对华半导体出口管制最终规则。最终规则在去年10月7日出台的临时规则基础上，进一步加严对人工智能相关芯片、半导体制造设备的对华出口限制，并将多家中国实体增列入出口管制“实体清单”。
天使投资人、资深人工智能专家郭涛表示，美国收紧AI芯片出口对我国人工智能产业及大模型发展的影响可能表现为短期供应短缺和成本上升，但影响相对有限。从长远来看，有利于中国芯片产业的健康发展，促使芯片企业通过自主技术创新来实现换道超车的目标。
对AI芯片进行管控
记者查询文件了解到，最新的出口管制主要包括三个规则。
其一是先进的计算芯片规则，此次在2022年10月7日规则的基础上进行了两项更新，首先是调整了决定先进计算芯片是否受到限制的参数；其次是采取新的措施来应对规避控制的风险，对另外40多个国家出口的产品实施了额外的许可证要求。
在具体的参数方面，最新的禁令删除了“互连带宽”作为识别受限芯片的参数、还设置了一个新的“性能密度阈值”来作为参数。同时，在条例细则中，还特别提到了要修订参数，从而对“AI training（人工智能训练）”芯片进行管控，以及限制芯片用于训练大型军民两用的AI基础模型。
芯片业内人士表示，这意味着英伟达、英特尔、AMD按照算力性能密度的要求，新产品可能基本没有办法对华供应。
此前，英伟达A100及H100两款型号限制出口中国后，为中国专供的“阉割版”的A800和H800就是为了符合规定。英特尔同样也针对中国市场，推出了AI芯片Gaudi2，如今看来，企业们又要在新一轮出口禁令下进行调整应对。
第二个规则是关于扩大半导体制造设备的出口管控，包括强化对美国人才的限制，还增加了需要申请半导体制造设备许可证的国家数量，从中国扩大到美国能够长臂管辖到的21个国家。
这也意味着，更多国家的半导体设备公司将受到限制，在全球半导体设备巨头的排行榜中，主要由美国、荷兰和日本的公司占领。其中，荷兰承包了全球四分之一以上的半导体设备，ASML就是芯片光刻技术的领导者。
第三个规则是把更多公司列入到“实体清单”，此次增加了两家中国实体及其子公司（共计13家参与先进计算芯片开发的实体），这些公司制造芯片需要美国商务部工业和安全局的许可。
英伟达RTX 4090显卡全面下架
美国对华半导体出口管制已波及民用消费市场，英伟达RTX 4090显卡已在各大购物网站下架。目前在京东已经全面无货，搜索RTX 4090仅显示RTX 4070等其他型号的显卡。
根据英伟达10月18日发布的公告显示，美国对向中国以及其他D1、D4、D5类国家和地区出口规定了额外的许可证要求，受限产品包括英伟达旗下超过某些性能阈值的芯片（包括但不限于：A100、A800、H100、H800、L40、L40S及RTX 4090），英伟达旗下计算平台NVIDIA DGX和HGX也包含在新的许可要求中。
英伟达方面回应称：“我们遵守所有适用的法规，同时努力提供支持不同行业的数千种应用产品。鉴于全球对我们产品的需求，我们预计（新规）短期内不会对我们的财务业绩产生实质性的影响。”
这些限制还将影响AMD和英特尔等公司向中国销售的芯片，包括应用材料公司、泛林集团和KLA等芯片设备厂商也受牵连。
国产替代还有多远
与此同时，在制裁升级和算力紧缺的背景下，国内的企业正努力前行。
以华为为例，公开资料显示，华为昇腾芯片包括昇腾310和昇腾910，前者的整数精度算力可达16TOPS，主要应用于边缘计算产品和移动端设备等低功耗领域；后者整数精度算力可达640TOPS，性能水平接近英伟达A100。
上个月，华为推出全新架构的昇腾AI计算集群——Atlas 900 SuperCluster，可支持超万亿参数的大模型训练。
IDC最新的报告指出，中国AI芯片厂商发展正处于快速增长的阶段。2023年上半年，中国加速芯片的市场规模超过50万张；从品牌角度看，中国本土AI芯片品牌出货量超过5万张，占比整个市场10%左右的份额。
郭涛表示，美国收紧AI芯片出口对我国人工智能产业及大模型发展的影响可能表现为短期供应短缺和成本上升，但影响相对有限。从长远来看，有利于中国芯片产业的健康发展，促使芯片企业通过自主技术创新来实现换道超车的目标。
郭涛表示，近几年来，我国AI芯片产业高速发展，在一批关键核心技术领域取得新突破，目前已经具备生产媲美英伟达A100芯片的能力，但若想实现大规模出货，仍然面临很多挑战。
“目前，中国的半导体芯片产业仍面临一些挑战，包括技术研发、生产工艺、设备制造等方面的问题。此外，人才短缺也是制约中国半导体芯片产业发展的一个重要因素。”郭涛称。
资深产业经济观察家梁振鹏表示，中国政府和相关企业正在加大对半导体芯片产业的支持和投入，努力推进产业的发展。新的出口管制可能会加速国产AI芯片的发展，因为中国企业将被迫寻找替代供应商或自主研发替代产品。这有助于促进国内芯片产业技术和创新能力的提升，逐步降低对进口技术的依赖，并推动国产化进程。
“但是，要实现彻底的国产化替代仍需要时间和努力。”梁振鹏称，国内企业需要在研发投入、技术储备、人才培养等方面进一步加大力度。此外，中国半导体芯片产业还面临一些关键技术的瓶颈，例如制程技术、芯片设计能力等方面仍需加强。
综合《21世纪经济报道》《北京商报》等