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AI算力封鎖加劇!美國擬限制中國使用亞馬遜、微軟云服務

云計算 人工智能
盡管美國政府限制英偉達等芯片制造商向中國出售某些類型的芯片,但并沒有阻止微軟和AWS等云提供商提供托管服務。當時,中國公司仍然可以通過租用資源來訓練復雜的AI大模型。

華爾街日報7月4日消息,美國政府將限制中國企業使用美國廠商的云計算服務,至于目的,該網站猜測:堵住芯片管制的漏洞,打擊中國先進科技。

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上面提到的芯片管制是指,幾個月前白宮要求英偉達、AMD等停止向中國(包括中國香港)出口用于人工智能工作的兩種頂級計算芯片。

據路透社分析,該擬議限制被視為彌補美國出口管制政策“重大漏洞”的一種手段,以防止中國人工智能公司通過使用美國云服務繞過其出口管制規則。

換句話說,這將是對中國AI算力的全面封鎖。

畢竟,盡管美國政府限制英偉達等芯片制造商向中國出售某些類型的芯片,但并沒有阻止微軟和AWS等云提供商提供托管服務。當時,中國公司仍然可以通過租用資源來訓練復雜的AI大模型。

若限制云服務的規定正式實施,美國亞馬遜和微軟等云服務提供商在向中國客戶提供使用先進人工智能芯片的云計算服務之前,必須尋求美國政府的許可。

這個消息還在驗證,知名媒體Insider表示正在向白宮、商務部、英偉達、微軟和亞馬遜咨詢,目前沒有得到回復。

封堵人工智能訓練的算力

AI的發展需要算力、數據與算法三架馬車同時發力,這三個因素缺一,則AI發展受阻。尤其是在大模型時代,算法已經相對成熟,而且類似Transformer這些AI技術可以從學術論文中獲取,同時數據豐富是中國AI的優勢。因此,美方無法從數據、算法層面封堵中國AI發展。

算力是打造大模型生態的必備基礎,目前中國自主研發算力芯片的能力與國外相比還有差距。

而云的核心是通過云端提供海量算力,云是數據處理的天然土壤,其大規模并行和分布式計算能力可以幫助減少 AI的計算成本。

一個優秀的算力底座在大模型的訓練和推理上具備效率優勢,而云平臺是大模型和算力之間的“橋梁”,可針對不同的模型和硬件實現資源的合理分配,達到軟硬件的最優組合,從而大幅提升訓練模型的效率。

從這個角度來說,擁有云計算,就相當于AI算力,從而獲得AI 大模型和生成式AI 應用的入場券。

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圖源:至頂智庫

通過上圖我們可以看到,越來越龐大的訓練量對云服務算力的要求也越來越高。

如果還意識不到云計算的作用,想一想OpenAI開發出GPT-4,微軟作為獨家云服務提供商在里面的作用吧。

中國云計算的潛力

關于云計算對人工智能的重要性,2019年的一篇文章,提到:

人工智能等創新技術開始融入到云計算領域中。

……

2017 年,包括騰訊 云、阿里云、百度云、金山云、京東云等在內的國內多家云廠商都先后發布了各自的深度學習平臺。

同時,近年來隨著大數據及人工智能的突破性進展,被稱為“ABC”的“人工智能+大數據+云計算”模式 將在企業、行業及整個國家和世界發展中起到舉足輕重的作用。

同時,這篇文章還對當時的云計算產業發展現狀進行了梳理,幾年過去了,我們回頭看,當時的分析放到今天仍然沒有過時:

當前全球云計算市場集中度高。從2016 年開始,基于云業務營業收入和增長率視角,亞馬遜云 (AWS)、微軟云(Azure)、阿里云(Alibaba Cloud)組成全球云計算市場的第一陣營,云計算市場的“3A” 格局初現。

份額較大的幾家服務商公司大部分來自美國,作為云計算的“先行者”,美國在市場中處于明顯優勢地位。

單從份額上看,似乎中國一些廠商并不落后,例如2016年阿里云“擠出”谷歌云成功入圍全球公有云市場份額前三甲,被業內視作標志性的事件。

另外,在2022云棲大會上,阿里云智能總裁張建鋒宣布,阿里平頭哥自研云原生處理器倚天710已大規模部署應用,成為中國首個云上大規模落地的自研CPU。

看來,中國云計算有巨大的潛力可挖掘。

參考來源:

1. 郭朝先,胡雨朦.中外云計算產業發展形勢與比較[J].經濟與管理,2019,33(02):86-92.Cloud。

2. AI大模型混戰,中國云服務準備好了嗎?[N]. 電腦報,2023-05-08(011).DOI:10.28184/n.cnki.ndina.2023.000343。

3. 呂倩. 流水的熱點鐵打的難題  云計算卡位大模型競爭[N]. 第一財經日報,2023-04-13(A10).DOI:10.28207/n.cnki.ndycj.2023.001637。

4. 張賽男. 鋪路大模型入口  云計算廠商掀起新變革[N]. 21世紀經濟報道,2023-06-21(009).DOI:10.28723/n.cnki.nsjbd.2023.002345。

5. https://www.businessinsider.com/us-china-ban-companies-cloud-service-providers-2023-7。

責任編輯:姜華 來源: 大數據文摘
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