魏少军呼吁：停用英伟达GPU

中国半导体行业协会副理事长、资深中国学者和政府顾问魏少军呼吁中国和其他亚洲国家放弃使用英伟达GPU进行人工智能训练和推理。据彭博社报道，他在新加坡的一个论坛上警告说，依赖源自美国的硬件对中国及其地区同行构成长期风险。

魏少军批评了亚洲目前的人工智能发展模式，该模式紧密模仿了美国的路径，即使用英伟达或AMD的计算GPU来训练ChatGPT和DeepSeek等大型语言模型。他认为这种模仿限制了区域自主权，如果不加以解决，可能变得“致命”。魏少军认为，亚洲的战略必须与美国的模板分道扬镳，特别是在算法设计和计算基础设施等基础领域。

美国政府在2023年对可运往中国的人工智能和HPC处理器施加性能限制后，在中国造成了严重的硬件瓶颈，减缓了尖端人工智能模型的训练。尽管面临这些挑战，魏少军指出，像DeepSeek的崛起这样的例子证明，即使没有尖端硬件，中国公司也有能力在算法上取得重大进展。

他还提到，中国反对使用英伟达H20芯片，这表明中国正在推动人工智能基础设施的真正独立。与此同时，他承认虽然中国的半导体产业已经取得进展，但仍然落后于美国和台湾多年，因此中国公司能够制造出性能与英伟达高端产品相媲美的人工智能加速器的机会很小。

魏少军提议，中国应该开发一类专门用于大型语言模型训练的新型处理器，而不是继续依赖GPU架构，因为GPU最初的目标是图形处理。尽管他没有勾勒出具体的芯片设计，但他的言论是在呼吁在芯片层面进行国内创新，以支持中国的人工智能雄心。然而，他没有指出中国计划如何赶上台湾和美国在半导体生产竞赛中的步伐。

他以自信的口吻总结道，尽管多年来面临美国的出口管制和政治压力，中国仍然资金充足，并决心继续建设其半导体生态系统。总体信息是明确的：中国必须停止追随，并通过开发适合自身技术和战略需求的独特解决方案来开始引领。

英伟达GPU之所以在人工智能领域占据主导地位，是因为其大规模并行架构非常适合加速深度学习中矩阵密集型操作，提供了比CPU更高的效率。此外，2006年推出的CUDA软件栈使开发人员能够为GPU编写通用代码，为TensorFlow和PyTorch等深度学习框架在英伟达硬件上实现标准化铺平了道路。

随着时间的推移，英伟达通过专用硬件（Tensor Cores，混合精度格式）、紧密的软件集成以及广泛的云和OEM支持巩固了其领先地位，使其GPU成为人工智能训练和推理的默认计算骨干。英伟达用于数据中心的现代架构，如Blackwell，拥有大量针对人工智能训练和推理的优化，几乎与图形无关。相比之下，魏少军所倡导的专用ASIC在训练和推理方面尚未获得广泛应用。

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