-美国芯片出口控制新引进后的产业格局变化

上一期大致解释了此次美国芯片和技术出口管制新规定的几个特别之处,明确指出此次技术和产品的出口管制已经有了“芯片战争”的首演。在某些方面,已经将中国列为存在明显安全威胁的国家。今天我们来深入分析一下美国限制这一芯片的背后原因及其对中国半导体及ICT产业发展的影响。

首先,我会详细说明为什么此次新规具有明显的宣战意义。这次一次性列出的几十家企业将面临比华为更严格的限制,先看看美国正常的禁运标准是什么。美国的高科技,特别是电子信息技术,通常有几个不同的安全级别。最高的限制是禁止出口。其中核心是一些军用技术,特别是早期隐身战斗机涂料、相控阵列雷达扫描、超高速超高性能仿真系统等一些尖端设备也属于这一部分的管制范围。第二类是高水平的军用产品和技术。这部分禁运主要是非军事友好国家。例如,除了北约阵营以外的国家、日本、韩国等驻扎在美国的国家外,典型的是澳大利亚等友好国家也在第二类贸易禁令范围内。(阿尔伯特爱因斯坦(Northern Exposure))第三次禁运很有趣。基本上,美国认为对美国有明显的威胁。基本上是与美国没有外交关系或处于战争中的国家。这部分禁运名单很长。甚至最严格的是,所有包含一点美国产品和技术的产品和系统都不能销往这些国家。(阿尔伯特爱因斯坦,Northern Exposure,March)我们熟知的俄罗斯是因为克里米亚之后美国才开始部分限制禁运,全面禁运是在乌克兰战争开始后。举两个例子:华为因向伊朗出售含有美国产品的整机而受到美国制裁,被收购的免税股企业没有改变向海军订购的产品型号面板,而是用民用产品替换,将一个产品卖给了巴蒂,并被美国政府两次下令SVP锅辞职,处以高额罚款。

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那么,此次新规中强调的高性能计算芯片和高性能计算设备明确表明,这两大部分受到军事产品出口的严格限制,将中国作为威胁国家安全的国家,是三朝之心。这意味着,中国正常的民用技术发展在美国人眼中非常威胁其安全的存在。那么,什么不是宣战呢?毕竟,37年前合资模式的出现是为了绕过美国所谓的军事装备出口控制而发明的,许多与军事相关的高性能模拟芯片也经常为了科研目的而隐藏在某些机械产品中。漂洋过海进入了一些科研机构。这些产品和设备都可以根据MIL认证标准购买器物。

当然,从另一个角度来看,中国的一些领域已经对美国人感到威胁,这些领域可能是未来科技竞争的主战场。所以,在中国完全建立强大的芯片产业之前,全面控制中国部分产业的发展,显然是美国人对以前的“绥靖政策”不能再推迟的“乱反正”。(阿尔伯特爱因斯坦)。

如果要把半导体产品与军事联系起来,高性能模拟芯片将首当其冲,有趣的是,在中国的出口限制下,所有非MIL标准体系下的高性能模拟产品今天都没有受到这种高性能计算芯片的待遇。这很好地说明了美国新规定的目的不是中国的军事用途,也不是利用所谓的AI进行军事演习的目的,关键是严格限制中国高性能计算领域的迅速扩张。其中,AI、云计算和超级计算机是最受影响的领域。倒是很多人提出的自动驾驶领域,笔者认为影响还不大。

先说自动驾驶这一部分,很多人可能认为NVIDIA自动驾驶方面的算力优势明显,因此未来A100和H100对这些产品的禁运将严重影响中国自动驾驶技术的发展。笔者认为,从逻辑上这样看是对的,但从实际技术指标和目前国内自动驾驶的发展情况来看,情况没有想象的那么糟。第一,自动驾驶目前能做到L4级,是现有技术的最高水平。根据一些最棘手场景的自动驾驶(车辆独立计算),计算力也不需要为4800。其次,国内很多自动驾驶早期都是用NVIDIA芯片进行研究的,但就连互联网也得益于新势力的融资需求,在实际应用于整个车辆时,宣传了自己设计的主处理芯片。国内部分企业用于L3级自动驾驶的自主研究芯片,按照美国此次标准,在约1500-3000左右,已经达不到高标准禁止设计和生产的要求。MART)此外,对自主设计芯片要求不高的现有汽车工厂,将选择Tier1合作的自动驾驶方案,使用高计算能力的主要处理芯片也很少使用,更多的是对实时计算能力要求不高的V2X系统方案。很多人担心的未来超过4800算力的芯片设计将缺乏美国EDA的支持,这在自动驾驶方面短期内也不受限制,专用芯片的执行效率较高,因此基础算力不必太高,可以满足自动驾驶的基本需求。对于L5的需求和所谓的超高性能汽车主处理器来说,这部分都是用于提高融资额度的芯片,而现在美国的新规定是反相的。另一方面,目前NVIDIA A100裸芯片的价格仍然在5000美元左右的高水平,一张A100卡价值数万美元。自动驾驶汽车可以卖得很贵,但声称补贴为10多万美元的威来车辆费用只有5万美元,考虑到电池要占40%,裸体费用为5000美元的A100能用吗?

所以真正的美国瞄准的是中国的超级计算机和高性能服务器,以及AI应用程序。毕竟,在全球云计算领域,基本上是中美霸权的格局,对于面向未来的AI应用(非工业),其他国家加起来累积的成果可能比中美一个国家少。此次禁令正式发布之前,流传下来的GPU出口限制是为了高性能服务器和AI应用程序,但现在增加了高性能处理器和高性能计算机器。深入研究几个细节,就会发现这个禁令真的是什么箭,到处都贴着核心技术指标。例如,“I/O满足(I/O)双向传输速度比600GB/s快,因此可以直接阻止高性能加速应用程序。”每项任务的位长度乘以TOPS,总处理性能超过4800的产品”是大规模AI模型培训的入门级标准。两者结合起来,基本上是2018-2019年左右最先进服务器的技术指标,现在是2022年。NVIDIA A100是2020年的产物,H100是2022年的新一代。因此,目前AMD的MI100被认为不会被禁,目前AMD的MI100也令人遗憾(标称1.2TB/s带宽,计算能力也对A100存在)。新上市的MI250已经确认将禁止出口中国。在高性能服务器的加速卡方面,离开最主流的GPU加速卡,未来中国的高性能服务器只能依靠FPGA和其他ASIC。可惜的是,与GPU相似的FPGA加速技术只在已经受到密切关注的AMD和尚未涉足的Intel手中。ASIC加速卡要达到同样的水平,恐怕只能寄希望于先进工艺的发展。哦,我们忘了美国人把3nm GAA的EDA在8月份开始了全球设计审计控制。对中国市场的半导体工艺设备和技术限制已经从几个月前开始实施,即使抗议应用材料和LAM等设备巨头,预计也很难放宽明显的政策。

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以超算为例,“FP64(双精度)理论计算能力超过100 PATFLOPs(每秒千万浮点运算),FP32(单精度)超过200 PATFLOPs的浮点计算能力的超级计算机”,这部分基本上是初战500的实力。

对于AI训练模式来说,计算能力几乎是最迫切的需求。这也是为什么在NVIDIA几年内销售额不到前十的情况下,也能在半导体市值上成为第二大公司的原因。这也是一直很淡定的AMD愿意对A100推出MI100的原因,但这也是部分性能大幅飞跃的产品的初衷。按照美国这次的标准,笔者可能认为AI应用昌海柳州Gaudi 2也不能幸免。也就是说,目前最主流的2021年以后上市的AI训练模式用计算芯片基本上很难摆脱此次新规定的要求。当然,我们也是,如果达不到A100的入门标准,那只能是无奈的选择,算力本来就是目前AI发展的技术瓶颈。此次限制将大大减慢中国AI培训及相关应用程序的发展速度。即使已经看到了有落地收益的AI应用程序,技术上的延迟也可能会错过抢占应用程序高地的机会。

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当然可以看到国内GPU和AI芯片企业开始了国产替代的道路,各种产品也超过A100性能,但从实际反馈来看,硬件称呼性能似乎已经达到了,但与软件算法相结合的实际效果似乎下降了很多。(David Assell,Northern Exposure,Light)毕竟,几乎所有的开发都是建立在NVIDIA布局10多年的Tensor系统下,国内AI芯片必须与主流AI软件兼容,笔者认为与其走百分之九十的AI者,不如将系统崩溃。反正从这次美国政策来看,期待未来N、A、I三个产品与美国AI水平并驾齐驱的是No Any Impossible。最好趁这个机会好好构建中国的AI技术体系。别忘了我们现在有重要的竞争优势3354人工标记。

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当然,我们也可以基本告别未来的矿业,这个原来的灰色产业,新规将逐渐淡出国内矿业公司未来战略计划的一部分,毕竟矿山开采为了保证高科技,3nm GAA的EDA已经被控制了,美国政府这次对高性能计算芯片限制得太苛刻了,大家都知道矿山芯片的计算能力还是相当大的,那么美国人不会放过你的。

我们分析了这次新政的影响这么多。我们不是要悲观投降。相反,我们可以利用几个机会重新创造我们的ICT产业结构。这是中国和30多年前日本在这场芯片战争中最大的差异。(阿尔伯特爱因斯坦,《美国电视剧》,战争)下一期将深入探讨芯片战争的应对策略和我们独特的优势。

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