科技媒体《连线》杂志分析，拜登政府最近公布的最严厉的芯片出口限制，将切断了对中国的商业和军事野心至关重要的人工智能硬件，和芯片制造工具发展。

上个月，中国电子商务巨头阿里巴巴披露了一个强大的新云计算系统，专门用于人工智能项目。阿里巴巴的云计算客户，用这个系统为聊天机器人对话和视频分析等任务训练算法。这个系统使用美国公司英特尔和英伟达的数百个芯片构建。

上周，美国宣布了新的芯片出口限制，这将使未来类似的项目不太可能进行。拜登政府的规则，禁止美国公司向中国出口训练，或运行最强大的人工智能算法所需的先进芯片。

这些全面的新管制措施，旨在使中国的人工智能产业停留在黑暗时代，与此同时美国和其他西方国家却在进步。这些限制还阻止了芯片制造设备和设计软件的出口，并禁止世界领先的硅晶圆厂，包括台湾的台积电和韩国的三星，为中国大陆的公司制造先进芯片。

华盛顿特区智库战略与国际研究中心(CSIS)的人工智能治理项目主任格雷戈里·艾伦说：“美国在告诉中国，人工智能技术是未来，我们和我们的盟友要去那里，但你不能来。”

塔夫茨大学教授、最近出版的《芯片战争：争夺全球最关键技术》一书的作者克里斯·米勒说，新的出口封锁不同于冷战以来的任何情况。米勒说：“这相当于在往齿轮里扔沙子。”

美国的行动利用了人工智能领域长达十年的繁荣，其中一些新的突破已经与计算能力的进步联系在一起。开拓性的新项目，往往需要机器学习算法，这种算法在拥有数百或数千个图形处理单元（GPU）的超级计算机上训练。这些芯片最初是为游戏设计的，但也是运行必要数学运算的理想选择。这使得中国的人工智能雄心严重依赖美国的芯片。

百度是中国领先的网络搜索供应商，也是云计算人工智能服务和自动驾驶的主要参与者，在其数据中心广泛使用英伟达芯片。去年10月，这家公司宣布了世界上最大的自然语言生成的人工智能模型之一，此模型使用英伟达的硬件构建。

根据软件文档，TikTok及抖音背后的母公司字节跳动，依靠英伟达硬件来训练其推荐算法。包括阿里巴巴和百度在内的几家中国公司正在开发硅芯片，旨在与英伟达和AMD的芯片竞争，但这些都需要从中国以外的地方制造，而这些地方现在是禁区。

和美国一样，中国的大型科技公司，在包括网络搜索、产品推荐、翻译和解析语言、图像和视频识别，以及自动驾驶等应用中，越来越倚重大型人工智能模型。人工智能方面的进展，预计将在未来几年改变军事技术，并影响美国和中国在俄罗斯入侵乌克兰，以及台湾等问题上的交锋。

CSIS的艾伦说：“拜登政府相信，围绕人工智能在军事应用中的颠覆性潜力的大肆宣传是真实的。美国也相当了解，哪些计算机芯片进入了中国的军事人工智能系统，而且是美国的芯片，这是不可接受的。”

尽管在几十年的技术依存关系中，中国制造业已经成为美国科技行业的基石，新的出口限制将使这几年来两国持续降温的关系进一步恶化。近年来，由于与中国的竞争意识增强，美国政府试图在促进其国内人工智能产业和芯片生产方面发挥更积极的作用。

随着投资者对新规限制范围的了解，几家中国科技公司以及英伟达和AMD的股票本周下跌。上个月，美国商务部曾警告英伟达和AMD，它们将不得向中国出口先进的人工智能芯片。但上周宣布的规则规模大得多。

在多年的自由增长之后，美国政府对芯片出口中国进行了大规模的打击，旨在更严格地监管这个行业。在过去的18个月里，中国的科技公司因此伤痕累累。而新的出口规则将使一切雪上加霜。

被切断与美国芯片的联系，可能会大大减缓中国的人工智能项目。中国领先的国内芯片制造商中芯国际集成电路制造有限公司生产的芯片，落后于台积电、三星和英特尔的芯片几代。

中芯国际目前能生产的芯片，是被业界称为14纳米一代的芯片制造工艺，代指的是元件可以密集地装在芯片上的程度。

与此同时，台积电和三星已经转向了更先进的5纳米和3纳米工艺。中芯国际最近声称，它可以生产7纳米的芯片，尽管产量不高。

任何中国公司试图跟上芯片制造进展的能力都会受到限制，因为无法获得制造小于7纳米一代的芯片所需的极紫外光刻机。这种机器唯一的制造商，是荷兰的ASML公司。应美国政府的要求，其已经停止了对中国的出口。

MLCommons公司的执行董事大卫·坎特说，由于更大的晶体管密度和其他设计上的改进，5纳米一代半导体技术的芯片，大约比14纳米的芯片快三倍，或效率更高。

然而，此举不会在一夜之间切断中国的人工智能产业。中国一家专门从事人工智能的风险投资基金的一位人士说，自从9月份披露规则变化的部分内容以来，一些中国公司一直在囤积GPU组件，但由于这个话题的敏感性，他匿名发言。中国公司也有可能在境外使用安装在其他地方的设备，来训练人工智能模型。

一家中国人工智能初创公司的首席执行官说，从长远来看，新的限制措施将减缓中国公司的人工智能进展。

但他预测，通过一些手段他们可以在短期内跟上美国的步伐，譬如更长时间地运行旧硬件，制作能用相同计算能力做更多事情的人工智能模型，或者收集更多数据。

这位首席执行官说：“如果目标是达到一定的准确性，那么数据量可能比计算能力更有帮助。对于大多数人工智能任务，训练人工智能模型并不总是需要巨大的计算能力。”

哥本哈根商学院研究中国科技行业的副教授道格拉斯·富勒说，现在最重要的问题是如何执行这些规则。他说：“在短期内，我认为这个政策将做它想做的事，使中国的高性能计算建设瘫痪。”

但富勒说，中国将转向拥有芯片制造技术的其他国家，并可能尝试走私零部件。