ChatGPT的横空出世引发AIGC（生成式大型人工智能模型）的热潮，对此，中国也是积极布局，科技部宣布把人工智能作为战略性新兴产业、新成长引擎。百度也在3月16日推出“文心一言”。但总体上，与ChatGPT还是有着较大的差距。差距的背后是中国高性能芯片的缺位。

据外媒报道，为了创建和维持ChatGPT所需的人工智能分析数据的庞大数据库，OpenAI使用了10000个英伟达的GPU进行相关的训练。而为了支持实际应用，满足服务器的需求，OpenAI已使用了约2.5万个英伟达的GPU，随着需求的增加未来预计还会增加GPU的用量。

美国和中国台湾控制了高性能芯片产业链

值得注意的是，在当下，美国和中国台湾地区的厂商主导了全球高性能芯片供应链。AIGC应用包括人工智能服务器、AIGC软件升级及反覆运算，都需要高阶且强大运算能力的芯片支持。

AIGC应用芯片供应链中，英伟达掌握了高阶GPU运算能力技术，其芯片由台积电代工，台积电的N3E制程扩展3纳米相关制程，预计今年下半年开始量产，是GPU芯片效能提升的关键。

除英伟达之外，AMD今年也已针对AI基础设施以及数据中心发布加速处理器APU，整合了GPU、CPU和存诸器，采用3D小芯粒设计。据称，AMD也向台积电下达了AI芯片的订单。

中国破局需要经历"阵痛“

但美国商务部去年10月上旬一系列芯片出口管制措施，扩大了对中国芯片及设备出口限制，这使得中国布局AIGC应用时，很难获得了最新的高性能芯片。不过，近年来，中国的高性能芯片企业也在发力中。据了解，科大讯飞、奇虎360、腾讯优图、景嘉微、寒武纪科技、海光信息、天数智芯、龙芯中科等芯片设计商，正在着力提升GPUCPU的运算能力。

除高性能芯片外，在EDA软件上，中国本土厂商也有较大差距。产业人士指出，全球前三大EDA厂商市占率高达78%，且均为美国企业，虽然近年来，中国一直在强调EDA工具自主化，华大九天等EDA企业也在不断突破，但在高性能先进芯片设计仍有巨大差距，这对AIGC的发展也有颇多阻碍。

但在该领域，最近有好消息传出，华为近期透露已在芯片领域完成14nm以上EDA工具国产化，今年将完成全面验证；华为硬件开发、软件开发和芯片开发三条研发生产线目前完成了软件/硬件开发78款软件工具的替代，它们基本可以保障研发作业的连续性。有报道指出，在硬件、软件和芯片开发三条研发生产线上同时开发全套软件设计工具，华为应是中国第一家。

综合而论，由于美国管制半导体出口，加上美国掌握控制EDA软件工具，使得当下中国发展人工智能生成内容应用，还是困难重重。诚如总部位于中国台北的以赛亚研究副总裁Lucy Chen所言，用国内替代设备替换，肯定会经历阵痛，但这是不可避免的。