人工智能硬件發展的國際比較：中國、歐盟和美國

2019年8月，美國信息技術與創新基金會(Information Technology and Innovation Foundation，ITIF)的數據創新中心發布了《誰會在人工智能角逐中獲勝:中國、歐盟或美國》（Who Is Winning the AI Race: China,the EU or the United States?）。該報告通過對人才、科研、開發、應用、數據和硬件六類指標的比較，對中國、歐盟和美國人工智能發展的現狀進行測算。本報告對中國、歐盟和美國的六類指標中的硬件指標進行解讀，分析半導體銷售量、半導體研發支出、設計AI芯片的公司數量、超級計算機數量及該係統的綜合性能情況。

一、硬件對於一個國家的AI競爭力至關重要

AI係統依賴於可以每秒執行大量操作的半導體設備（如集成電路）。實際上，作為並行執行數學運算的電路的圖形處理單元（GPU）催化了AI發展。此外，諸如超級計算機的技術結合了諸如GPU和中央處理器的處理單元，可以通過大量的計算能力擴展AI係統的功能。例如，研究人員將超級計算機與機器學習技術結合，以模擬氣候變化和黑洞合並。

第一，半導體產業薄弱的國家可能容易受到其他國家行動的影響。例如，2018年，美國禁止美國公司向中國大型電信設備製造商中興通訊提供零件和軟件。由於中興通訊依賴美國公司的半導體設備，導致該公司麵臨巨大挑戰。盡管美國最終解除了禁令，但此事件突出了中國對西方國家技術依賴的問題。2019年，美國禁止美國公司向五個特定的超級計算實體出售芯片，而美國商務部已將華為列入黑名單。

第三，高性能計算推動了多個領域的突破性發現，而性能最佳的超級計算機的使用為各國提供了比其他國家更快地開發前沿武器係統和應用程序的優勢。

二、AI硬件發展的情況

1. 半導體銷售量

該指標衡量的是2019年第一季度全球銷售量排名前15位的半導體公司的數量。由表1可知，美國全球銷售量排名前15位的半導體公司的數量（6家）居首，其次是歐盟（2家公司）和中國（1家公司）。

表1 2019年中國、歐盟和美國半導體銷售額排名前15位的公司數量

2. 半導體研究與開發支出

不僅半導體銷售額重要，半導體公司的研發支出也很重要，其通常是影響開發最佳芯片的主要因素。該指標衡量的是2017年研發支出排名前10位的半導體公司的數量。美國研發支出排名前10位的半導體公司數量（5家）居首，領先於歐盟和中國（表2）。其中，5家美國公司在研發方麵的總支出為240億美元。

表2 2017年中國、歐盟和美國研發支出前10位的半導體公司數量

3. 設計AI芯片的公司數量

由於一些公司發現開發定製的AI芯片可以改善其AI係統的性能，因此，跟蹤設計AI芯片的公司數量也很重要。本報告分析了包括CrunchBase在內的多個數據源，跟蹤AI開發芯片的公司數量。由表3可知，美國設計AI芯片的公司數量（55家）多於中國（26家）和歐盟（12家）。每1000萬員工中，美國設計AI芯片的公司數量（3家）居首，其次是歐盟（0.5家）和中國（0.3家）。

表3 2019年中國、歐盟和美國設計AI芯片的公司數量

4. 超級計算機數量

該指標檢查性能方麵排名前500位的超級計算機的數量，即計算機每秒所執行的浮點運算次數。由表4可知，2019年，在超級計算機500強中，中國擁有的超級計算機數量（219個）超過美國（116個）和歐盟（92個）。每1000萬員工中，美國的超級計算機的數量（7個）多於歐盟（4個）和中國（3個）。

表4 2019年中國、歐盟和美國排名前500位的超級計算機數量

5. 超級計算機綜合係統性能

評估國家或地區的另一種方法是衡量排名前500位的超級計算機的綜合係統性能。圖1顯示了2009—2019年，在全球前500強超級計算機中，美國的綜合係統性能占比最高（38％），多於中國（30％）和歐盟（17％）。每10000名工人中，美國的超級計算機的綜合係統性能（36 TFLOPs/s）領先於歐盟（10 TFLOPs/s）和中國（6 TFLOPs/s）。

圖1 2009—2019年中國、歐盟和美國排名前500位的超級計算機的總體性能

三、總結

1. 美國仍遙遙領先，我國趕超歐盟

由數據分析顯示，美國在硬件方麵在世界上仍然領先，但中國在超級計算機數量方麵超過了美國，在AI半導體方麵正在崛起，歐盟在硬件方麵落後。

2. 美國在超級計算機方麵地位不牢固

世界最快的10台超級計算機中有6台在美國，其中最快的兩台超級計算機（Summit和Sierra）在美國能源部（DOE）的站點。此外，世界500強超級計算機中96％的處理器是由美國英特爾公司開發，133台超級計算機的加速器或協處理器中，98％來自美國的Nvidia及英特爾公司。

但是，我國已經趕超美國成為超級計算機的全球領導者。2010年6月，全球500台性能最佳的超級計算機中有282台在美國。然而，在2018年，美國的超級計算機隻有109台位居世界500強，為曆史最低水平。此外，美國和中國都在開發百億億次計算機，它們每秒可以執行五百億次計算。

3. 我國的人工智能芯片正在崛起

盡管我國在超級計算機方麵與美國處於競爭狀態，但其在半導體領域已經開始顯示出與美國差距的縮小。在過去的兩年中，我國數家AI芯片初創企業已獲得至少1億美元的資金。一些專家認為，與在半導體市場上相比，我國在人工智能芯片市場上的競爭優勢更大。例如，為機器人開發人工智能芯片的Horizon Robotics在2018年的B輪融資中獲得了6億美元的投資，該輪融資由世界領先的韓國半導體公司SK Hynix牽頭。同樣，最初開發用於比特幣采礦的芯片的比特大陸，已經開發了一種人工智能芯片，並在2017—2018年獲得了近7.65億美元的資金。

此外，包括百度、騰訊、阿裏巴巴和華為在內的幾家領先的技術公司正在開發AI優化的集成電路，美國的大型技術公司也正在這樣做。華為在設計方麵表現出了非凡的實力，如設計處理器中晶體管的尺寸的技術。較小的晶體管比較大的晶體管具有更高的使用功率，同時可以增加處理器中晶體管的潛在數量，從而使其產品的潛在功能更強大。

近十年來，許多西方國家的半導體公司一直在設計處理器和培養工程人才。我國在AI芯片市場上最具競爭力的是開發專門的AI芯片，它對AI的重要性比在Nvidia主導下的GPU更為重要。美國公司也在開發專門的AI芯片，如Google的Tensor處理單元和Luminous Computing的光學微芯片（通過不同顏色的光來移動數據）。我國的AI芯片初創企業的發展和芯片設計的進步表明，我國將有能力在半導體領域縮小與美國的差距。

4. 歐盟在開發先進的

人工智能芯片方麵相對滯後

首先，沒有一家歐盟半導體公司在研發支出上排名進入世界前十。其次，一些最具創新性的芯片設計來自美國和中國公司，如Alphabet、Facebook和百度。由於歐洲分散的市場和競爭法規，歐盟的數字初創企業一直很難擴大規模。最後，非歐盟公司正在收購歐洲半導體設計公司。日本企業集團軟銀2016年以320億美元的價格收購了英國半導體公司ARM，我國的私募股權公司Canyon Bridge2017年以5.5億英鎊（約6.16億美元）的價格收購了英國半導體設計公司Imagination Technologies。

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