作者：电子创新网张国斌
编者注：今天的两个新闻合起来看更有深意！
据外媒报道，中国半导体行业协会副会长、IEEE Fellow、清华大学教授魏少军在新加坡召开的一个行业论坛上警告称，依赖美国硬件将对中国及其亚洲伙伴构成长期风险。呼吁中国与其他亚洲国家摒弃使用英伟达 GPU 进行 AI 训练与推理。
魏少军在发言中批评了亚洲当前的人工智能发展模式，该模式与美国使用英伟达或AMD的计算GPU来训练ChatGPT和DeepSeek等大型语言模型的路径非常相似。他认为，这种模仿限制了区域自主权，如果不加以解决，可能会造成“致命”后果。魏少军认为，亚洲的战略必须与美国模式有所区别，尤其是在算法设计和计算基础设施等基础领域。
美国政府对2023年可出口到中国的AI和HPC处理器的性能施加限制后，这在中国造成了严重的硬件瓶颈，延缓了尖端AI模型的训练速度。尽管面临这些挑战，魏哲家还是以DeepSeek的崛起等例子证明了，即使没有尖端硬件，中国企业也能够在算法上取得重大进展。
中国官方媒体称 Nvidia H20 GPU 不安全且过时，敦促中国企业避免使用此类产品。
他还指出，中国反对使用 Nvidia H20 芯片的立场表明了中国正在努力实现 AI 基础设施的真正独立。同时，他也承认，尽管中国半导体行业取得了进展，但仍落后于美国数年，因此中国企业能够构建性能与 Nvidia 高端产品相当的 AI 加速器的可能性很小。
他建议，中国应该开发一种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，因为它们最初是为图形处理而设计的。虽然他没有概述具体的设计方案，但他的讲话呼吁国内在芯片层面进行创新，以支持中国的人工智能雄心。然而，他并没有指出中国计划如何在半导体生产竞赛中赶超台湾和美国。
他以自信的语气总结道，尽管多年来受到出口管制和美国的政治压力，但中国仍然资金充足，并决心继续建设其半导体生态系统。总体信息很明确：中国必须停止跟随，而是通过开发适合自身技术和战略需求的独特解决方案来引领潮流。
Nvidia 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运算，其效率远高于CPU。此外，2006 年推出的 CUDA 软件堆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 Nvidia 硬件上标准化铺平了道路。
老张认为魏少军教授的发言其实代表了中国在人工智能领域发展策略：那就是要摆脱路径技术依赖，建立独立自主的人工智能训练、大模型以及端侧落地有应用，目前中国已经诞生了多家有实力的AI算力芯片企业，如华为、壁仞科技、遂原科技、摩尔线程、沐曦集成电路等都是优秀的企业代表，而新创企业曦智科技等则在GPU出光以及GPU算力集群方面有领先全球的技术。
9月11日，上海市委书记陈吉宁走访调研壁仞科技，深入考察国产GPU芯片研发进展与产业落地情况。壁仞科技创始人、董事长、CEO张文率公司团队接待调研。
陈吉宁书记察看了壁仞科技自主研发的人工智能芯片及应用场景展示，听取了企业总体发展概况、最新产品研发及产业生态建设等介绍，着重了解产品性能、技术路线、工艺流程及人才引育等情况。
陈吉宁书记同壁仞科技管理和研发团队深入交流，听取企业下一步发展的计划打算，共同研判行业发展趋势和技术变革方向，关切询问还有哪些具体问题需要解决、哪些政策服务需要跟进，逐一回应企业诉求，明确具体对接部门。
陈吉宁书记指出，要深入学习贯彻习近平总书记考察上海重要讲话精神，按照十二届市委七次全会部署，加强对创新企业全生命周期的跟踪服务，支持企业坚定发展信心、持续创新突破、做强做优主业，在增强企业核心竞争力上实现新的跃升，在构建创新生态和产业生态上发挥牵引带动作用，为上海国际科技创新中心建设作出更大贡献。
壁仞科技创始人、董事长、CEO张文表示，壁仞科技将以“国芯、国设、国造、国用”为目标，全力以赴推进新一代国产GPU芯片研发以及软硬件协同，不断缩小与国际主流AI芯片产品的差距，助力上海打造世界级集成电路产业集群，为加快推进国家人工智能“上海高地”建设贡献力量。