广东
中国两大科技巨头腾讯和百度表示，即使美国加强对关键半导体的控制，他们也已经找到了在全球人工智能竞赛中保持竞争力的方法。
概括：
腾讯正在利用其积累的 GPU 库存和软件调整来确保 AI 模型训练顺利进行。
百度利用其端到端 AI 基础设施和代码优化来从每个 GPU 中榨取更多价值。
两家公司都支持国内芯片开发和更精简的型号，以应对美国的出口限制。
今年4月，美国收紧了英伟达和AMD部分芯片的出口规定，即便特朗普政府取消了拜登总统制定的一项颇具争议的规定。这些举措促使中国企业迅速适应，以确保其人工智能计划顺利推进。
两家公司在最近的财报电话会议上讨论了各自的战略。腾讯总裁刘炽平和百度AI云负责人沈斗分别阐述了他们如何在高端处理器受限的情况下继续前进的计划。
腾讯拥有“相当强大的 GPU 库存”
刘作虎表示，腾讯已经积累了“相当强大的”图形处理器（GPU）库存，这对于训练大型人工智能模型至关重要。通过提前采购，该公司获得了足够的芯片，为未来几代模型的研究提供支持。
GPU 提供了筛选海量数据和帮助模型学习模式所需的原始计算能力。但刘作虎认为，增加 GPU 数量并不总是获得更好结果的最佳途径。相反，腾讯专注于从现有芯片中榨取更高的性能。
刘作虎表示：“这实际上帮助我们审视现有的高端芯片库存，并表示我们应该有足够的高端芯片来继续进行几代模型的训练。”
为了运行人工智能任务（即推理），腾讯正在使用“软件优化”来提高每个GPU的效率。刘作虎补充说，公司正在探索更小、更精简的人工智能模型，这些模型对计算能力的要求更低，但仍能提供强大的结果。
“我们只需要继续探索这些领域，并在软件方面投入更多时间，而不是仅仅依靠蛮力购买GPU，”刘作虎说道。他还指出，腾讯可以依赖中国生产的定制芯片和半导体。
百度可以利用其全栈人工智能构建应用程序
运营着中国最大搜索引擎的百度强调了其“全栈”架构。这意味着它掌控着一切，从存储数据的云服务器到人工智能模型本身（例如其 ERNIE 聊天机器人），以及构建在这些模型之上的应用程序。
百度人工智能云部门总裁窦深表示：“即使没有最先进的芯片，我们独特的全栈人工智能功能也使我们能够构建强大的应用程序并提供有意义的价值。”
百度的领导层还强调了他们降低AI工作负载运行成本的软件技巧。由于百度拥有大部分技术栈，因此它可以调整从基础设施到底层的每一层，从而最大限度地利用其拥有的每个GPU。
沈义表示：“随着基础模型推动对大规模计算能力的需求，构建和管理大规模 GPU 集群以及有效利用 GPU 的能力已成为关键的竞争优势。”
为了缓解美国芯片限制带来的冲击，百度等公司也转向了中国制造的半导体。沈义人表示，自主研发的芯片，加上日益高效的本地软件堆栈，将为中国人工智能领域的“长期创新奠定坚实的基础”。
近年来，中国一直在努力打造自己的芯片产业。尽管大多数专家认为，国产GPU和AI芯片仍落后于美国产品，但他们表示，进展显而易见。
Gartner分析师Gaurav Gupta指出，囤货只是一种策略，中国企业在材料、设备、芯片设计和封装等方面也取得了稳步进展。
古普塔在一封电子邮件中表示：“他们取得了相当大的成功”，并补充说，这些自主研发的芯片可能还无法与美国领先者匹敌，但“将继续取得进步”。
在华盛顿和硅谷，一些美国企业高管呼吁重新考虑出口限制。英伟达首席执行官黄仁勋本周称这些限制措施“失败”，认为其对美国企业的损害大于对中国买家的损害。
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