对数码3C消费产品没有影响，但是对于自动驾驶研发有极大影响。
美国宣布取消了图形处理芯片巨头英伟达针对中国、俄罗斯出口高端GPU芯片，如果继续出口只能获取新的许可。很明显，美国又在高端芯片领域对中俄出手了。这种高端芯片主要用于人工智能等领域，也是一种应用较为广泛的高端芯片。
美国再一次收紧了芯片的对华供应，不顾规则和全球合作需求，单方面通过限制出口高端芯片的方式，阻碍中国人工智能领域的突破与发展，可以说是使用了最没有底线的招数。那么此次限制的芯片，对于中国科技企业、中国汽车企业、以及中国消费者来说，会有哪些实质性的影响呢？影响或大或小？本期《爱卡独角SHOW》，我们就来聊一聊这颗颇具“政治色彩的GUP”。
一、美国又出手了
对此，美国给出的解释是，之所以限制这一类型的芯片，是为了解决此类产品将被中国用于“军事最终用途”或者是“军事最终用户”的风险，是为了保护美国的“国家安全”而采取的“必要措施”，防止高端技术外流。
英伟达是美国芯片生产的头部企业，在人工智能领域具有不可或缺的地位。英伟达方面称，被美国政府要求限制向中国出口的是两款最新旗舰GPU计算芯片：A100和H100。这两款芯片可用于加速AI、资料分析和高效能运算作业。
而AMD将停止向中国出口的是MI250人工智能芯片。不过AMD表示同时表示，新规定不会对其业务产生实质性影响。
英伟达中国区表示已收到总部要求：
暂停对中国区所有客户所有代理商的数据中心GPU卡A100和H100的发货，其它GPU卡不受影响；各服务器OEM的现有库存A100GPU卡，目前可以对各自的行业客户继续交付，英伟达中国区目前也没有对OEM发任何Letter；英伟达总部还在分析美国政府的政策要求。
二、被限制的芯片是什么？
这里，我们主要来说英伟达的A100和H100。
A100目前已经商用，采用7nm制程工艺；H100在今年3月刚刚推出，采用4nm制程工艺。
它们是具备较高双精度计算能力的高端GPU，主要用于高性能计算领域，包括科学计算、CAE（计算机辅助工程）、医疗等方面。
所以这两款芯片对普通消费者购买的数码3C等电子用品并没有影响，要知道即使是相对老款的A100型号，售价也要150万人民币。而受影响最大的当属国家超级计算中心，和目前大型数据中心这两方面，同时，大部分科技公司将它用作机器学习，元宇宙模拟，视觉分析识别等。
国家超级计算中心由数千甚至更多处理器组成，具备超高算力，主要满足国家高科技领域和尖端技术研究的需求。
大型数据中心面向所有需要信息技术支撑的场景，包括大量互联网应用。如中国三大电信运营商、大型互联网公司等，都在自建数据中心。再比如腾讯投资450亿元在上海建设腾讯长三角人工智能超算中心，主要承担各种大规模AI算法计算、机器学习、图像处理、科学计算和工程计算任务并提供相应的服务；阿里刚刚正式启动了张北超级智算中心，总建设规模将达到惊人的12EFLOPS（每秒1200亿亿次浮点运算，超过谷歌的9EFLOPS和特斯拉的1.8EFLOPS），主要为AI大模型训练、自动驾驶、空间地理等人工智能探索应用提供强大的智能算力服务。
三、对汽车领域的影响是什么？
实际上，在高端GPU等领域，美国很早就进行了严格的出口管制措施，我国国防和重要科研机构早已无法获得美国高端GPU供应。那么此次限制措施的真正意图是什么呢？具体来讲，美国对于中国芯片技术的限制，从尖端芯片技术的特定封锁，比如光刻机的出口；再到芯片法案通过后，开始在中高端芯片的全面技术封锁，比如禁止向中国出口14nm制程以下的设备；直到最近美国直接明确了哪些芯片不能卖给中国，直接瞄准了中国的自动驾驶技术，这也直接导致了英伟达和AMD被无情波及。
确实，AI芯片是自动驾驶算法训练的必要条件。
近年来，国内科技公司和车企纷纷投资AI算力基础设施，越来越多的造车新势力开始在云端训练自动驾驶，这两颗芯片正是卡脖子的东西，也就是说，我国车企自动驾驶软件学习的效率，会随着技术的更新，相对于国外企业越来越慢，美方这一招还是相当狠毒的。
目前，我国大部分高端智能电动汽车企业、国内的造车新势力蔚来汽车、小鹏汽车等都在基于英伟达A100打造自动驾驶训练中心，它承载着数据分析，图像识别等重要任务。
对于何小鹏的发言，百度副总裁王云鹏表示：当我们通宵达旦，讨论如何加大投入、加速创新时，忽然看到这样的言论，觉得何小鹏格局小了，面对这样的危机，不应该赶紧和资本市场说“我没事儿”，而要迎难而上。
四、国产替代品和国产方案是什么？
或许有人会说，既然国外限制了对国内的芯片出口，那我们自己造造芯片不就行了吗？
据数据显示，2021年中国芯片80%都来自于进口，自主生产仅有20%，2021年中国芯片进口金额更是高达4346亿美元，创下历史新高。所以当下的国内芯片市场，对外进口的依赖程度极高，且高端芯片的数据处理能力方面，外国芯片对于我们依旧是处于卡脖子的状态。
比如A100，MI250等高端型号的GPU最主要特点就是可以提供双精度FP64类型的算力，而国产GPU一般在FP16也就是半精度数据处理方面不差，在FP32类型的处理能力上表现就一般了，FP64几乎是缺失的状态。
在计算能力来说，目前主要是使用GPU并行计算神经网络，同时，FPGA（现场可编程逻辑门阵列）和ASIC（专用集成电路）也将是未来异军突起的力量。
FPGA和ASIC的区别主要在是否可以编程。FPGA客户可根据需求编程，改变用途，但量产成本较高，适用于应用场景较多的企业、军事等用户；而ASIC已经制作完成并且只搭载一种算法和形成一种用途，首次“开模”成本高，但量产成本低，适用于场景单一的消费电子等客户。
有人认为，随着人工智能发展，汽车智能化程度越来越高，辅助驾驶功能渗透率越来越高，这些功能的实现需借助于摄像头、雷达等新增的传感器数据，其中视频(多帧图像)的处理需要大量并行计算，传统CPU算力不足，这方面性能强大的GPU替代了CPU。这时，再加上辅助驾驶算法需要的训练过程，GPU+FPGA就成为目前主流的解决方案。
也有声音说，ASIC（专用集成电路）最终能替代GPU的效果。因为加入激光雷达的点云(三维位置数据)数据以及更多的摄像头和雷达传感器，GPU也难以胜任，ASIC性能、能耗和大规模量产成本均显著优于GPU和FPGA，定制化的ASIC芯片可在相对低水平的能耗下，将车载信息的数据处理速度提升更快，随着自动驾驶的定制化需求提升，大量从业人员称ASIC专用芯片将成为主流。
因此，鉴于自动驾驶算法需要快速更迭和进化，大多数自动驾驶芯片使用的是GPU+FPGA的解决方案。但是未来算法稳定后，ASIC或将成为主流。
目前，寒武纪、地平线等企业就拥有ASIC的研发实力。
说到国产自动驾驶芯片，也不是一个能打的都没有，地平线即将量产的征程5也正是旗下的代表。
地平线征程5基于台积电16nm制程打造，AI算力达到128TOPS，从制程和算力来看，和国外自动驾驶旗舰芯片的确还有一定的差距，但可以预见的是未来地平线在国内自动驾驶芯片领域一定会提供更多的力量。
作为一家自动驾驶公司，元戎启行认为芯片限令会有一些影响：A100做机器学习会用，但是并不是没有替代品，这此次限令个只主要是针对这个超算中心，针对自动驾驶影响其实还好。元戎给出了一个相对乐观的答案。
在不考虑芯片的设计和制造维度，单从进口的角度来看，目前在英伟达遭受到限令以后，国外也有一些品牌可能会成为英伟达的替代品，可能性最大的也许就是高通。
高通此前已经发布了其自研的Ride芯片，采用7nm制程，INT8精度下达到360TOPS算力，整体功耗65W，性能已经可以赶超目前英伟达Orin芯片，目前该芯片已经量产装车。摩卡DHTPHEV车型就采用的是高通芯片，但是高通也是美国企业，或许某一天也会被制裁，短期内可取，长期有待考究。
全文总结：从芯片的关键设计软件、先进制程产能到应用端生态，美国正在全面阻止中国参与全球先进芯片产业的分工，哪怕是作为使用者为其高端GPU提供市场空间也受到限制，其将先进芯片技术与中国进行切割的意图非常明显。
作者：沈达炜
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