对数码3C消费品没有影响，但对自动驾驶研发影响很大。

南皇电子专注于整合中国优质电子Xilinx代理商国内领先的现货资源，提供合理的行业价格、战略备货、快速交付控制Xilinx芯片供应商，轻松满足您的需求Xilinx芯片采购需求.

美国宣布取消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，只能获得新的许可证。显然，美国已经在高端芯片领域对中国和俄罗斯采取了行动。这种高端芯片主要用于人工智能等领域，也是一种应用广泛的高端芯片。

美国再次收紧了芯片对中国的供应，不顾规则和全球合作需求，单方面阻碍了中国人工智能领域的突破和发展。那么，这种限制的芯片对中国科技企业、中国汽车企业和中国消费者的实质性影响是什么呢？或大或小的影响？本期《爱卡独角》SHOW》，让我们来谈谈这种政治色彩GPU”。

一、美国又出手了

2022年8月31日，美国政府命令芯片制造商NVIDIA（以下称英伟达）和AMD停止向中国和俄罗斯销售部分高性能GPU。 GPU它是计算能力的重要来源，如数据中心和人工智能，类似于大脑。这一轮美国禁止在中国销售的芯片主要是机器学习和商业旗舰处理芯片。封锁产品是具有足够双精度计算能力的高端产品GPU，并且以A以100计算能力为基准，所有比其先进的显卡产品都将错过中国。

对此，美国给出的解释是，这类芯片之所以受到限制，是为了解决这类产品将被中国用于最终军事用途或最终军事用户的风险

英伟达是美国芯片生产的龙头企业，在人工智能领域发挥着不可或缺的作用。英伟达表示，两款最新旗舰产品受美国政府要求限制向中国出口GPU计算芯片：A100和H这两个芯片可用于加速AI、数据分析和高效操作。

而AMD停止向中国出口的是MI250人工智能芯片。 不过AMD新规定不会对其业务产生重大影响。

英伟达中国表示，已收到总部要求：

暂停对中国所有客户和代理商的数据中心GPU卡A100和H100发货，其他GPU卡不受影响；服务器OEM的现有库存A100 GPU目前，该卡可以继续交付给各自的行业客户，英伟达中国还没有OEM发任何Letter；英伟达总部仍在分析美国政府的政策要求。

什么是限制芯片？

在这里，我们主要谈英伟达A100和H100。

A100目前已经商业化，使用7nm制程工艺；H今年3月刚刚推出100，采用4nm制程工艺。

它们是具有高双精度计算能力的高端GPU，主要用于科学计算等高性能计算领域，CAE(计算机辅助工程)、医疗等。

因此，普通消费者购买的这两个芯片的数字3C如果电子产品没有影响，你应该知道，即使是相对旧的A100型号的价格也是150万元。最大的影响是国家超级计算中心和目前的大型数据中心。同时，大多数科技公司将其用于机器学习、元宇宙模拟、视觉分析和识别等。

国家超级计算中心由数千甚至更多的处理器组成，计算能力超高，主要满足国家高科技领域和尖端技术研究的需要。

包括大量互联网应用括大量互联网应用在内的所有需要信息技术支持的场景。例如，中国三大电信运营商和大型互联网公司都在建立自己的数据中心。 另一个例子是腾讯投资450亿元在上海建设腾讯长三角人工智能超级计算中心，主要承担各种大规模的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；阿里巴巴刚刚正式启动了张北超级智能计算中心，总建设规模将达到惊人的12 EFLOPS(浮点运算每秒1200亿次，超过谷歌的9 EFLOPS 和特斯拉的1.8 EFLOPS），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。

如果不能获得英伟达，AMD对于美国企业的高端芯片，中国企业进行图像、语音识别等高级计算的能力必然会被削弱。美国新的芯片出口限制标志着美国打击中国技术能力的重大升级。其他行业的管理人员认为，美国政府的禁令不仅针对英伟达，AMD影响也为中国出口其他处理人工智能计算的高端芯片设定了性能门槛。

三、对汽车领域的影响是什么？

实际上，在高端GPU在其他领域，美国已经采取了严格的出口控制措施，中国的国防和重要研究机构已经无法获得美国的高端GPU供应。那么限制措施的真正意图是什么？具体来说，美国对中国芯片技术的限制，从尖端芯片技术的具体封锁，如光刻机的出口；芯片法案通过后，禁止向中国出口14nm以下工艺设备；直到最近美国才直接明确哪些芯片不能卖给中国，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计算能力基础设施，越来越多的汽车制造新力量开始在云中训练自动驾驶。这两个芯片卡在脖子上。也就是说，随着技术的更新，中国汽车企业自动驾驶软件的学习效率将越来越慢。与外国企业相比，美国的恶毒。

目前，我国大部分高端智能电动汽车企业、威来汽车、小鹏汽车等国内汽车制造新力量都是基于英伟达A它承担着数据分析、图像识别等重要任务。

基本上是第一时间，小鹏车CEO何小鹏写道：坏消息是，这将挑战所有自动驾驶云培训。好消息是，我们刚刚提前购买了未来几年的需求。这说明小鹏汽车已经开始提前囤货，面临危机。

百度副总裁王云鹏对何小鹏的讲话说：当我们整晚讨论如何增加投资和创新时，我们突然看到这样的评论，觉得何小鹏的模式很小。面对这样的危机，我们不应该迅速对资本市场说我没事，而应该面对困难。

四、国产替代品和国产方案是什么？

有些人可能会说，既然国外限制了国内芯片的出口，我们就不能自己制造芯片吗？

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GPU最重要的特点是可以提供双精度FP64类计算能力，国产计算能力GPU一般在FP16即半精度数据处理不差，FP32类处理能力一般，FP64几乎缺失。

目前主要用于计算能力GPU神经网络并行计算，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主要区别在于能否编程。 FPGA客户可以根据需要编程，改变用途，但大规模生产成本高，适用于企业、军事等应用场景较多的用户；ASIC第一次开模成本高，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，随着人工智能的发展，汽车的智能化程度越来越高，辅助驾驶功能的渗透率越来越高。这些功能的实现需要借助摄像头、雷达等新的传感器数据，其中视频(多帧图像)的处理需要大量并行计算CPU计算能力不足，性能强GPU替代了CPU。此时，再加上辅助驾驶算法所需的训练过程，GPU FPGA成为当前主流的解决方案。

还有声音说，ASIC(专用集成电路)最终可以替代GPU的效果。 由于点云（三维位置数据）数据和更多的摄像头和雷达传感器，GPU也很难胜任，ASIC性能、能耗和大规模生产成本明显优于GPU和FPGA，定制化的ASIC随着自动驾驶定制需求的提高，芯片可以在相对较低的能耗下更快地提高车载信息的数据处理速度，大量员工表示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改和进化，大多数自动驾驶芯片使用GPU FPGA解决方案。 但在未来算法稳定后，ASIC或将成为主流。

目前，寒武纪、地平线等企业就拥有ASIC研发实力。

说到国产自动驾驶芯片，不是没有人能打，即将量产的地平线征程5也是其代表。

地平线征程5基于台积电16nm制程打造，AI算力达到128TOPS，从工艺和计算能力的角度来看，与国外自动驾驶旗舰芯片仍存在一定差距，但可以预见，未来地平线将在国内自动驾驶芯片领域提供更多的力量。

元戎启行作为一家自动驾驶公司，认为芯片限制会有一些影响：A100可以用于机器学习，但并非没有替代品。这一限制主要针对这个超级计算中心，对自动驾驶的影响实际上是好的。元荣给出了一个相对乐观的答案。

不考虑芯片的设计和制造维度，仅从进口的角度来看，在英伟达受到限制后，一些外国品牌可能会成为英伟达的替代品。也许高通是最有可能的。

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计算能力，整体功耗65W，性能可以赶上英雄达Orin芯片，目前该芯片已量产装载。DHT PHEV车型采用高通芯片，但高通也是美国企业，有一天可能会受到制裁，短期内可取，需要长期研究。

全文总结：从芯片的关键设计软件、先进的工艺生产能力到应用生态，美国正在全面阻止中国参与全球先进芯片产业的分工，甚至作为高端用户GPU提供市场空间也受到限制，其与中国切割先进芯片技术的意图非常明显。

短期内，高端GPU可替代的选择很少，特别是在一些基础上AI技术创新型企业发展迅速，减缓了新技术在商业领域的应用和发展。从长远来看，中国的高端芯片严重依赖于进口。根据相关数据，只有芯片和石油超过1万亿美元。借此机会，中国可以完善芯片产业链，提高中国高端芯片的生产能力。何小鹏的囤货方式可以解决一时之困，但毕竟不是长久之计，毕竟受制于人的局面还是要根本改变的。总之，从无到有是一个过程，从有到好也是一个过程。中国芯片需要时间来成长和进步。

Xilinx中国海量优质的信息资源、行业资讯、最新开发方案等资讯信息平台。