8月31日晚，集微网突然发布消息称，AMD和英伟达中国区已相继接到总部通知，要对中国区客户断供用于人工智能和数据中心的顶级计算芯片。

AMD方面：

1. 暂停对中国区所有MI100和MI200发货；
2. 统计中国区Ml100已发货量；
3. 统计中国区MI200已发货客户清单和发货明细。

英伟达方面：

1. 暂停对中国区所有客户所有代理商的A100和H100的发货，其它GPU卡不受影响；
2. 各服务器OEM库存的A100可以对各自的行业客户继续交付， 英伟达中国区目前没有对OEM发任何Letter。

目前，英伟达H100在今年GTC大会上刚刚发布还未出货。但已经出货2年的A100在最新MLPerf中，打破16项性能记录领跑。

可见，仅英伟达这两款高端GPU的断供，直接打击了智能计算以及AI大模型的训练。

截至发稿前，AMD和英伟达都未予置评。

美国再次加大力度！

在8月24日英伟达曾预计，第三财季销售额约为59亿美元，然而禁令一出，英伟达第三季度在中国的潜在销售额可能会损失4亿美元，如果客户不想购买替（旧）代（的）产品，而美国政府不及时或拒绝向重要客户发放许可证的话。

此外，据AMD的一位发言人称，美国政府也已经通知他们说要停止向中国出口顶级的人工智能芯片。

AMD表示，新的许可要求将阻止MI250芯片运往中国，但MI100芯片应该不会受到影响。

AMD认为，新规并不会对其业务产生实质性影响。但股价仍在开盘后下跌了。

外交部商务部回应

对国内外影响有多大？

近年来，美国不仅针对中国不断地加强芯片的出口限制，并且还试图将制造业带回本土。

拜登已经正式签署《芯片与科学法案》，美国商务部向中国断供了可用于14nm以下先进制程芯片制造的设备，实施了对EDA软件工具的出口管制，且美国正在促成与其他国家的结盟。

相关专家表示，美国此次对英伟达和AMD实施芯片的出口禁令，“对中国芯片产业来讲，尤其是GPU企业和处理器设计企业，是个利好。” “出于性能、功耗等因素，国内高端GPU用户对国产GPU接纳度较低。如果美国断供，将会倒逼他们采用国产GPU，从而加速国产GPU企业进行技术迭代和性能改进，进而推动GPU的国产化进程。”

“此外，断供高端 GPU 芯片带来的危机感将传递至我国整个芯片产业，终端应用厂商们将更深刻意识到要尽快摆脱对国外的依赖，尽量使用国内的晶圆代工厂商或国内设备。”他补充到。

或受此影响，今日多只GPU概念股走高。截至午间，寒武纪涨15.25%，盘中一度涨停；海光信息涨15.17%；诸多其他GPU相关企业也跟涨。

除了阻碍英伟达在中国高达4亿美元的业务以外，还会影响国内AI领域的研究。

不过目前来看，对消费电子领域的影响并不严重。除了这两家的芯片，还有像高通、联发科、三星等芯片可用。

智能计算

但是，大多数国内服务器离不开这两家都芯片。显然，美国的这番断供就是冲着算力去的，目的就是阻碍中国在人工智能领域领先世界。

建设强大的智算中心就需要高端GPU，如果没有智算，智慧交通、智慧城市、工业互联等众多领域都会受到影响。

因此，芯片断供将会直接影响国内的云计算产业及人工智能产业的发展。

根据6月份最新全球超算TOP500榜单，排在前十的超算中基本上都用到了AMD、英伟达、英特尔的处理器或技术。

其中，中国神威·太湖之光超级计算机用的是我们自主研发的神威26010众核处理器。天河二号超级计算机则是使用基于英特尔集成众核架构的Xeon Phi 31S1P协处理器。

因此，断供AMD和英伟达对我国最有影响力的两大超算并未造成影响。

然而，对于国内提供服务器的企业来讲，就不那么幸运了。服务器都是企业用得多，比如数据中心、云计算。

目前，国内像阿里等公司都在开始自研云原生处理器，这是值得肯定的。

元宇宙

要知道，GPU是元宇宙核心计算资源的底座。未来，元宇宙市场规模或超4700亿美元。

元宇宙中有大量的程序需要计算，构成元宇宙的虚拟内容、区块链网络、人工智能技术都离不开算力的支撑。

没有强大的算力支撑，元宇宙就如同空中楼阁。

因此，元宇宙中更加真实的建模与交互需要更强的算力作为前提，更加说明我们自研GPU的重要性。

AI大模型

另外，如果没有英伟达和AMD等公司的芯片，国内在图像、语音识别以及其他机器学习方面的任务也将受到严重的影响。

2020年大火的GPT-3参数规模达到1750亿，而且，其训练数据集规模也超过500GB。

训练这么大的AI模型，必然会吃很大的算力，仅GPT-3就消耗了10000块GPU，花了30天才完成。

那么，断供高端GPU将如何影响国内AI模型的训练呢？

拿英伟达A100来举例，它的深度学习性能在2021年的实测中可达V100的3.5倍。而在最新的AI芯片跑分大赛结果中，A100打破了16项性能纪录。

相比于只有540亿个晶体管的前辈A100，英伟达在H100中装入了800亿个晶体管，并采用了定制的台积电4nm工艺。

在算力上，H100的FP16、TF32以及FP64的性能都是A100的3倍，分别为2000 TFLOPS、1000 TFLOPS和60 TFLOPS。此外，H100还增加了对FP8的支持，算力高达4000 TFLOPS，比A100快6倍。

在AI训练中，如果采用H100来训练GPT-3的话，就可以将速度提升6.3倍，如果结合新的精度、芯片互联技术和软件，则可以提升至9倍。

国产GPU准备好了吗？