清华大学教授魏少军表示，亚洲国家应逐步摆脱对英伟达GPU的依赖。 这是魏教授在新加坡的一个行业论坛上的发言，他认为当前亚洲国家过度依赖美国发展AI大模型的方法，换一种说法就是过度依赖英伟达和AMD的GPU去训练大模型。这是一种致命的技术发展路线。 作为中国半导体行业协会的副理事长，魏教授自然会对行业和英伟达更加了解。 他点明，英伟达的GPU只是为了图形渲染和设计开发的，并非是为了AI优化而专门开发的产品。也有一种说法，英伟达的AI芯片是删除了视频输出的GPU,虽然这种说法不准确，但是大概讲明了英伟达AI芯片的特性。 魏教授强调，我们应该开发适合大模型的芯片架构，而不是继续采用GPU的路线去开发AI芯片。 其实这隐藏着一个话题，如果继续沿着GPU路线发展AI，我们会继续被美国卡脖子，我们只能继续购买被阉割的产品。 目前，AI芯片有三种主流的技术路线，第一种是GPU的衍生架构，如NVIDIA A100/H100、AMD MI300，第二种是专门为AI开发的专用架构（ASIC），如Google TPU、华为昇腾 910，第三种是可编程架构，如 FPGA、GPGPU，具体产品是 Xilinx FPGA、Intel Ponte Vecchio 。 从上面可以看出来，如果美国可以通过第一种和第三种AI芯片卡我们的脖子，只有开发AI专用架构的芯片，我们才可能突围。 虽然我们目前的AI芯片还比较落后，但是DeepSeek已经证明，在算力受限的情况下，仍然可以通过算法优化，提升AI大模型的性能。 除此外，过度依赖美国芯片也会存在安全风险，一些国内企业开始采取行动，推出自己的AI芯片。阿里的“振武”、百度的“昆仑P800”等国产AI芯片可以部分取代英伟达的GPU。
