AI加速卡面临禁售国内医疗AI们会被卡脖子吗( 三 ) _为什么淘宝上a卡销量惨淡

根据英伟达官方的介绍，本次被限制销售的H100在基因测序上的性能比A100快7倍。简单来说，在A100上需要花费7天训练时间的模型，在H100上大概只需要1天即可完成，差别不可谓不大。
宋捷坦承在这一部分上，国内对国外加速卡的依赖较强。但他同时也表示，产品输入的限制暂时不会对国内医疗AI的发展造成太大的影响。
首先，即使在训练端，目前国内医疗AI的需求暂时不会用到这样高端的产品。
【AI加速卡面临禁售国内医疗AI们会被卡脖子吗】以希氏异构为例，其早在2018年就组建了当时国内算力最强的专用于AI影像研发平台——“神农1号”（SINOSEEDS）超算中心。“我们使用的是当时性能最强的V100 ，处理能力非常强。我们搭建的时候就做了很大的冗余，直到现在我们的算力在处理医疗数据时基本都是绰绰有余的。”他介绍道。
其次，他表示国内最近5年尤其注重算力等基础设施的建设，成效斐然。
一个最新的例子是2022年2月，我国启动了“东数西算”工程，通过构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系，将东部算力需求有序引导到西部，优化数据中心建设布局，促进东西部协同联动。这一工程类似于著名的“西电东输”计划，不同的是其输送的主要是算力。
随后，国家在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群。
“所以，即使不像我们一样自己搭建了专门的超算中心，也可以使用第三方的超算中心算力，或者云端的算力。相对医学影像数据处理要求而言，国内算力是足够的。除非最近出现颠覆性的技术，否则仅现有算力就足以满足未来几年行业对算力的需求。”宋捷表示道。
“当然，你要用前瞻性的眼光去看，这种技术限制也会导致我们用不到国外的新产品。如果有颠覆性的新技术出现我们就无法使用。另外，这种技术限制也会产生持续的影响——比如‘东数西算’工程，以及超算中心和云端算力等就会受到一些影响。这是另当别论的事情。”
行业人士也赞同这一观点。国内某知名AI新药企业向动脉网介绍到，目前政策不会对其业务产生影响。
某知名AI芯片公司的研发人员在与动脉网交流时也表示，基于目前仍然可以使用已有设备的缘故，影响并不会太大；但后续的扩容或者正常的设备替换或许会受到潜在的影响。不过，如果许可证的范围进一步扩大到更多的产品，可能行业未来就会受到一定影响。
略显隐忧，国内医疗AI仍在探索可替代方案
一个好消息是，在目睹了前几年其他行业面临的技术限制后，国内AI行业一直在探索替代方案。目前，AI加速除了基于GPU的加速卡方案，也有CPU加速、基于ASIC的AI芯片以及FPGA加速三种硬件类型。
CPU方案的通用性是最强的，但效率也最低。最为关键的是，高性能CPU上对于国外企业的依赖度甚至比GPU更高。英特尔和AMD等国外巨头早已在X86架构上建构了无数专利壁垒，要想实现突破极为困难。因此，这一方案在AI加速上应用得越来越少。
基于GPU的加速方案应用最为广泛，根据预测，GPU加速将在2025年在所有AI加速中占到接近6成的比例。这也是为何英伟达股价能够节节高涨的关键。
不过，GPU加速并非在所有场合都具有优势。比如，在与专为某个用途定制的ASIC，比如捆绑了AI算法的AI芯片比较时，GPU方案未必具有优势。再加上对可能存在的技术限制的风险考虑，国内头部人工智能企业在近年自研或与AI芯片公司合作开发AI芯片已经蔚然成风。