近期，阿里巴巴集團董事會主席蔡崇信在接受挪威主權財富基金投資總監Nicolai Tangen采訪時談及了AI芯片短缺與限制的問題。
蔡崇信介紹，目前，國內企業的芯片存貨可以支持AI大模型未來18個月的訓練需求，在下一階段即推理階段的應用中，市場上有很多選擇，不一定要用英偉達高端芯片。
受復雜國際形勢以及先進封裝與HBM產能短缺影響，全球AI芯片發展受到一定限制。不過，蔡崇信認為，從短期與中期來看，這是一個問題，但長遠來看，中國將發展自己制造這些高端GPU的能力。
資料顯示 ，AI芯片是指對AI算法做了特殊加速設計的芯片，能處理AI應用中大量計算任務的模塊。按照技術分類，AI芯片包括GPU、FPGA、ASIC等，其中GPU在AI芯片市場用量最大，通用型算力GPU已經廣泛應用于人工智能模型訓練與推理領域。而在這一領域目前由英偉達與AMD大廠主導。
我國人工智能產業起步較晚，近年得益于政策以及AI應用推動，AI產業以及AI芯片逐漸發展起來，并在終端應用以及大模型推理方面表現出色，然而在高端GPU以及訓練環節仍有待追趕。
2023年以來，隨著ChatGPT、Sora等大模型風靡全球，相關廠商持續受益，國內AI大模型以及與之相關的AI芯片也開始受到前所未有的關注。
今年“兩會”期間，全國政協委員、中國科學院計算技術研究所研究員張云泉指出，國內能用于大模型訓練的國產智能算力芯片創新和供應顯著落后。解決算力瓶頸可以從加大國產高端AI芯片研發、集中AI芯片研制力量、設置智能算力發展專項組著手。
全國政協委員、京東集團技術委員會主席曹鵬則表示，只有擁有自主可控的算力底座，國產大模型才能夠在這場AI競賽中取得先機。他建議抓住大模型發展的契機，通過政策鼓勵國產化GPU適配國產的算力調度軟件，建設自主可控的智算基礎，支撐行業智能化發展。