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缺芯的事还没整明白，美国又向中国汽车产业抛出了一颗雷：禁止英伟达/AMD对中国客户出售高端GPU。

理由还是老三样：暗藏后门（比如之前的华为通讯设备禁令），可能被用作军事目的，存在国家安全风险。

真实的原因想必不用猜，这些年，中国科技和经济水平发展迅猛，美国自觉墙角被挖。针对技术实施的出口禁令，也是屡试不爽。

这一次，主角轮到了先进算力领域的GPU。

GPU是什么？

GPU有一个俗名：显卡，屏幕显示的画面通通离不开它。

一个强悍的显卡，所能提供的不仅仅是高清精美、不卡顿的画面。作高清视频编辑，GPU转码的速度也十分迅捷。

准确地讲，GPU是显卡的心脏，是其主要组成部件。近几年，GPU从电脑硬件发展成为“挖矿专家”，每一份火爆的挖矿成绩背后，少不了它的功劳。

不过，美国此次的禁令并不是所谓的显卡”，而是通用GPU（或者说GPGPU），因此不会伤及游戏党和矿工的快乐。首当其冲的其实是，超算和云服务。

超级计算机是“国之重器”，比如“神威·太湖之光”、“天河”等就算力惊人，在航空航天、气候气象、石油勘探等数十个领域应用广泛。自2015年的美国禁令后，我国超算正在逐步实现芯片的国产替代。

云服务指的是通过互联网访问本地数据，信息随用随拿，例如阿里云和腾讯云。云和数据中心像一对连体婴儿，数据中心（Internet Data Center）是托管所，集中管理各类数据，以便后续在“云”上计算。

以上两大领域，GPU类似于“矿卡”，扮演“加速器”的角色。

这一概念是英伟达2007年提出的。由于数据之多，计算之庞杂，CPU的能力捉襟见肘，而GPU是并行计算（同时执行多条指令）的高手，既能让云端程序加速运行，又能让数据中心的服务器一台多用。

这一次，英伟达被限制出口的A100和H100，AMD被禁的MI100和MI200，就是超算、云端数据中心所需的加速卡。

既如此，那为何车企先慌了？

何小鹏的一条朋友圈，把本该云服务商担心的事拉回到了车圈的视线范围。

在自动驾驶系统中，感知模型的训练需依据大量数据，进行深度学习。这也是，为什么Robotaxi和特斯拉等车企都在累积辅助驾驶的行驶里程。

研发阶段，如果按照10台测试车，全年300天的行驶里程估算，单车每天约产生10TB的数据，每年产生的总数据量在30PB左右；

而到商用阶段，随着车队规模不断扩大，车企面临的数据量将朝着ZB级发展（1PB = 1024TB，1EB=1024PB ，1ZB=1024EB）。传统增设服务器、扩大机房的方法已不能满足数据膨胀对算力的要求。

因而这些工作，大部分转移到了云端。

简单理解，车辆采集到的、对实时性要求高的信息会在车载计算平台（英伟达Orin、华为MDC、高通Snapdragon Ride等）作本地处理，即边缘计算，同时一部分信息在边缘层进行预处理，把没用的先丢掉；

其余数据，会直接传输至云端，用作AI算法模型的深度学习训练。

AI时代，算力的边界几乎决定了模型训练的成果。这也使得，云端所需的GPU往往是大算力、高带宽的。

这个市场，英伟达的份额稳定在8成左右，今年第一季度，英伟达数据中心业务的收入首次超过游戏业务，A100是极大贡献者；而其余部分由AMD把持。

NVIDIA H100 CNX

H100还没有投入商用，不过这款GPU芯片采用的是英伟达最新发布的Hopper架构，据称相较A100，可将AI计算性能提高30 倍。

对于强调把数据掌握在自己手中的车企来说，这次的禁令尤其令人慌张。

比如，蔚来正使用英伟达的A100构建数据中心基础设施；小鹏基于阿里云在内蒙古建成了自动驾驶智算中心“扶摇”。

要知道，阿里云、百度云、谷歌云和AWS等国际主要云服务商都是A100的大客户。尽管美国政府给了英伟达一年的缓冲时间，但这项GPU禁令如芒在背。

那么国产高端GPU芯片是否有替代的可能？通过下方视频，我们可以了解一下

英伟达不卖中国GPU，车圈为什么先慌了？

就像黑芝麻智能CMO杨宇欣对每日汽车电讯说的那样，“美国限制了英伟达（的技术出口），不论是什么产品线，车企都会担心。对所有车企来讲，只有要10%的可能性，都得做100%的备份。”

可以预见，汽车芯片的国产化一定会加速进行。