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黄子伦 | 拜登的霸道禁令

拜登政府在AI把控上推出了许多禁令，成效和成本都非常糟糕。这些充满问题的禁令，你说特朗普上台后，会不会执行呢？还是他直接废掉，弄一个自己的版本？大马股市在2025年的开头似乎不太顺利，各大股指都下跌了不少。截至上周五（1月17号），吉隆坡综合指数（FBMKLCI Index）、富时首100指数（FBM100 Index，以及富时小型股指数（FBMSC Index）分别跌了4.69%，4.65%，以及3.95%。为什么大盘股跌了这么多呢？因为当中有相当多公司与数据中心的建造计划有关联，例如YTL Power（-11.76%）、YTL Corp（-17.98%）、Sunway（-12.32%），以及Gamuda（-10.55%）。就在拜登提议限制晶片出口后，即便这只是一项提议，而且特朗普有长达120天的时间来考虑（包括征收市场意见），但碍于美国对晶片严格把控的行事风格，市场就非常担心这项决定会冲击我国未来的发展计划。在风险尚未可知的情况下，加上这四支股票在2024年有非常大的涨幅，于是不少外国和本地机构激进套利，暂避风头。通用事业和建筑业沦为机构抛售的重灾区，与之相对的，许多散户投资者则积极买入这两个板块的股票。让我们来看看拜登这项决定是怎么一回事。首先，美国列出他们的友好名单（AI Authorization，理应译为AI许可名单，但我觉得用 “友好名单” 比较直观），当中包括许多欧美以及一些亚太区，共18名盟友，例如丹麦、法国、芬兰、荷兰、日本、韩国、台湾，以及澳大利亚等等。而马来西亚和新加坡则是在他们的次等名单里。虽然在这个次等名单里的国家不会像中国（Group D5名单的国家以及澳门）那样被处处针对，不过，是逃不了美国所设定的一些霸道条例。再来，美国推出了数据中心的VEU（Validated End User）框架，其目的就是要查明谁是最终使用者（包括使用者以及机构拥有者），以确保它在AI研发领域遥遥领先。这就是美国常见的外交说辞，任何威胁到他们利益的，都是居心叵测，危害世人（冷战时期是苏联，后来是日本，现在就是中国）。在VEU框架里，共有三个等级，分别是： UVEU（Universal VEU），给那些符合美国标准以及总部设立在友好名单境内的机构。这些机构可以把他们7%的AI总算力出口去其他国家。不过，这些机构有额外规定要遵循，就是最多只能把25%的AI总算力出口去友好名单境外，如果是美国的UVEU必须把50%的AI总算力留在美国境内。至于那些总部设立在友好名单境外的机构，只要不在美国的隐忧名单中，并符合美国标准，则可以申请NVEU（National VEU），可以在2025年至2027年内购买高达32万高级GPU（更准确来说是5.06兆的AI总算力，文末再解释）。这听起来也不算太糟，但麻烦的是你只能按照美国政府给每个季度所设立的额度来进行采购，而且前提是NVEU要训练的AI模型必须落后于最先进的AI模型技术，至少一代，或者12个月。如果该机构没有获得VEU认证（Non-VEU Entities），纵使在友好名单境外，只要不在Group D名单内（以及澳门），也可以购买高达5万高级GPU。不过这个额度一旦用完，就不会更新，直到2027年。而1,700高级GPU则不需要任何准证，美国政府认为这涵盖了大部分的工业需求，包括医疗机构、大学，或者其他研究机构。总的来说，许多人觉得亲切的拜登，虽看起来慈眉善目，但这份晶片禁令却像足了《满城尽带黄金甲》里那句：“朕不给，你不能抢”，现在还得加上一句“想学，你也死了这条心”。如果拜登的框架真的落实，原本已经打算在我国设立数据中心的西方企业，估计能够通过他们的UVEU额度，以及我国企业申请NVEU的方式，来获得足够的发展算力。不过，虽然他们不会撤回数据中心的建造计划，但估计会影响他们未来会否增设的投资。为什么算力这么重要？纵使没听过GPU，对电脑有一些理解的朋友也一定听过CPU。CPU就是我们电脑的处理器，主要负责给各种电脑软件的运作提供计算能力（computation power，简称 “算力” ）。一般情况下，CPU完全能够负荷电脑所有活动，例如网页游览、文件记录，电邮等等，但来到游戏处理就是另一种情况，因为游戏需要电脑同时处理逻辑运算，以及图像渲染，让玩家有更沉浸的游戏体验。由于人们发觉光靠CPU无法完成全部工作，于是，我们有了GPU来完成画面渲染的任务，因为它能够同时间完成各种电脑指令的特性。简单理解就是，在现实世界里，我们肉眼所看到的画面是由多个因素组成，例如人物和建筑物的3D模型和图像、颜色、光线、阴影、皮肤质感，草地等等。为了更好地呈现这些画面，GPU需要独立完成各个指令。也是这个特质，让GPU成为AI领域开发的重要基石，也就是我们常说的机器学习（machine learning）。先声明本人不是AI专家，以下为我的粗浅理解。就以大家最熟悉的Chat GPT，其粉墨登场的时间为2022年11月30日，版本为GPT 3.5。目前尚未有数据说明GPT 3.5的训练到底使用多少FLOPS（Floating-point operations per second，每秒浮点运算次数，粗浅理解为处理每秒钟的运算能力），不过在2020年中登场的GPT 3.0版本，共用了3.14亿TeraFLOPS的算力来训练（也就是3.14亿兆FLOPS）。按照一台英伟达的H100 SXM FP16 Tensor Core（预计处理能力为1,979个TeraFLOPS），你需要差不多5年才能完成运算。而目前我们所使用的GPT已经是4.0版本了，虽然没有官方数据，但坊间猜测需要用上215亿TeraFLOPS来训练。用回同样的GPU处理器配备，估计需要345年才能完成运算。当然，如果你加入更多台GPU，自然能够大大缩减运算时长。但，这就取决于你能不能够买到这么多台高级GPU。按照美国政府的禁令，他们应该是以一台英伟达的H100 SXM FP16 Tensor Core为基本单位来计算，其AI总算力为15,832个TPP（Total Procession Performance，相当于1,979个TeraFLOPS），这也是为什么NVEU到2027年的采购限制也只能够拥有32万台高级GPU。如果我们用回Chat GPT 4.0版本的例子，集合了这么多台的高级GPU，你也需要将近10个小时才算得完。硬件也只是一部分，AI模型的训练到底有没有效，也非常考验我们喂给它们的资料并给这些资料赋予的权重（model weight）。写到这里，我们也只是讨论类似GPT这种大型语言模型的AI研发，还不包括其他领域。所以，美国政府也加上另一条限制，那就是给所有的AI模型加上使用限制，不让来自Group D的用户使用，以避免使用者能够通过 [vip_content_start] 回答，进行反向工程（reverse engineering）后来习得它们的技术。因此，你也可以看得出来，只要你不在美国的优等名单里，你要搞人工智能的高价应用发展，基本上是无望了。纵使你的国家能够培养相关领域的人才，他们未来，大概率也只能去这些优等名单里的国家发展。可以说，美国就是用这种霸道手段强迫全世界臣服于它。不过，拜登这么做，真的有效吗？许多科技公司在研发自家语言模型的道路上都会受到算力以及成本影响，这就导致他们寻找其他方式突围，例如在训练的工程原理。而由中国公司开发的DeepSeek据估算由40亿TeraFLOPS的来训练，合理推测是比ChatGPT 4.0省却了八成的训练时长，成本和效果也不错。在法国，由谷歌以及Meta前员工所创立的Mistral AI也是主打 “小而美” 的语言模型，价格也相当亲民。这些发展都显示，AI的发展，软硬件都很重要。虽然拜登尝试在NVEU规定上去限制使用者只能用来训练较为落后的AI模型，但问题是，美国政府要怎么判断哪个模型是最新的？且不说例如AI巨头OpenAI的ChatGPT模型是闭源，会给美国政府搜查和审核工作上造成多大困扰，即使OpenAI愿意配合，整个AI发展就是一个动态过程，等到你政府审核后，那个模型搞不好已经过时了。且不说，拜登这纸禁令一出，科技巨头英伟达就发表了一份措辞相当强烈的抗议公告。此前，拜登政府在AI把控上推出了许多禁令，成效和成本都非常糟糕。这些充满问题的禁令，你说特朗普上台后，会不会执行呢？还是他直接废掉，弄一个自己的版本？让我们拭目以待。

11月前

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