2019年8月，美國信息技術與創新基金會(Information Technology and Innovation Foundation，ITIF)的數據創新中心發布了《誰會在人工智能角逐中獲勝:、歐盟或美國》（Who Is Winning the AI Race: China,the EU or the United States?）。該報告通過對人才、科研、開發、應用、數據和硬件六類指標的比較，對、歐盟和美國人工智能發展的現狀進行測算。本報告對、歐盟和美國的六類指標中的硬件指標進行解讀，分析半導體銷售量、半導體研發支出、設計AI芯片的公司數量、超J計算機數量及該系統的綜合性能情況。

一、硬件對于一個的AI競爭力至關重要

AI系統依賴于可以每秒執行大量操作的半導體設備（如集成電路）。實際上，作為并行執行數學運算的電路的圖形處理單元（GPU）催化了AI發展。此外，諸如超J計算機的技術結合了諸如GPU和處理器的處理單元，可以通過大量的計算能力擴展AI系統的功能。例如，研究人員將超J計算機與機器學習技術結合，以模擬氣候變化和黑洞合并。

，半導體產業薄弱的可能容易受到其他行動的影響。例如，2018年，美國禁止美國公司向大型電信設備制造商中興通訊提供零件和軟件。由于中興通訊依賴美國公司的半導體設備，導致該公司面臨巨大挑戰。盡管美國終解除了禁令，但此事件突出了對西方技術依賴的問題。2019年，美國禁止美國公司向五個特定的超J計算實體出售芯片，而美國商務部已將華為列入黑名單。

第三，G性能計算推動了多個L域的突破性發現，而性能佳的超J計算機的使用為各國提供了比其他更快地開發前沿武器系統和應用程序的優勢。

二、AI硬件發展的情況

1. 半導體銷售量

該指標衡量的是2019年季度銷售量排名前15位的半導體公司的數量。由表1可知，美國銷售量排名前15位的半導體公司的數量（6家）居，其次是歐盟（2家公司）和（1家公司）。

表1 2019年、歐盟和美國半導體銷售額排名前15位的公司數量

2. 半導體研究與開發支出

不僅半導體銷售額重要，半導體公司的研發支出也很重要，其通常是影響開發佳芯片的主要因素。該指標衡量的是2017年研發支出排名前10位的半導體公司的數量。美國研發支出排名前10位的半導體公司數量（5家）居，L先于歐盟和（表2）。其中，5家美國公司在研發方面的總支出為240億美元。

表2 2017年、歐盟和美國研發支出前10位的半導體公司數量

3. 設計AI芯片的公司數量

由于一些公司發現開發定制的AI芯片可以改善其AI系統的性能，因此，跟蹤設計AI芯片的公司數量也很重要。本報告分析了包括CrunchBase在內的多個數據源，跟蹤AI開發芯片的公司數量。由表3可知，美國設計AI芯片的公司數量（55家）多于（26家）和歐盟（12家）。每1000萬員工中，美國設計AI芯片的公司數量（3家）居，其次是歐盟（0.5家）和（0.3家）。

表3 2019年、歐盟和美國設計AI芯片的公司數量

4. 超J計算機數量

該指標檢查性能方面排名前500位的超J計算機的數量，即計算機每秒所執行的浮點運算次數。由表4可知，2019年，在超J計算機500強中，擁有的超J計算機數量（219個）超過美國（116個）和歐盟（92個）。每1000萬員工中，美國的超J計算機的數量（7個）多于歐盟（4個）和（3個）。

表4 2019年、歐盟和美國排名前500位的超J計算機數量

5. 超J計算機綜合系統性能

評估或地區的另一種方法是衡量排名前500位的超J計算機的綜合系統性能。圖1顯示了2009—2019年，在前500強超J計算機中，美國的綜合系統性能占比G（38％），多于（30％）和歐盟（17％）。每10000名工人中，美國的超J計算機的綜合系統性能（36 TFLOPs/s）L先于歐盟（10 TFLOPs/s）和（6 TFLOPs/s）。

圖1 2009—2019年、歐盟和美國排名前500位的超J計算機的總體性能

三、總結

1. 美國仍遙遙L先，我國趕超歐盟

由數據分析顯示，美國在硬件方面在世界上仍然L先，但在超J計算機數量方面超過了美國，在AI半導體方面正在崛起，歐盟在硬件方面落后。

2. 美國在超J計算機方面地位不牢固

世界快的10臺超J計算機中有6臺在美國，其中快的兩臺超J計算機（Summit和Sierra）在美國能源部（DOE）的站點。此外，世界500強超J計算機中96％的處理器是由美國英特爾公司開發，133臺超J計算機的加速器或協處理器中，98％來自美國的Nvidia及英特爾公司。

但是，我國已經趕超美國成為超J計算機的L導者。2010年6月，500臺性能佳的超J計算機中有282臺在美國。然而，在2018年，美國的超J計算機只有109臺位居世界500強，為歷史低水平。此外，美國和都在開發百億億次計算機，它們每秒可以執行五百億次計算。

3. 我國的人工智能芯片正在崛起

盡管我國在超J計算機方面與美國處于競爭狀態，但其在半導體L域已經開始顯示出與美國差距的縮小。在過去的兩年中，我國數家AI芯片初創企業已獲得至少1億美元的資金。一些專家認為，與在半導體市場上相比，我國在人工智能芯片市場上的競爭優勢更大。例如，為機器人開發人工智能芯片的Horizon Robotics在2018年的B輪融資中獲得了6億美元的投資，該輪融資由世界L先的韓國半導體公司SK Hynix牽頭。同樣，初開發用于比特幣采礦的芯片的比特大陸，已經開發了一種人工智能芯片，并在2017—2018年獲得了近7.65億美元的資金。

此外，包括百度、騰訊、阿里巴巴和華為在內的幾家L先的技術公司正在開發AI優化的集成電路，美國的大型技術公司也正在這樣做。華為在設計方面表現出了非凡的實力，如設計處理器中晶體管的尺寸的技術。較小的晶體管比較大的晶體管具有更G的使用功率，同時可以增加處理器中晶體管的潛在數量，從而使其產品的潛在功能更強大。

近十年來，許多西方的半導體公司一直在設計處理器和培養工程人才。我國在AI芯片市場上具競爭力的是開發專門的AI芯片，它對AI的重要性比在Nvidia主導下的GPU更為重要。美國公司也在開發專門的AI芯片，如Google的Tensor處理單元和Luminous Computing的光學微芯片（通過不同顏色的光來移動數據）。我國的AI芯片初創企業的發展和芯片設計的進步表明，我國將有能力在半導體L域縮小與美國的差距。

4. 歐盟在開發先進的

人工智能芯片方面相對滯后

先，沒有一家歐盟半導體公司在研發支出上排名進入世界前十。其次，一些具創新性的芯片設計來自美國和公司，如Alphabet、Facebook和百度。由于歐洲分散的市場和競爭法規，歐盟的數字初創企業一直很難擴大規模。后，非歐盟公司正在收購歐洲半導體設計公司。日本企業集團軟銀2016年以320億美元的價格收購了英國半導體公司ARM，我國的私募股權公司Canyon Bridge2017年以5.5億英鎊（約6.16億美元）的價格收購了英國半導體設計公司Imagination Technologies。