近期，阿里巴巴集团董事会主席蔡崇信在接受挪威主权财富基金投资总监Nicolai Tangen采访时谈及了短缺与限制的问题。

蔡崇信介绍，目前，国内企业的芯片存货可以支持AI大模型未来18个月的训练需求，在下一阶段即推理阶段的应用中，市场上有很多选择，不一定要用英伟达高端芯片。

受复杂国际形势以及先进封装与HBM产能短缺影响，全球发展受到一定限制。不过，蔡崇信认为，从短期与中期来看，这是一个问题，但长远来看，中国将发展自己制造这些高端的能力。

资料显示 ，是指对AI算法做了特殊加速设计的芯片，能处理AI应用中大量计算任务的模块。按照技术分类，AI芯片包括、FPGA、ASIC等，其中在AI芯片市场用量最大，通用型算力GPU已经广泛应用于人工智能模型训练与推理领域。而在这一领域目前由英伟达与AMD大厂主导。

我国人工智能产业起步较晚，近年得益于政策以及AI应用推动，AI产业以及AI芯片逐渐发展起来，并在终端应用以及大模型推理方面表现出色，然而在高端GPU以及训练环节仍有待追赶。

2023年以来，随着ChatGPT、Sora等大模型风靡全球，相关厂商持续受益，国内AI大模型以及与之相关的AI芯片也开始受到前所未有的关注。

今年“两会”期间，全国政协委员、中国科学院计算技术研究所研究员张云泉指出，国内能用于大模型训练的国产智能算力芯片创新和供应显著落后。解决算力瓶颈可以从加大国产高端AI芯片研发、集中AI芯片研制力量、设置智能算力发展专项组着手。

全国政协委员、京东集团技术委员会主席曹鹏则表示，只有拥有自主可控的算力底座，国产大模型才能够在这场AI竞赛中取得先机。他建议抓住大模型发展的契机，通过政策鼓励国产化GPU适配国产的算力调度软件，建设自主可控的智算基础，支撑行业智能化发展。