CSIS报告：华为借空壳公司下单台积电 获逾200万颗AI芯片 https://t.co/i0qXxY5aMe pic.twitter.com/p2AaHvskAs — RFI 华语 - 法国国际广播电台 (@RFI_Cn) March 8, 2025
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位于华盛顿的美国智库战略与国际研究中心（CSIS）最新报告指出，中国华为公司利用空壳公司获得台积电制造产能，取得逾200万颗AI芯片裸晶，并且囤积足够使用超过一年的高带宽内存（HBM）存量。 据中央社援引CSIS报告指出，像华为这样的中国公司在其所设计的人工智慧（AI）芯片的制造上，历来有两个主要选择：找台湾的台积电代工或与中芯国际合作在国内生产芯片。 2020年华为及关系企业被列入美国出口管制的「实体列表」，似乎彻底切断华为取得台积电先进节点制造产能的管道。 报告表示，然而，华为借由空壳公司向台积电下单，大量生产华为「升腾（Ascend）910B处理器」的AI芯片，并将这些芯片运送到中国，违反美国出口管制。 按照CSIS掌握的政府消息来源称，台积电生产逾200万颗升腾910B处理器逻辑裸晶，目前全部都在华为手中。 如果这是真的，这足以生产100万台华为升腾910C处理器。业界消息人士告诉CSIS，约75%的升腾910C处理器完成先进封装流程。 业内消息人士还对CSIS说，据华为内部评估，其储存的HBM可以满足整整一年生产所需，其中大部分于去年12月管制措施生效之前从韩国三星购得，可能是透过空壳公司。 CSIS这篇报告示警，应该提防白名单企业受到巨大利润诱惑，充当白手套替华为向台积电下单。而且华为也可能企图运用类似手法从三星或甚至英特尔（Intel）进货。 报告指出，作为华为AI芯片制造伙伴的中芯国际因美国及其盟国的出口管制，陷入良率低（约20%）、7奈米制程技术每月产量2万片的困境。中芯国际迈向7奈米以上节点之路面临困难和不确定性。 在AI竞赛上，不管就具备与人类同等智慧的通用AI或就超越人类智慧的超级AI领域而言，美国公司仍然领先中国，不过差距已然显著缩小，而且即使采取积极出口管制手段，其领先程度可能已不到一、两年。 如果没有出口管制，中国企业很可能已经在开发和部署最前沿的AI模型方面超越了美国竞争对手。 报告提及，为了往前迈进，中国着力甚深地多管齐下投入，这包括大量政府投资、芯片走私、利用美国出口管制漏洞、完成国内设备转移、聘请曾在国际领先企业工作过的人才、对外国技术进行反向研发、国家支持经济间谍活动，并且真正投入国内创新等。 美国企业只要尽最大努力并发挥自身的各种优势，仍将有可能率先开发出通用AI或超级AI，但这绝非理所当然。
位于华盛顿的美国智库战略与国际研究中心（CSIS）最新报告指出，中国华为公司利用空壳公司获得台积电制造产能，取得逾200万颗AI芯片裸晶，并且囤积足够使用超过一年的高带宽内存（HBM）存量。
据中央社援引CSIS报告指出，像华为这样的中国公司在其所设计的人工智慧（AI）芯片的制造上，历来有两个主要选择：找台湾的台积电代工或与中芯国际合作在国内生产芯片。
2020年华为及关系企业被列入美国出口管制的「实体列表」，似乎彻底切断华为取得台积电先进节点制造产能的管道。
报告表示，然而，华为借由空壳公司向台积电下单，大量生产华为「升腾（Ascend）910B处理器」的AI芯片，并将这些芯片运送到中国，违反美国出口管制。
按照CSIS掌握的政府消息来源称，台积电生产逾200万颗升腾910B处理器逻辑裸晶，目前全部都在华为手中。
如果这是真的，这足以生产100万台华为升腾910C处理器。业界消息人士告诉CSIS，约75%的升腾910C处理器完成先进封装流程。
业内消息人士还对CSIS说，据华为内部评估，其储存的HBM可以满足整整一年生产所需，其中大部分于去年12月管制措施生效之前从韩国三星购得，可能是透过空壳公司。
CSIS这篇报告示警，应该提防白名单企业受到巨大利润诱惑，充当白手套替华为向台积电下单。而且华为也可能企图运用类似手法从三星或甚至英特尔（Intel）进货。
报告指出，作为华为AI芯片制造伙伴的中芯国际因美国及其盟国的出口管制，陷入良率低（约20%）、7奈米制程技术每月产量2万片的困境。中芯国际迈向7奈米以上节点之路面临困难和不确定性。
在AI竞赛上，不管就具备与人类同等智慧的通用AI或就超越人类智慧的超级AI领域而言，美国公司仍然领先中国，不过差距已然显著缩小，而且即使采取积极出口管制手段，其领先程度可能已不到一、两年。
如果没有出口管制，中国企业很可能已经在开发和部署最前沿的AI模型方面超越了美国竞争对手。
报告提及，为了往前迈进，中国着力甚深地多管齐下投入，这包括大量政府投资、芯片走私、利用美国出口管制漏洞、完成国内设备转移、聘请曾在国际领先企业工作过的人才、对外国技术进行反向研发、国家支持经济间谍活动，并且真正投入国内创新等。
美国企业只要尽最大努力并发挥自身的各种优势，仍将有可能率先开发出通用AI或超级AI，但这绝非理所当然。