文/小材
美国砸下《2022年芯片与科学法案》，以520多亿美元政府投资绑架芯片企业产能——芯片公司要是拿到了补贴，10年内就不能在中国或任何其他国家扩大先进芯片产能。8月31日，GPU（图形处理）芯片巨头英伟达就被限制了，两款AI芯片不能卖给中国。
无芯片不AI——芯片是AI的大脑。这其中GPU芯片属于较为成熟的通用型AI芯片，也是国内芯片企业卡脖子的领域——理论基础落后国际一线巨头，关键的光刻机等设备断供，国产先进芯片的制造环节仍在突围中。大多数国内芯片企业能做的，是基于GPU的二次开发。
这就反映出中国AI芯片企业的特点——重应用。中国众多企业形成AI芯片落地的土壤，因此中国AI芯片的优势在于垂直行业应用的芯片设计。
简单梳理目前国内AI芯片的现状，美国打压英伟达的出口订单，意在动摇中国AI发展下的算力根基。
然而AI生态不只有硬件，软件应用赋予AI另一种生命力。要有效利用算力，需要成熟的框架深度适配与优化。这就涉及AI领域的windows系统——AI深度学习框架。目前谷歌的TensorFlow和脸书的Pytorch时不时引发一场谁是行业第一的论战。
“端水大师”弗若斯特沙利文公司（Frost & Sullivan）就在《2021年中国AI开发平台市场报告》称，TensorFlow依托工业界的部署优势，市场关注度持续第一；PyTorch易用，在各大顶级学术会议论文中应用占比超过50%，也排第一。
在第一梯队中，还有一份made in China的AI深度学习框架——百度飞桨。截至2022年5月，飞桨平台凝聚477万开发者、创建56万模型、服务18万企事业单位，位居中国深度学习平台市场综合份额第一。
与此同时，自2016年开源以来，飞桨已累计培养200万AI人才。百度CTO王海峰表示，“基于飞桨平台，人人都可以成为AI应用的开发者。”
这形成了全球AI深度学习框架的PPT格局。