当中国的人工智能开发者希望训练他们的下一代前沿模型时，他们都面临着同一个令人望而却步的难题：他们无法合法购买世界上最强大的人工智能芯片。

然而，中国的科技巨头和初创公司仍然设法悄悄地与全球竞争对手保持同步。他们的秘诀是通过云端将繁重的训练工作负载悄然跨境转移。

据一位深圳的经纪人透露（因事态敏感而请求匿名），国内公司多年来通过在海外设立代理实体，在东南亚、日本和中东等地的数据中心租赁服务器空间。

该经纪人表示，在非中国实体签署的合同下，模型在远离美国政府管辖范围的数千英里之外的地方，使用先进的英伟达处理器进行训练。这条至关重要的生命线可能即将崩溃。

据报道，华盛顿正在考虑将其科技封锁范围从实物硬件扩展到云网络。随着美国国会考虑限制外国远程访问的立法，而行政部门正在审查云租赁的漏洞之时，中国的人工智能领域面临自芯片禁令以来的最严重的瓶颈。

即将到来的美国打压威胁将重塑全球人工智能生态系统，挑战东南亚的数据中心热潮，压缩英伟达的国际收入，并迫使北京加速其国产芯片的推进。

观察人士指出，跨境开发人工智能基础设施一直是中国开发者绕过硬件禁令、避免美国监管障碍的常见做法。

“长期以来，中国的AI公司通过租赁海外数据中心来规避芯片出口禁令,”台湾经济研究院台湾产业经济服务处的首席主任兼研究员刘阿丝拉表示。“[这]确实为英伟达带来了大量的海外市场需求。”为了充分利用这些远程服务器,一些中国团队采取了非常规措施来克服技术瓶颈。据去年报道的《华尔街日报》报道,中国工程师从北京到马来西亚,亲自携带存储着80TB数据的硬盘,在当地数据中心训练AI模型,节省了数月的数字传输时间。

受全球AI热潮的推动,对高性能计算能力的需求推动全球云租赁率飙升。

领先的AI基础设施提供商Nebius集团6月份将某些英伟达芯片的租金提高约30%,并有进一步21%的涨幅将于10月1日生效。据追踪机构Silicon Data报告,8月底超大规模云服务提供商对英伟达A100处理器的费率达到每小时3.75美元,而一个月前为3.71美元。

为维护秘密并处理跨境支付,《华尔街日报》2024年报道称,一些中国团队甚至通过基于区块链的智能合约执行云租赁交易,并以加密货币支付,将双方隐藏在匿名的数字钱包背后。然而,华盛顿的监管网正在迅速收紧。

据报道,美国总统特朗普的行政当局正在审查远程访问安排,并正在制定政策来遏制这一行为。1月份,美国众议院通过了《远程访问安全法案》,如果该法案被签署为法律,将把美国的出口管制扩展到远程云计算访问领域。

“如果美国通过并实施将限制范围从实体芯片扩展到云租赁的相关立法，Nvidia的整体销售增长势头将不可避免地受到一定程度的抑制,”刘说。

法律专家指出，目前的合规性还处于灰色地带。香佳阳(US律师事务所Joint-Win Partners的Managing Partner)表示:“目前尚无任何 regulations or similar provisions in place to restrict or prohibit” such remote access.香说,专注于贸易合规工作的他表示,最接近禁止这种做法的措施是“AI Diffusion Rule”。这项于2025年1月由拜登政府引入、但在特朗普掌权后被美国工业安全局撤销的 regulation,要求美国云服务提供商在为中国AI模型提供云服务时提高警惕。

香说:“Remote Access Security Act ‘was introduced for a similar purpose’。”但是,一旦该法生效,“诸如甲骨文和亚马逊公司之类的云服务巨头的业务将受到显著影响,这必然会引发强烈的反弹”。

香解释说,即使美国没有通过立法规范云服务, BIS也可能基于“General Prohibition 10”对使用非法走私芯片的数据中心甚至模型开发商“处罚性处罚”,该条款惩处那些在知道违规行为已发生的情况下进行的交易。“科技公司应始终避免陷入这样的法律责任,”他补充道。

如果华盛顿关闭云计算漏洞,最先受到冲击的将是东南亚,该地区是全球增长最快的数据中心枢纽之一。

据市场情报平台Speeda称,该地区本地数据中心容量预计将从2023年到2028年每年增长35%,远高于全球平均增长率15%。

中国科技巨头，包括阿里巴巴集团控股——南华早报的所有者——腾讯控股和TikTok所有者字节跳动，多年来一直在建设区域基础设施，以服务中国市场。

根据数据中心行业市场咨询公司DC Byte的AC首席分析师Vivian Wong表示，亚洲超大规模数据中心运营商青睐该地区有几个原因，包括“建设、设备和人力资本方面具有竞争力的开发成本；以及更低的运营成本”。

“如果你想在一个市场赢得客户，你就需要在该市场拥有可用区……鉴于地理位置接近、现有业务联系、土地和电力供应，东南亚是这种扩张的自然第一步，”电信、安全和数据中心行业市场研究公司Dell’Oro Group的研究总监Alex Cordovil表示。

除了本地需求外，该地区还吸引了国际工作负载，“包括来自中国互联网和云公司的工作负载”，Cordovil表示。“出口管制是其中的一部分，某些加速器架构仅在中国大陆以外地区可用，因此依赖它们的工作负载自然会流向供应可获得的地区。”该地区还提供具有竞争力的能源经济性。

根据专注于能源、化工、可再生能源、金属和矿业的咨询公司Wood Mackenzie的数据，在东南亚，电价平均为每兆瓦时118美元，其中印度尼西亚最低，为每兆瓦时60美元。

尽管东南亚地区的电价高于中国工业用电平均水平——中国工业电价在每兆瓦时600元（约合89美元）至700元之间，而在内蒙古和贵州等能源丰富地区则约为该水平的一半——但东南亚仍比美国弗吉尼亚州北部和硅谷等数据中心枢纽便宜，后者的电价在每兆瓦时70美元至120美元之间。据中国官方媒体《中国能源报》报道，相比之下，德国和爱尔兰等欧洲中心的电价在每兆瓦时150欧元（约合174美元）至250欧元之间。

他表示，如果远程访问成为东南亚某些客户的限制因素，可能会“在该地区造成供需之间的暂时性失衡”，并补充说，由于需求基础深厚，这种失衡预计将是“短暂的”。

黄（Wong）持有类似观点，表示“任何释放出来的容量都可能很快被其他客户吸收”。

对于中国人工智能企业而言，失去海外云服务访问权限将暴露出一个令人担忧的现实：尽管国家投入巨资，但国内硬件尚不足以完全支撑大规模前沿模型的训练。

尽管中国正推动芯片自给自足，但据《南华早报》此前报道，中国最先进的AI模型仍在英伟达芯片上进行训练。

人工智能开发周期包括训练和推理——即利用已训练好的模型生成新内容。DeepSeek-V4和月之暗面（Moonshot）的Kimi K3等系统已成功适配中国硬件，但仅用于推理工作。

目前，最先进的英伟达芯片在中国仍不可用，包括B200、B300、H100和H800。中国企业要么使用库存中的英伟达芯片，要么通过云计算获得访问权限。

H200是英伟达Hopper系列芯片的最新型号，但比Blackwell系列落后一代，已获华盛顿和北京批准进口，但供应量有限。

据《金融时报》8月报道，字节跳动和腾讯控股各自获得了约1万块H200芯片，其他几家中国客户也获得了规模相当的供货。

台湾某研究机构的刘姓研究员表示：“这一数量与这些顶级科技巨头对先进图形处理器（GPU）的实际需求之间存在巨大差距，它们往往需要消耗数万甚至超过10万块此类芯片。”

英伟达在8月下旬报告称，在截至7月26日的季度中，向中国供应的H200芯片收入占其890亿美元数据中心总收入的比例不到1%。不过，该公司表示，预计下一季度将不会有来自中国的数据中心计算收入。

刘补充说，尽管如果美国实施远程访问禁令，英伟达的收入可能会暂时受损，但鉴于全球人工智能需求强劲，“这一缺口可能会被其他国际科技巨头的大量订单部分抵消”。

总部位于深圳的一位数据中心经纪人指出，如果美国禁止中国公司租用海外搭载英伟达芯片的数据中心，可能会导致国内租赁价格上涨。目前，中国境外B300芯片的租赁价格是国内价格的两到三倍，这还不包括电力成本的差异。

中国一家大型芯片制造商的一位半导体设计师在匿名受访时表示，即使不对租用海外数据中心进行限制，用国产芯片替代英伟达芯片也是“主要趋势”。

该人士称：“谁知道英伟达处理器有没有后门呢？”英伟达已多次表示，其产品中不存在后门、终止开关或间谍软件。

一些中国团队已经开始使用国产芯片进行人工智能训练。6月，美团发布了LongCat-2.0模型，这是一个拥有1.6万亿参数的模型。美团表示，该模型完全是在一个由5万张国产计算卡组成的算力集群上训练和运行的，但未透露供应商名称。

华为技术公司的轮值董事长徐志军预期，明年国内将迎来向其人工智能计算基础设施的重大转变，用于模型训练。

这位半导体设计工程师表示，目前最优秀的国产人工智能芯片是华为技术公司的Ascend 950，不仅在性能上出色，而且在从架构到网络的整个生态系统方面也领先。华为上周宣布，下一代Ascend 960DT（专为模型训练设计）将于2027年第一季度就绪，比计划提前九个月。

然而，将训练工作负载从英伟达转移到国产芯片上是一个巨大的工程挑战。路透社8月报道称，这些障碍包括软件生态系统，因为英伟达的Compute Unified Device Architecture（CUDA）平台长期以来一直是人工智能开发的行业标准。

根据研究人员王（James Wang）的分析，将现有工作流程迁移到华为的Ascend芯片上可能会使训练时间和成本增加至少50%。

尽管如此，中国在未来十年有望显著缩小先进芯片的缺口。高盛分析人士在最近的一份报告中表示，使用7纳米及以下工艺制造的先进节点晶圆供应预计将在2025年至2035年间以46%的年增长率增长，远远超过预计国内需求17%的增长。

该投行表示，到2035年，国内供需缺口将从2025年的92%缩窄至34%。

随着 Washington 将其技术封锁从硬件运输扩展到虚拟服务器网络，中国的人工智能开发者可能很快失去云端的避难所。值得观察的是，这种压力将会阻滞中国的前沿人工智能野心，还是仅会加速其走向技术自主的步伐。