OpenAI 在 6 月 25 日淩晨宣布，将從 7 月 9 日起，将阻止來自不支持其服務的國家和地區的 API 流量，而中國也在禁用名單之列。
消息一出，國産大模型們應聲而動，立刻推出了相應的 " 搬家 " 或 " 遷移 " 方案。有的還提出了與 OpenAl 使用規模對等的 Token 贈送計劃（不設上限），坊間戲稱，" 這下中國做 AI 的可以實現 token 自由了 "。
我們知道，海外對于中國 AI 的限制一直存在。但此前針對 AI 的禁令，主要是限制英偉達和 AMD 的高性能 AI 算力卡，而 OpenAI 此次強勢禁用，則讓 AI 軟件算法層面的 " 另一隻靴子落地 "。
從硬件到軟件，越來越擴大的禁用範圍，以及越來越嚴格的限制，無時無刻不在提醒着我們，在 AI 這一關鍵科技領域，全方位阻隔中國的進步，已經是一張明牌了。
面對這個不可逆的 AI 封鎖大趨勢，中國企業受的影響到底有多大？AI 全面國産化，中國做好準備了嗎？
放棄幻想
OpenAI 禁用到底影響了誰？
自 ChatGPT 發布以來，OpenAI 的 API 已向近 190 個國家和地區開放，其中并不包括中國。不過，一直以來，一些國内企業和用戶，可以通過技術手段來繼續使用 OpenAI 的服務。
對于這些來自中國的流量，OpenAI 并非檢測不出，隻是以前可能 " 槍口擡高了一寸 "。
而就在 6 月 22 日，美國财政部發布了一份規則草案，進一步限制美國個人和企業投資中國的半導體、量子計算和人工智能業務。新規則草案推出，面對越來越明确的 AI 封鎖态勢，OpenAI 也主動明哲保身，選擇了加強區域限制，采取額外措施阻止來自不受支持地區的 API 流量。
到底是什麽人和公司 " 明知不可爲而爲之 "，在使用 OpenAI 的 API 呢？主要有三類：
一是部分自研模廠。一部分模廠會在研發階段，調用 OpenAI 的 API，使用其 GPT 産品進行模型訓練、數據對比叠代等。實際上，谷歌 Gemini-Pro 大模型的訓練也曾用到了百度文心生成的數據。此前就有國内某互聯網公司，被爆出經常達到 OpenAI API 的最大訪問上限，不過對方也表示，僅在年初的初期探索階段使用了 OpenAI 的 API，而在今年 4 月已經停止了這種做法。
二是套殼 AI 公司。一些初創公司爲了快速推出 AI 産品或服務，可以通過技術手段，對 OpenAI 的 API 進行封裝，" 改頭換面 " 作爲自己的産品推向市場。實際上用戶的每次交互，都會通過 API 調用 OpenAI 的模型來完成。
三是面向海外市場的應用開發者。在 OpenAI 所支持的國家和地區，爲了跟海外開發者 " 站在同一起跑線 "，而選擇 OpenAI API。
目前來看，上述群體受 OpenAI 禁令的影響程度都不高。
随着國内模廠的模型基本完善，不用再通過調用 API 的方式收集數據。海外應用的開發，應用往往需要對本地市場的深入了解，因此國内開發者數量規模也較小。相比之下，" 套殼 API" 的初創公司可能受到的打擊是最大的，不過通過 " 搬家 " 切換到國産大模型，快速找到能力接近的替代方案，也能一定程度上規避風險。
所以總體來說，OpenAI 更嚴格的 API 限制，并不會給中國 AI 帶來很大的動蕩。
但這并不意味着，中國 AI 可以高枕無憂了。從 " 英偉達禁令 " 到 "OpenAI 禁令 "，發出了一個鮮明的信号：" 潘多拉魔盒 " 一旦開啓，就不會關上，針對中國 AI 的封鎖，也不可能在短時間内被撤回。
是時候摒棄 " 槍口擡高一寸 " 的僥幸心理和幻想了，事實證明，槍口随時可以朝下扣動扳機。
認清現實：不可逆的 AI 封鎖
還有哪些牌可出？
在封鎖烈度上，美國官方和 AI 企業的行動在不斷加強；在封鎖廣度上，從高性能 AI 芯片的底層算力，到大模型的底層算法，" 釜底抽薪式 " 的封鎖正逐漸延伸到 AI 基礎設施的各個關鍵部分。
那麽，在算力禁運、算法禁用之後，海外想要阻隔中國 AI 的發展，還有哪些牌可以打？梳理一下 AI 軟件基礎設施：
1. 框架。深度學習框架，是支持 AI 算法模型開發和部署的軟件平台，對 AI 應用的開發效率和性能有重要影響。目前國内深度學習框架市場主要由飛槳（由百度開發）、TensorFlow（由 Google 開發）、PyTorch（由 Meta 開發）三家主導，共同占據了超過 80% 的市場份額。這三家均爲開源框架，允許開發者自由地查看、修改和使用其源代碼，不過 TensorFlow、PyTorch 作爲開源平台也需要遵守所在國法律法規，并可以通過開源許可證等方式，限制開發者的訪問。
2. 算子庫。包含各種數學和邏輯運算函數的庫，在深度學習框架中扮演着至關重要的角色，爲各種算法提供了基礎的計算單元。如果算子庫是閉源的，又歸屬于海外公司，那麽可以直接限制使用。開源的算子庫也要遵循一定的開源協議，協議中往往會規定代碼的使用、修改和分發規則，如果開發者沒有獲得适當的許可或權限，也無法使用。目前，國内飛槳、昇思等 AI 開發平台都發布了算子庫。
3. 數據集。AI 界有句名言 "garbage in，garbage out（垃圾進，垃圾出）"，高質量的數據集，對于 AI 算法模型的性能至關重要，在大模型時代也不例外。各個領域和應用場景都有專有數據集，比如計算機視覺領域的 MNIST、CIFAR、ImageNet 等。NLP 領域的 SQuAD、GLUE 等，再比如 AI 蛋白質結構預測任務所需要的數據集，如 CASP、AlphaFold DB、PDB 等，這些數據集爲 AI 研究提供了豐富的數據資源，大多由海外研究機構建立。
近年來，中國 AI 領域的高質量數據集也在快馬加鞭地建設，數據治理體系也在不斷完善，數據作爲核心生産要素的戰略地位不斷提升。但現階段，與海外一流水平還有差距。而 AI 算法的特别之處在于，不像傳統軟件能一次開發完成，模型需要不斷學習、叠代和進化，依賴于持續更新的數據集進行訓練。一旦數據集被阻止訪問，就如同剝奪了模型成長的土壤，甚至可能變得停滞不前。
此外還有編譯器、IDE 等，這些軟件工具可以大大提高開發者的編程效率。如果被禁用，開發者将需要手動完成這些工作，從而導緻開發效率降低，團隊協作困難，甚至影響項目的進度和質量。
" 英偉達禁令 " 執行以後，一位國內某計算廠商向腦極體表示，" 雖然我們還可以用特供版的 AI 芯片，但确實支持不了英偉達最新的平台了 "。
所以說，硬件、軟件基礎設施共同構成了 AI 産業的支撐體系。面對阻隔中國 AI 的封鎖禁令，一定要有 " 底線思維 "，軟件并不比硬件更安全，開源軟件并不比閉源軟件更安全。
準備應對
中國 AI，必須兩條腿走路
提到國産化替代，總有人擔憂這是在閉門造車、與世界脫節。AI 作爲高度全球化的高新技術産業，這種擔憂确實不無道理。
但也必須看到，" 沒有一次 AI 斷鏈是我們先動的手 "。
實際上，中國 AI 産學界始終保持着開放心态，積極吸收國際先進技術，與世界接軌。斯坦福大學發布的《2024 年人工智能指數報告》顯示，自 2011 年以來，GitHub 上的開源人工智能項目，中國參與度不斷增長，直到 2019 年在科技領域遭受不合理打壓之後，才開始走低。
無論是芯片禁運，還是 API 禁用，都是海外以 " 國家安全 "" 保證美國 AI 領先地位 " 等理由，發起的單方面阻隔。而在短時間内，這種單方面動手的 "AI 封鎖 "，并不會告一段落。
這種情況下，中國 AI 将面臨一個重要抉擇：是徹底國産化替代，底層軟硬件全用自己的？還是繼續參與全球 AI 大市場，更多利用國外技術？
小孩子才做選擇，成年人全都要。中國 AI，必須學會 " 兩條腿走路 "。
第一條腿，是基礎軟硬件的自主創新，做好全棧 AI 技術國産化的準備。
中國 AI 在底層軟硬件的關鍵 " 卡脖子 " 環節，都積累了不少力量。以軟件爲例，百度、華爲雲等頭部大模型廠商，都建立了 "AI 大底座 "，從底層算力（百度昆侖、華爲昇騰）、基礎模型（文心、盤古）、深度學習框架（飛槳、昇思）、全棧 AI 開發工具平台（千帆平台、昇騰 AI 雲服務）等。
這些全棧自研的 AI 軟硬件基礎設施，可以讓中國 AI 做好 " 最壞的準備 "，無懼來自海外的斷鏈風險。
但正如經濟學家江小涓所說的，在當今科技全球化、産業全球化的格局下，" 會做的全部自己做 " 并不是最優選項。
所以中國 AI 的第二條腿，是保持與全球最新趨勢的緊密聯系，确保信息通暢、創新同步。
還記得芯片禁運之時，有網友義憤填膺地表示要 " 對等制裁 "" 不用也沒有損失 "，但一位資深從業者卻說 " 别人小心眼，我們自己不能小心眼 "。美國封閉但我們不能封閉，不能自己把路走窄了。
緊密貼近全球趨勢、充分利用全球資源，是中國 AI 保持領先的必要條件。一方面，吸收全球最先進的技術，中國 AI 可以在更高的起點上推動技術自主創新，避免産業鏈割裂帶來方向迷失，錯過主流的 AI 發展機會。
另一方面，中國 AI 是科技競賽中排名全球前列的一個領域，這種領先優勢十分關鍵，且不容失去，必須與全球創新保持同步，因此要積極擁抱國際市場和科技合作。
随着國産算力的突破，" 英偉達禁令 " 不再讓 AI 算力束手無策，就在大家覺得中國 AI 穩了的時候，OpenAI 的禁令猶如一道閃電，劃破了中國 AI 界對 " 限 AI= 限卡 " 的幻想。
國産算力固然是底氣所在，但絕非高枕無憂的保證，來自 OpenAI 的 API 限制說明，海外 AI 軟件也并不完全可靠，同理，開源軟件也并非絕對安全的屏障。
AI 産業鏈封鎖，如同懸在頭頂的達摩克利斯之劍。但換個角度看，逐漸加碼的禁令，恰恰是之前的措施勞而無功，沒能起到徹底阻攔中國 AI 進步的效果，這也間接反映出中國 AI 産業的生存活力，是不會輕易被阻隔在世界之外的。
中國 AI，唯有認清現實，把一張張産業鏈王牌都握在自己手心裏，才能繼續留在全球大市場的牌桌上。
