近來美國基于出口管制條例（EAR）規(guī)范，要求多個不同領(lǐng)域的企業(yè)、組織不得與特定的中國企業(yè)往來，這其中除了已為外界所知的原料、芯片、零部件、軟件以外，也包括不同形式的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟組織。這些企業(yè)或組織與中國企業(yè)之間的往來，多半還是基于封閉式條件環(huán)境下的往來關(guān)系，通過商業(yè)協(xié)議或是申請加入組織的條件。但相較于此，對于部分開源（Open source) 的資源，未來是不是也會受到美國出口管制條例的限制，這將是另一個值得關(guān)注的重點。

美國出口管制陰影籠罩，開源架構(gòu)不等于自主可控

在所謂的開源資源中，以開源項目的主體來看，只要是注冊在美國本土的開源基金會或開源項目提供者，就有可能受到美國法令的管制。以 Linux 基金會網(wǎng)站上的資料顯示，其旗下的部分開發(fā)項目確實各自依其不同的規(guī)范提報申請出口審查、并取得許可。另外在 Apache 基金會的部分，則是原本就規(guī)范所有項目都必須遵守美國出口管制規(guī)定。

圖丨 Linux 基金會網(wǎng)頁上對于旗下開源項目受出口管制規(guī)定限制的申請狀況（來源：Linux 基金會）

而除了開源基金會的項目外，在所謂的開源碼托管平臺上的項目，也同樣會受到美國出口管制規(guī)定的限制，特別是由美國企業(yè)所擁有的平臺，例如去年被微軟收購的 GitHub。前不久，GitHub 就在其使用規(guī)范中調(diào)整凸顯相關(guān)文字，強調(diào) GitHub 上的使用與相關(guān)活動必須遵守美國出口管制規(guī)范。

另外，在其他的開源項目部分，也依循同樣的思維模式，也就是若其所屬主體，或者是擁有此一開源項目的企業(yè)受到美國出口管制的規(guī)范，則這些開源項目也同樣受限，例如 Google 的 TensorFlow。

以此就延伸出一個問題，這些過去被認(rèn)為是“開源”的技術(shù)資源，其最大的優(yōu)勢與特性，就在于開放架構(gòu)，但在如今美國動用了極端手段的情況下，原本開源項目最大的特性——“開放”被戳破了，原本合理使用就不存在侵權(quán)問題的開發(fā)項目或產(chǎn)品技術(shù)，突然暴露在可能侵權(quán)的風(fēng)險中。這牽涉到的一個問題就在于，原本是以所謂的“自主可控”為出發(fā)點、選擇采用開源架構(gòu)所開發(fā)的技術(shù)與產(chǎn)品，但到最后居然還是逃不過被掐住脖子的陷阱嗎？

以現(xiàn)在的發(fā)展?fàn)顩r來看，雖然表面上只有華為受到影響，但長期來看，在未來中國企業(yè)發(fā)展自有核心能力技術(shù)產(chǎn)品解決方案的道路上，原本基于全球技術(shù)開發(fā)共生體系所運行的開源合作項目，也可能隨時因為美國或其他國家的一紙禁令，就讓部分企業(yè)開發(fā)的產(chǎn)品陷入開發(fā)源碼技術(shù)升級斷炊，甚至可能遭控不當(dāng)使用的侵權(quán)風(fēng)險。

曾經(jīng)在百度、華為負(fù)責(zé) AI 自有架構(gòu)技術(shù)開發(fā)項目的第四范式創(chuàng)始人、CEO 戴文淵在接受 DeepTech 專訪時就認(rèn)為，國內(nèi)企業(yè)在使用開源系統(tǒng)開發(fā)產(chǎn)品時，應(yīng)該關(guān)注到開源系統(tǒng)的背后是什么？必須要理解的是，并不是開源就是“自主可控”。

事實上，在 2017 年 Facebook 修改其 React 開源框架協(xié)議，就曾經(jīng)在國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)界造成很大的震動，因為，國內(nèi)有許多互聯(lián)網(wǎng)公司的產(chǎn)品都是使用 React 框架進行開發(fā)。戴文淵表示，在開源系統(tǒng)背后，也要看到底是一個民主的社區(qū)，還是背后其實是存在一個巨頭的操控，如果是由巨頭企業(yè)操控的開源社區(qū)，包括像 GitHub 類似的事件就是如此，這也會觸動更多人進而去思考“開源”與“自主可控”之間的關(guān)系。

大量使用開源的中國 AI 應(yīng)用，會是下一個被卡住的嗎？

過去幾年中國 AI 的快速發(fā)展受到全球矚目，從 2018 年開始，就持續(xù)有不同單位的研究統(tǒng)計報告指出，從論文數(shù)、論文引用數(shù)、甚至是 AI 技術(shù)專利申請數(shù)量來看，中國即將、甚至是已經(jīng)超越美國。但即使如此，在近來的科技封鎖禁令風(fēng)波中，還是凸顯了一個值得深究的問題：中國 AI 研究與應(yīng)用科技的發(fā)展已經(jīng)脫離了被“卡脖子”的階段了嗎？而若以當(dāng)前開源項目也可能隨時受到出口禁令影響的狀況來看，下一個被波及的會是中國的 AI 企業(yè)嗎？

戴文淵在專訪中特別提到：“中國在過去的十年時間里，在 AI 領(lǐng)域建立了一個領(lǐng)先優(yōu)勢，但最近我發(fā)現(xiàn)有一定的問題，這個問題來自于什么？其實是我們可能更偏實用主義一些，10 年前我們?yōu)榱巳プ鲆粋€應(yīng)用，因為那時候沒有任何的基礎(chǔ)設(shè)施，沒有 TensorFlow、甚至連 Spark 都沒有，而那時我們在百度，為了把百度的鳳巢系統(tǒng)做出來，需要從底層一行一行地寫代碼，最后才把一個應(yīng)用做出來。從這一點來看，其實中國的開發(fā)者是有能力從底層一層層往上寫的。但是當(dāng)我們有現(xiàn)成的東西可以直接拿來用的時候，比如 TensorFlow，出于實用主義大家可能就不太愿意去關(guān)注底層了，就直接拿過來，把應(yīng)用做出來?！?/p>

但相較于當(dāng)年，近幾年有越來越多的開源工具可以快速導(dǎo)入開發(fā)應(yīng)用，許多開發(fā)者很自然地會選擇開源工具，加快應(yīng)用開發(fā)的速度，這原本應(yīng)該是科技發(fā)展進步的推動力，只是走到現(xiàn)在這個時點上，強調(diào)快速導(dǎo)入開發(fā)的“實用主義”似乎反而讓中國開發(fā)者、甚至是中國的科技企業(yè)落入了另一個失去自主可控權(quán)的難題中。

對此，過去曾經(jīng)參與過百度、華為重要自有底層技術(shù)項目開發(fā)的戴文淵表示擔(dān)憂：“我看到最近這幾年的趨勢，當(dāng) TensorFlow 出來了以后，越來越少的企業(yè)去從底層開始考慮，越來越少的企業(yè)對自己的技術(shù)是自主可控的，這其實有很大的風(fēng)險?！?/p>

事實上，近年中國企業(yè)有許多的應(yīng)用是建構(gòu)在美國大型企業(yè)所掌控的開源架構(gòu)上，例如像是 TensorFlow、Caffe 等等，這些看似開放的開源架構(gòu)，但在實際運作上卻還是有許多規(guī)則的限制。戴文淵以他的實際經(jīng)驗提到：“比方說我們想去提交代碼，雖然說它是一個社區(qū)，但是這個社區(qū)是有一個巨頭所掌控，其他的人可以在這個社區(qū)里活動，但你想去改 TensorFlow 的核心代碼，巨頭一定是不會同意的。并且他想封鎖，完全取決于他自己的策略?！?/p>

以目前國內(nèi) AI 企業(yè)的動作來看，不論是第四范式或者是商湯等其他企業(yè)，都曾對自有架構(gòu)提出過明確的主張與想法，這些企業(yè)的最主要概念都在于，要提供一個不受外在變數(shù)影響、能夠穩(wěn)定提供應(yīng)用服務(wù)的產(chǎn)品，而要做到這一點，就不只是單純地求快、求方便，而是基于更長期的發(fā)展需求。

戴文淵回顧過去第四范式選擇從底層自己一路開發(fā)的作法，他認(rèn)為關(guān)鍵在于希望能夠保持算法的靈活度，特別是有些算法如果要在 TensorFlow 上實現(xiàn)，是需要去改 TensorFlow 的底層，但這其實是不被容許的，但如果是自有的底層框架，自然是想改就能改。

除了靈活度外，還有另一個值得注意的關(guān)鍵在于對客戶負(fù)責(zé)，特別是要對客戶運營的安全性負(fù)責(zé)。戴文淵表示，第四范式的客戶很多都是國計民生行業(yè)的頭部企業(yè)，如金融、能源等，源代碼如果暴露在外面，黑客就有機會針對一個防偽冒的系統(tǒng)，根據(jù)其獲得的數(shù)據(jù)以及代碼的計算邏輯，去探測出模型可能長什么樣，然后進行攻擊?；趯蛻糌?fù)責(zé)的角度來看，提供從底層開始自主可控的服務(wù)是經(jīng)過多方面考慮的結(jié)果。

根據(jù)業(yè)界一個非正式的統(tǒng)計數(shù)字，在現(xiàn)有的中國開發(fā)者群體中使用 TensorFlow 的占比大概超過 70%，但戴文淵認(rèn)為，實際上會受影響的應(yīng)用產(chǎn)品比例可能低于這個數(shù)字，因為有些大型企業(yè)所提供的應(yīng)用服務(wù)，其實都是更早之前就已經(jīng)搭建完成的，特別是一些目前在市場上應(yīng)用較為廣泛、市場份額較大的應(yīng)用，多半都不是使用 TensorFlow 之類的開源框架，因為這些應(yīng)用開發(fā)的時間遠(yuǎn)早于這些開源項目推出的時間，但不可否認(rèn)，有些應(yīng)用在后來可能會開始用一些 TensorFlow 進行開發(fā)。

不可否認(rèn)的是，TensorFlow 或其他開源框架的使用其實已經(jīng)相當(dāng)普遍，面對應(yīng)用產(chǎn)品可能出現(xiàn)的問題，其實也已經(jīng)有企業(yè)開始思考如何補漏，以第四范式為例，就已開始研究能讓 TensorFlow 代碼在第四范式自主開發(fā)的“先知平臺”引擎上運行，但上層看起來仍然是 TensorFlow 的 Script。

對于很多 AI 解決方案供應(yīng)商而言，目前已經(jīng)導(dǎo)入企業(yè)客戶運行的應(yīng)用產(chǎn)品不能就此中斷或完全替換，因此必須要能夠提供另一條路徑，未來若真出現(xiàn)被封鎖的狀況，還能夠讓客戶把所有代碼遷移到自主開發(fā)的系統(tǒng)里，但不可否認(rèn)的是，這將會有非常大的工作量。

中國 AI 軟件領(lǐng)先優(yōu)勢，將撬動中國 AI ASIC、服務(wù)器硬件全新機遇

對比中國與美國的 AI 框架的先進程度，戴文淵認(rèn)為，中國國產(chǎn)框架技術(shù)和美國比是沒有任何劣勢的，即使是和 TensorFlow 比，主要的差別還是在于使用人數(shù)的多寡，TensorFlow 的使用者數(shù)量確實是比較大。

但相較于對中國國產(chǎn) AI 框架技術(shù)能力抱持樂觀看法，戴文淵認(rèn)為影響中國 AI 或者是整體科技發(fā)展最大的風(fēng)險還是在硬件上，因為中國與美國之間的差距確實比較明顯，但這不代表中國就沒有機會了，反而是在 AI 科技應(yīng)用發(fā)展上，因為中國的 AI 框架軟件技術(shù)等等都有一定的競爭力，所以，如果能夠與硬件有更好的整合，特別是在像是 AI 服務(wù)器的發(fā)展上。

戴文淵認(rèn)為：“中國要能夠趕上美國，要做出像英特爾（Intel）這樣水平的 CPU，恐怕還是有一定難度的。雖說現(xiàn)在也有國產(chǎn) CPU，但還是有一定的差距，甚至這個差距可能并不是一年兩年能追得上的，但如果就 AI 計算來看，我們發(fā)現(xiàn)對 CPU 的依賴其實會越來越少，CPU 原來是一個通用的計算單元和一個中央處理器，中央處理器的價值依然還在，但通用計算單元的價值則變得越來越低，因為越來越多的計算可以放到 ASIC 上去算?！?/p>

觀察國內(nèi) AI 企業(yè)在過去 1 年多來的發(fā)展路徑，可以發(fā)現(xiàn)AI 算法應(yīng)用與硬件的融合是非常明顯的方向，不論是通過開發(fā)自有 ASIC，或者是開發(fā)自有的加速卡、服務(wù)器等等，都是許多 AI 企業(yè)看準(zhǔn)的趨勢。外界或許會將此解讀為更容易商業(yè)化落地實現(xiàn)收入的作法，但就技術(shù)發(fā)展的層次來看，AI 的軟硬整合確實有其既有技術(shù)發(fā)展的邏輯。

戴文淵就以第四范式自身的例子說明這個邏輯：“為什么我們能做加速卡，原因是我們能做軟件，我們了解軟件，所以可以把它硬件化，而且這是個未來趨勢。因為 AI 系統(tǒng)是非常有套路的，不像編程語言，可以任意地去寫，AI 是按照步驟的，有非常固定的計算模式。如果說今天讓我們?nèi)フ娴淖鲆粋€通用服務(wù)器，短期內(nèi)仍有很大的差距，但這是我看到這個 AI 時代最大的機會，也是中國有可能趕上的最大機會，因為這樣的 AI 服務(wù)器來自一個軟件驅(qū)動的硬件設(shè)計，不是硬件系統(tǒng)的硬件設(shè)計，而中國在軟件部分現(xiàn)在是領(lǐng)先的，所以在做軟件驅(qū)動的硬件設(shè)計時，能夠獲得一定的領(lǐng)先優(yōu)勢。目前第四范式的軟件與國內(nèi)硬件廠商合作所取得的性能效果，并不亞于 TensorFlow+美國硬件，硬件的差距在靠軟件和加速芯片追回?！?/p>

戴文淵就說：“到今天，我們走的這條路也是必經(jīng)之路。因為，當(dāng)我們開始去改造一些企業(yè)場景時，一旦牽涉到大量的場景被改造，馬上就意味著算力不夠用了，算力不夠用，也意味著必須要去優(yōu)化硬件，但這不是說去買一個更好的 CPU、GPU 就可以的，因為 CPU 和 GPU 并不知道你的軟件長成什么樣，我們見過的很多 GPU 服務(wù)器跑 AI 應(yīng)用是沒有性能提升的。因為，很多時候瓶頸并不在 GPU 算力的問題上，它可能在網(wǎng)絡(luò)上、也可能在讀寫上，因此必須要有一個軟硬件聯(lián)合的優(yōu)化，才能充分地將性能發(fā)揮出來，所以這條路是必須要走的?！?/p>

當(dāng)我們站在當(dāng)前的轉(zhuǎn)折點上，面對技術(shù)開發(fā)道路的抉擇，“自主可控”不是清談議論的理想，而將是影響技術(shù)產(chǎn)品開發(fā)成功與否的長期關(guān)鍵因素。這一波美國出口管制禁令掀翻的滔天巨浪，不只沖刷出長期存在、只是隱而未現(xiàn)的缺口，從另一個角度來看，這也可能為中國科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展沖出一個新的機會，身處其中，中國 AI 企業(yè)將有機會迎來一波新的升級蛻變。