關於英偉達A800芯片可能被禁售的消息，正在引發連鎖反應。

一位英偉達芯片代理商告訴記者，大約一周前，關於英偉達A800芯片被禁售的這個信號“讓市場上的A800價格一下子漲了起來。”

據這位代理商介紹，英偉達A800 80GB PCie標准版GPU的市場價，15天前在9萬元人民幣/顆，“現在（一顆）11萬元左右。”即便價格飛漲，他告訴記者，英偉達的高端算力GPU芯片依然是“搶手貨”，在他看來，英偉達的H800系列GPU芯片目前還可以正常供應，只不過價格更高了。

一面是越來越貴、越來越稀缺的高端芯片，一面是下遊需求高漲的“百模大战”，尋找另一條道路，成爲迫在眉睫的選擇。

在被認爲是“史上最火爆”的上海2023年世界人工智能大會（WAIC）上，算力需求和缺口成爲了高頻詞匯。

7月7日上午，清華大學電子工程系教授汪玉表示，若以大語言模型作爲底座，同時處理我國14億人的推理請求，所需的計算量超過目前我國數據中心總算力的3個數量級。他由此強調我國現有算力資源的緊張程度。

“沒有大算力，做大模型就是天方夜譚。”中國工程院院士、鵬城實驗室主任高文也在WAIC上透露，團隊正在緊鑼密鼓地對一個2000億參數的大模型進行訓練，至少“需要4000塊卡訓練100天”。

雲計算技術專家劉世民早早注意到，國內正式渠道如今愈發买不到高端AI芯片，面對算力發展遭遇限制，他也看到，一些雲廠商基於相關AI產品可以提供GPU算力這一最基礎的AI服務，當然，其中不乏AWS、Azure這樣的海外雲服務商。

“目前算力比較緊張，所以會選擇租賃雲算力。”雲從科技研究院的孫進透露，买不到高端算力卡，加之自建算力集群周期長，即便租賃雲算力成本相較自建要高，“高出50%～100%”，但這依然成爲一些對算力有需求的科技公司的選擇。

如今，這條道路也在面臨更多挑战：7月4日，有消息稱美國計劃對使用亞馬遜雲、微軟雲等海外雲計算服務的中國企業施加限制。這是繼去年美國限制對華半導體出口，今年拉攏日本、荷蘭對華限制出口先進芯片制造設備後又一舉措，“現在估計又要封堵雲GPU了。” Vibranium Consulting副總裁陳沛說。

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