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美團表示，已在由5萬顆中國自製晶片組成的叢集上，訓練並推論總參數達1.6兆的AI模型。外界認為，美國半導體出口管制促使中國建立自主晶片生態系；但中國的自主化進展，並不代表其已具備先進製造能力或商業競爭力。
伊利諾大學厄巴納－香檳分校電機與電腦工程教授拉凱什・庫馬爾（Rakesh Kumar）接受《Fortune》訪問時表示，出口管制讓中國有動機開發自己的替代方案。他指出，機器人、智慧攝影機等許多AI應用不需要最先進的晶片，中國正試圖以自製晶片和系統滿足這些需求。
美團於6月30日發布LongCat-2.0，並表示模型總參數為1.6兆，平均啟用參數約480億。公司稱，模型訓練與推論均在由5萬顆中國自製晶片組成的叢集上完成。這是美團公布的個案，不能代表中國AI產業整體能力。
庫馬爾評估，中國AI模型的表現已「非常、非常接近」美國模型。這是受訪者的看法，並非針對各模型表現所做的獨立驗證結果。
美國商務部工業與安全局（BIS）於2022年10月7日宣布，管制對中國出口先進運算晶片與半導體製造設備。BIS表示，措施旨在維護國家安全與外交政策利益，並限制中國發展先進半導體製造和超級電腦的能力。相關規定部分條款分階段實施。
出口管制的成效評價不一。戰略暨國際研究中心（CSIS）於2026年3月的分析指出，管制限制了中國取得先進晶片與設備的管道，同時也為中國推動半導體自主化注入動力。
另一方面，美中經濟與安全審查委員會（USCC）在2024年報告中評估，出口管制延緩了中國技術發展，也增加其取得武器系統零組件的難度。兩份分析分別著重於中國自主生態系擴張，以及先進技術取得受限所帶來的影響。
庫馬爾也將技術進展與商業競爭力分開看待。他表示，中國企業的推論服務短期內可能難以與西方業者競爭。
庫馬爾指出，在先進製造設備仍受限制的情況下，中國企業試圖透過既有設備和先進封裝等方式提升效能。他補充，良率以及擴大量產的可行性仍須另行檢視。
評估中國自製晶片生態系是否成長，與判斷其先進晶片製造及AI服務是否已達到美國水準，應分開看待。美團公布的案例顯示，大型模型可運用中國自有運算資源；但單憑此案例，無法判定出口管制的成效，也不足以代表中國AI模型整體的競爭力。
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