ICC訊  曾經，美國早期的技術實力超越各國，為其國內企業培養了競爭優勢。然而，30年后的今天，美國在先進計算領域的領先地位正在持續衰退。到底發生了什么?

  麻省理工學院的一位研究人員和他的兩位同事發布的一份新報告揭示了美國領導力下降的原因。對此，科學家們著眼于高級計算機語言衡量標準展開研究：整體能力、超級計算機、應用算法和半導體制造。經過分析，他們發現，不僅中國縮小了與美國在計算能力方面的差距，而且近80%的美國領導人認為，他們的競爭對手中國正在以更快的速度提高計算能力。該團隊表明，這意味著中國“對美國競爭力有巨大威脅”。

  為了深入研究這場爭論，科學家們對先進計算機用戶展開調查，對120個頂級組織抽樣，包括大學、國家實驗室、聯邦機構和工業。該團隊估計，這個群體包括美國所有最重要的計算機用戶的三分之一或一半。

  麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室(CSAIL)未來技術研究項目(Future Tech Research Project)主任尼爾·湯普森(Neil Thompson)說：“先進的計算機技術對于美國公司的科學進步、經濟增長和競爭力至關重要。”

  湯普森還是麻省理工學院數字經濟倡議組織(MIT’s Initiative on Digital Economy)的主要調查員，他與競爭力委員會(Council on Competitiveness)的執行副總裁、董事會秘書兼財務主管查德·埃文斯(Chad Evans)，以及丹尼爾·阿姆布魯斯特(Daniel Armbrust)共同撰寫了這篇論文，后者是硅催化劑公司(Silicon Catalyst)的聯合創始人、初始首席執行官兼董事會成員，以及制定了行業路線圖的半導體聯盟(SEMATECH)的前主席。

  超級計算機是一間房間大小的“巨型計算器”，目前貌似已經不再是由美國主導的行業。到2015年，大約一半最強大的計算機穩穩地坐落在美國，而中國則是在一個非常緩慢的基礎上慢慢發展的。但在過去的六年里，中國迅速趕上了美國，幾乎與美國平起平坐。

  這個消失的領先優勢十分重要。84%的美國受訪者表示，他們在運行基本程序時受到計算能力的限制。湯普森說：“考慮到我們受訪者都是美國研究企業和學術機構的先鋒，他們享有獲得先進國家超級計算資源的特權。這個結果很能說明問題”。

  在先進算法領域，美國歷來占據領先地位，三分之二重大改進都是由美國發明家主導的。但近幾十年來，美國在算法領域的主導地位一直依賴于引進的外國人才。研究人員表示，目前這種情況并不樂觀。自2007年以來，中國在STEM(科學、技術、工程、數學)領域培養的博士數量已經超過了美國等許多國家。一份報告預測，在不久的將來(2025年)，中國的博士數量將是美國的兩倍。從“戈登貝爾獎”(Gordon Bell Prize)中也可以看出中國在算法領域的崛起，該獎項是為了獎勵利用超級計算機實現杰出成果的科學家。美國的獲獎者歷來在該獎項種占主導，但是在過去的五年中，中國的表現已經趕上甚至超過美國了。

  研究人員指出，“2022年芯片與科學法案”是成功重回先進計算領先位置的關鍵一步，他們也向美國科學技術政策辦公室(U.S. Office of Science and Technology Policy)提出了建議。

  首先，他們建議推動美國超級計算大眾化。建立更多的中間層系統，幫助用戶突破邊界，同時建立工具，減少用戶在擴大計算機規模時前期的資源投資。其次，資助更多電子工程師和計算機科學家，發放長期居留美國獎勵和學術獎學金，來擴大創新人才庫。最后，除了這個新的框架，科學家們敦促利用現存優勢，通過學術界和國家實驗室超級計算機站點為私企提供高性能計算實驗的機會。

  計算能力的提高取決于晶體管密度和性能的不斷進步，但是創造出強大的新芯片則需要設計和制造的完美融合。

  事實上，在過去的五十年里，美國設計了大部分芯片。但這種情況在過去六年中發生了變化，這一成功主要有賴于與全球領先的芯片設計公司的合作，這種合作始于21世紀。現在，中國有14家公司躋身于世界50強無晶圓廠設計者之列。十年前，還只有一家。

  半導體制造業的競爭更加復雜，美國主導的國際政策和內部執行問題減緩了中國的崛起。目前，中國在半導體供應鏈的12個環節中只有兩個基本持平或處在比美國更好的水平。根據美國政府的政策和投資，該團隊預計在10年內這個數字將飆升到七。因此，就目前而言，美國在硬件制造領域仍處于領先地位，但優勢不大。

  科學家們建議白宮科技政策辦公室與美國國防部、美國能源部和國家科學基金會等重要國家機構展開合作，確定計劃來建立重要計算模式和工作負載所需的硬軟件系統。“美國企業能夠從速度更快的計算機中獲益，這一點至關重要，”湯普森說。“隨著摩爾定律演進放緩，實現這一目標的最佳方式是創建一系列根據需求定制的專用芯片(或稱“加速器”)。”

  科學家們進一步認為，要引領下一代計算機，必須解決四個方面的問題。首先，通過向《芯片法案》美國國家半導體技術中心(CHIPS Act National Semiconductor Technology Center)提出重大挑戰，激勵研究人員和創業公司投資研發，并為自旋電子學、神經形態學、光學和量子計算以及光互連織物等領域的新技術尋求啟動資金。其次，支持盟友通過類似法案，這些技術的總體投資額將會增加，供應鏈將會更協調、更安全。再次，為研究人員建立測試平臺，在新的計算架構和硬件上測試算法，為創新和發現提供必要平臺。最后，通過下一代技術進步實現更高性能水平的超百億億級系統，確保當前的商業技術不會限制未來的計算系統。

  “先進計算領域正風云變幻，技術、經濟和政治方面都出現了新的創新機遇，全球競爭也在不斷加劇，”猶他大學(University of Utah)首席教授兼計算機科學、電氣和計算機工程教授丹尼爾 里德(Daniel Reed)表示。“基于深度學習和計算建模提出的變革性見解既取決于半導體技術的持續進步，也取決于它們在前沿大規模計算系統(超大規模云和高性能計算系統)中的實例化。盡管美國在先進半導體和高性能計算方面歷來領先于世界，但其他國家已經認識到，這些能力是21世紀經濟競爭力和國家安全不可或缺的一部分，對此各國都在在大力投資。”

  “這篇文章把美國在先進計算技術領域的前景描繪得很糟糕，”國家能源研究超級計算中心(National Energy Research Supercomputing Center)首席技術官兼勞倫斯伯克利國家實驗室(LBNL)計算機科學與數據科學部主任約翰·沙爾夫(John Shalf)說，“盡管量子和人工智能是美國技術領先的重要領域，但它們無法單獨彌補本文概述的先進計算領域的領先不足。美國不能在實現百億億次級運算之后停下來。確實需要加倍投資在百億億次級運算計劃，但也需要重新聚焦更多的跨越式努力，而不是維持現狀。如果先進計算創新計劃失敗，將很難甚至不可能恢復。”