在禁區使用高端人工智慧技術

由於美國出口管制最近對高端 Nvidia AI 卡和相關技術的限制，在香港部署 AI 解決方案面臨具體挑戰，尤其是在獲得訓練大型 AI 模型所需的先進硬體方面。以下是一些合法的替代解決方案，可以説明您在香港的技術團隊在監管限制下保持高效工作：

1. 使用基於雲端的 AI 服務

許多雲供應商，包括 Amazon Web Services （AWS）、Google Cloud Platform （GCP） 和 Microsoft Azure，都提供 GPU 和 TPU（張量處理單元）實例。這些實例無需直接導入硬體即可提供對高端 AI 基礎設施的訪問，從而幫助團隊避免對物理 GPU 的出口限制。這些平臺中的每一個都提供了各種專門的 AI 和 ML 工具，可以加快開發並減少對本地硬體的依賴。

• AWS：AWS 提供由 Nvidia A100 GPU 提供支援的 EC2 P4d 實例，適用於高性能 AI 和 ML 任務。
• GCP：Google 的 Cloud AI 提供 Nvidia A100 和 TPU，專門針對深度學習和生成式 AI 進行了優化。
• Azure：Microsoft 提供基於 Nvidia 的虛擬機和專門的 Azure ML 服務，這些服務支持大規模模型訓練。

使用雲基礎設施可以提高靈活性，因為可以根據專案要求擴展或縮減資源。此外，雲供應商通常會提供區域合規性支援，確保解決方案保持在法律範圍內。

注意：一些 IT 巨頭現在正在阻止來自中國的人使用他們的 AI 雲服務。 不保證服務的訪問。

2. 與允許區域的數據科學團隊合作

另一種方法是在提供高端 Nvidia 卡的地區利用您的全球諮詢團隊。例如，您在美國、英國和荷蘭的團隊可以處理計算密集型模型訓練和繁重的數據處理任務。經過訓練后，這些模型可以匯出並部署在香港進行推理和使用，而無需高端 GPU。

這種方法允許您使用分散式模型開發，其中密集的訓練和調整在可訪問強大硬體的區域進行，並且模型推理和監控在本地完成。跨地區模型交換應符合法律要求，但這種任務分離可以讓香港團隊利用最先進的模型，而無需受限的硬體。

3. 利用更輕量級的 AI 模型和遷移學習技術

構建需要較少計算能力的模型可能是一種有效的解決方法。遷移學習等技術，即在大量數據集（通常由美國或歐洲團隊）上訓練的模型使用較小的本地數據集進行微調，可以減少硬體需求。模型蒸餾是另一種技術，可以生成更小、更高效的模型，這些模型能夠在低功耗 GPU 上運行，而不會造成明顯的性能損失。

BERT、GPT 和 ResNet 等開源模型也可以進行微調和部署，而無需頂級 GPU 卡。Hugging Face 等框架提供了模型優化工具，有助於降低硬體要求，使香港的團隊能夠在本地基礎設施的約束下部署複雜的 AI 模型。

4. 選擇本地可用的中端 GPU

雖然 Nvidia 的高端 AI GPU 可能會受到限制，但像 Nvidia RTX 系列這樣的中端 GPU 仍然可以為某些任務提供足夠的計算能力，尤其是在使用模型優化技術時。這些 GPU 並不總是受到相同的導出控制，並且可以通過調整模型大小和批處理來處理許多任務。

儘管性能無法與最高端的顯卡相媲美，但這些中端 GPU 仍然支援 CUDA，並且可以與主要的 AI 框架（如 TensorFlow 和 PyTorch）配合使用。與優化的代碼配合使用，它們可以在香港實現原型設計和運行推理的重大進展，而不受技術限制。

5. 探索硬體和軟體的開源替代方案

一些開源計劃正在努力開發與不同硬體配置相容的 AI 優化硬體替代方案和 ML 框架。例如，AMD 和 Intel 等公司提供具有競爭力的 GPU 和 AI 加速器選項（如 AMD 的 ROCm 生態系統和 Intel 的 Habana Labs 處理器），這些選項可能仍可在香港購買。

此外，請考慮利用專為高效、低資源計算而設計的開源機器學習庫，例如：

• ONNX （Open Neural Network Exchange）：這種格式支援跨框架的模型轉換，並針對不同硬體的性能進行了優化。
• TensorFlow Lite：非常適合羽量級模型部署，它允許 AI 模型在行動裝置或邊緣硬體上運行。
• OpenVINO：Intel 的工具包可用於優化 Intel 硬體上的推理，可在 Intel 處理器和低端 GPU 上實現加速深度學習應用程式。

6. 與專業的當地合作夥伴或供應商合作

一些區域性公司為有限制的區域提供量身定製的本地 AI 計算服務。這些公司通常提供對符合當地合規性標準的優化基礎設施的訪問。例如，阿裡雲和華為雲都在亞太地區提供可能符合香港監管環境的 AI 計算解決方案。

這些供應商可能會提供與高端 GPU 訪問相當的 AI 服務的當地語系化版本，但通過區域數據中心和專用硬體，這些硬體有時可以合法獲得且有效。

7. 參與協作式 AI 的聯邦學習

如果 AI 專案涉及敏感或專有數據，請考慮使用聯合學習，這是一個框架，使團隊能夠在不在不同位置共用數據的情況下訓練模型。不同地區的團隊可以協作進行模型更新，而無需直接跨境移動數據。

通過聯合學習，模型更新（而不是數據本身）可以跨區域共用。這種方法不僅可以解決法律限制，還可以增強數據安全性和隱私性。它允許香港團隊利用全球數據洞察，同時遵守出口和數據傳輸法規。

建議摘要

1. 基於雲端的 AI 服務：使用 AWS、GCP 或 Azure 等服務合法遠端存取高性能 GPU。
2. 協作開發：在有硬體訪問許可權的區域進行模型訓練，並在香港部署以進行推理。
3. 高效的建模技術：使用遷移學習、模型蒸餾和優化來減少資源需求。
4. 中端 GPU 替代品：尋找不受限制且足以完成大多數任務的 GPU。
5. 開源硬體和軟體：考慮 AMD GPU 或為高效計算量身定製的開源 AI 框架等替代方案。
6. 本地雲供應商：與阿裡雲等區域供應商合作，提供量身定製的、合規的 AI 解決方案。
7. 聯合學習：實施聯合學習以協作訓練模型，而無需共用敏感數據。

這種多管齊下的方法使您的香港團隊能夠在遵守監管界限的情況下保持生產力和效果。隨著時間的推移，隨著限制的變化，監控出口管制政策和新硬體選項的更新對於調整您的策略也至關重要。