其實也不知道怎麼說明，再不講得太深入又能夠很簡白地說
真的蠻難的，我就大概點到一些點，然後開頭直接下個結論吧
美國想阻止的是中國透過AI完成強人工智慧，或是通用型的AI
有點類似現在目前的ChapGPT進化的最終版
但如果要阻止中國完成區域性或是弱人工智慧已經不可能了
然後4090就沒辦法做正經的AI嗎?
只能說在軍武點上要實現的AI功能，其實大部分有11GB左右的顯卡就能完成
也就是像2080TI這樣的顯卡，就能完成很多現今軍武裝備的大躍進
這邊科普一下，我們現今說的AI其實是一個很大的範疇
AI包含了機器學習(ML)、深度學習(DL)、強化學習(RL)等等
但往往現今在講的一些AI或是突破會是以深度學習較多
通常在做一個AI模型，如果是DL會有兩個階段
第一個階段稱之為訓練(Training)
第二個階段稱之為實現/推理(Inference)
第一個階段通常就會使用GPU進行模型的參數訓練
簡單來說就是透過大量的資料來得到一批好的參數
而第二階段就不一定要使用到GPU了
在實務面上在第二階段使用GPU會遇到一些瓶頸，例如體積、耗電量、等問題
（當然如果在工廠內其實就沒差，機台就這麼大台）
但如果在一些軍武設備上，以上就是要考量的點，還要考量很多額外因素
所以往往會是自行客製化的板子來實現，大家可以想像就是客製化不外售的板子
或是可以參考特斯拉的作法，就是會客製化晶片/FPGA
那回過頭來說，對這些軍武大廠來說，麻煩的並不是訓練出一個模型
而是怎麼把模型很好的放在他們的軍武設備裡面，而且可以正常運作
因為這邊就牽扯到了很多模型部屬，然後要用底層的程式碼來撰寫神經網路這件事
那老美為什麼要禁中國取得這些伺服器等級的GPU呢?
因為這些GPU可以訓練出有自主能力的AI
大家就可以想像AlphaGO(當初下圍棋的AI)
在軍武點上就是以後的無人機變成是可以自主接敵
無人潛艦可以自行鎖敵規劃接戰流程
無人砲車/自主機器人等等等...
那現今的狀況呢?
單純的影像辨識、訊號辨識、雷達辨識在各大軍火商已經相當成熟了
甚至一些新的產品用的一些AI模型甚至也不是深度學習架構
舉一個這次烏俄戰爭中最明顯的美俄差距
為什麼美國像是隨時開圖一樣呢?這點大家仔細想想應該也不難理解
NV除了被斷大型的伺服器GPU外，其實也限縮了很多嵌入式的GPU