一份分析报告指出，中国目前在未来运算硬件基础研究领域产出最多的研究成果。这项由乔治城大学新兴技术观察项目 (Emerging Technology Observatory，ETO) 进行的研究发现，如果这些研究能够发展成商业应用，美国可能很快就会发现，难以透过出口管制来维持其在高效能微芯片设计和生产方面的竞争优势。

这项于 3 月 3 日发表的研究发现，在 2018 年至 2023 年间，在全球发表的芯片设计和制造相关论文中，署名中国机构作者的论文数量是美国机构作者的两倍以上。

不仅仅是数量上的领先，中国在高被引论文方面也表现出色。在所有年度被引用次数排名前 10% 的论文中，有 50% 的论文作者来自中国机构，而美国机构的作者仅占 22%，欧洲机构则占 17%。

乔治城大学 ETO 的首席分析师 Zachary Arnold 表示，尽管研究结果并不意味着中国目前在该领域处于领先地位，但“可以说，它向我们展示了未来的发展趋势”。

该研究分析主要针对新兴芯片技术，而非经常是渐进式且具专有性质的商业进展。为了找到并整理相关论文，ETO 的分析师们训练了一种机器学习演算法。研究涵盖了广泛的学术领域，包括传统电脑芯片、为人工智慧 (AI) 优化的快速图形处理单元，以及全新的架构。

Arnold 指出，研究仅纳入了具有英文摘要的论文，而对于中国作者的论文来说，这些论文更可能具有国际影响力。他补充说，中国一直在许多领域提高其研究产出，“但我不知道我们是否见过哪个领域的差距如此之大。当你看到如此多的活动时，很难想像这不会在未来几年对中国的技术能力，最终是制造能力产生影响。”

中国科学院计算技术研究所处理器国家重点实验室主任、人工智慧芯片设计公司寒武纪 (Cambricon) 的共同创办人陈云霁认为，该研究结果与他在中国的实际观察相符。

他表示，中国的制造能力落后于其芯片设计，部分原因是美国的出口管制。自 2022 年 10 月起，美国商务部开始禁止向中国销售某些先进芯片和制造设备。美国政府表示，此举的部分原因是中国将人工智慧能力用于“监视、追踪和监控其本国公民，并助长其军事现代化”。

他补充说，他的团队在 Google Scholar 上关于为深度学习设计的计算架构的引用次数已超过 10000 次，其中最大比例 (41%) 来自美国。然而，陈云霁强调，中国的研究正在产生重大的学术影响。