随着人工智能（AI）技术的飞速发展，全球对AI服务器的需求呈现出爆炸式增长，在这股热潮背后，一个不容忽视的问题逐渐浮出水面——AI服务器是否真的会被卡脖子？

近年来，全球AI技术的进步推动了各行业的变革，尤其是在自动驾驶、物联网、智能制造等领域，AI的应用几乎成为了行业发展的标配，正当我们为AI带来的便利欢欣鼓舞时，上游供应链的隐忧却悄然而至，以英伟达（NVIDIA）为代表的GPU芯片供应商，因其在AI计算中的核心地位，成为了这场技术革命的关键角色，当这些关键组件的供应受到限制时，我们的AI发展之路是否会遭遇“卡脖子”的难题？

近年来由于地缘政治和供应链问题，中国等国家的AI研究机构和企业已经开始感受到这种压力，美国对高端GPU的出口管制，使得中国企业在获取这些核心计算资源时面临巨大挑战，浪潮信息在2021年从英伟达采购的GPU占总采购量的24%，而今年一季度也出现了业绩下滑，这无疑加剧了市场对AI服务器供应链安全的担忧。

国内企业在GPU领域的自主研发能力仍然有限，尽管像紫光股份这样的企业在努力提升自身的产品参数，但要完全替代像英伟达这样的市场领导者，还有很长的路要走，面对这样的情况，一些企业开始探索新的解决方案，领存实验室通过闪存芯片的逻辑特性实现了AI训练的突破，这项名为iNc（in-Nand Computing，存内计算）的技术，标志着AI计算技术的重大革命，它不仅提升了运算能力，还大幅降低了功耗和成本，为数据中心和移动终端提供了新的可能。

面对这样的挑战，AI服务器是否真的会被卡脖子呢？从短期来看，依赖进口高端芯片的AI服务器行业确实面临着一定的风险，但正如我们在历史中多次看到的，技术创新往往是在压力下诞生的，领存实验室的突破给我们带来了希望，证明了通过自主创新，我们有能力找到新的解决方案。

我们还期待更多的企业和研究机构投入到AI核心技术的研发中，共同推动我国AI产业的健康发展，只有掌握核心技术，才能真正摆脱被“卡脖子”的命运，在这场看不见硝烟的战争中，唯有不断创新，才能立于不败之地。