某AI公司带4.8PB数据出国训练，背后的隐秘信息

据外媒报导，一家中国AI公司秘密携带装有4.8PB数据的硬盘到马来西亚，在当地的算力中心租用了300台Nvidia GPU服务器进行模型训练。

这个路径完全绕过了美国对中国的Nvidia芯片封锁，可算作是一种“创新”之法。

这家公司为了不引起注意，还把硬盘分给4个人携带，每个人15块硬盘，据称这是一次精心策划的操作，筹备过程历时数月。

但是从这件事中透露出信息颇令人玩味，引起网上各种针锋相对的评论，首先，有人质疑为什么不从网上传输，还要人肉送硬盘，不合常规。

但实际上，人肉运输确实是快速且低成本的方式，如下图所示，这是在不同的网络传输速度下，传完4.8PB数据所需时长：

从图中可看出，即使用专线（如阿里云国际专线），跨境传4.8PB也可能需要几十天，这还是在理想状态下，比如无带宽抖动、无掉包、无数据压缩，且始终跑满带宽。而现实中的跨境数据传输往往达不到理论峰值。 况且如此大数据量的数据传输，在网上很容易被监控到，而人肉运输反而比较低调。

那么另一个问题来了，携带大量数据出入境，在任何国家都是一个很可疑的行为，为什么在海关没受到阻拦？

在马来西亚，携带硬盘或SSD出入境并不构成非法，可能也不需要申报。海关也没有能力或权限在现场读取硬盘数据，硬盘很有可能是加密的，现场难以查看。 如果该公司的人持有商务签证或科技展会邀请函，带着笔记本电脑、技术资料等道具，很容易“伪装”为合法的海外交流团队。

马来西亚目前对中国科技企业的监管相对宽松，出入境管理可能并不严格，所以带着硬盘来往并非不可能。

最后一个问题是，为什么这家公司不在国内训练模型？特别是最近有个新闻说“华为创造AI算力新纪录：万卡集群训练98%可用度”。 首先，华为发布的“万卡集群”（据称使用昇腾910系列）确实在AI算力规模上已突破纪录，达到98%高可用度，技术层面显示出其算力调度与基础设施集成能力的进步。

但可替代并不等于完全等价。Nvidia基于CUDA生态，已发展十几年，有大量模型、工具、框架高度适配，华为昇腾基于MindSpore，与全球主流AI开源生态（如PyTorch、TensorFlow等）并不原生适配。对于追求开发效率和通用性能的AI企业，切换到华为集群的成本极高，代价巨大。

另外华为的“万卡集群”更多用于官方主导的大模型项目或战略示范项目，其定位偏向“国家级技术底座”。而这次偷偷将硬盘带去马来西亚训练的企业，显然是商业公司或创业公司，其目标是快速推出自有产品或模型服务，需要灵活适配海外发布、或开源部署、API兼容，可能并不想过度绑定华为技术栈。

而且，在国内模型训练过程须接受严格的安全审查与内容监管，去国外训练，环境相对宽松。可以构建一个可规避内容监管、灵活出海部署的模型训练环境。 所以，此事件背后隐藏的信息远比表面复杂，是一场组织化、流程化的地下跨国行动，显示出一个庞大灰色地带供应链体系已经悄然成熟。