美国机构分析，认为中国在支持下一代计算机的基础研究方面处于领先地位。如果这些研究商业化，有人担心美国为保持其在半导体设计和生产方面的优势而实施的出口管制可能会失效。

乔治城大学新兴技术观察站（ETO）研究小组3月3日公布了他们的研究结果，分析2018年至2023年全球发表的半导体设计和制造相关论文。研究小组将范围扩大到包括新的半导体架构（设计方法）以及现有的计算机芯片和人工智能（AI）优化的图形处理单元（GPU），利用AI机器学习算法分析了研究趋势。

包括中国研究人员的论文数量为160852篇，是美国（71688篇）的两倍多。紧随其后的是印度（39709篇）、日本（34401篇）和韩国（28345篇）。值得注意的是，2018年至2023年，中国半导体相关论文的增幅达41%，远高于印度（26%）、美国（17%）和韩国（6%）。

中国不仅在论文数量上表现突出，在研究影响力方面也同样突出。在被引用次数最多的前10%论文中，中国研究人员撰写的论文数量达23520篇，占总数的近一半。其次是美国（10300篇）、韩国（3920篇）、德国（2716篇）和印度（2706篇）。

此外，2018年至2023年，半导体研究最多的前10家机构中，有9家是中国研究机构。乔治城大学ETO研究团队指出，“本次分析仅关注了472,819篇附有英文摘要的论文，如果加上中文论文，中国研究人员的比例可能更高。”

ETO高级分析师Zachary Arnold在国际期刊《自然》上预测，考虑到中国正在开展的活跃研究，“中国的技术和制造能力最终将显著提高。”

韩国国内也出现了认为韩国半导体技术落后于中国的分析。韩国科学技术评估规划院（KISTEP）2月发布的报告显示，对39名国内专家的调查显示，韩国的基本半导体技术能力在所有领域都被评估为低于中国。

报告指出，以技术领先国标准（100%）为基准，韩国的高密度电阻式存储器技术（90.9%）和高性能低功耗AI半导体技术（84.1%）均低于中国（分别为94.1%、88.3%）。功率半导体（韩国为67.5%、中国为79.8%）和下一代高性能传感技术（韩国为81.3%、中国为83.9%）也证实存在差距。

ETO研究团队分析称，神经形态计算和光学计算等新领域是中国半导体研究的重点增长领域。神经形态计算模仿人类神经细胞（神经元），可以提高AI的运行效率。光学计算用光而不是电子来传输信息，比现有的半导体技术更快、更节能。由于这些技术需要与目前的半导体制造不同的方法，即使美国对特定设备和技术实施出口管制，中国也极有可能走出自己的道路。

乔治城大学ETO分析师Jacob Feldgoise表示：“中国重点研究的技术大多避开美国垄断的现有制造技术，因此一旦商业化，美国将很难实施管制。”他补充说：“如果中国成功将下一代半导体技术商业化，它将不只是赶上美国，甚至可能超越它。”（校对/李梅）