四川
硅谷的反應很微妙。芯片禁令確實在短期內卡住了中國企業獲取頂級硬件的通道，但過去兩年的經驗已經反復證明了一個規律：封鎖力度越大，中國AI產業的自主替代進程反而越快。這條規律最具說服力的注腳，就是DeepSeek。
在此之前DeepSeek發布了R1模型，訓練成本據報道不到600萬美元，性能卻直接對標OpenAI同期水平的產品。消息一出全球震動，英偉達單日市值蒸發了近6000億美元。DeepSeek并沒有做什么驚天動地的硬件突破，它是通過極其精巧的工程方法和算法優化，在遠低于美國同行的硬件條件下跑出了接近甚至持平的性能。
再來說一個他沒有直接點明但極其關鍵的變量：開源生態。2024年到2025年間，中國AI企業在開源領域的投入力度非常大。阿里巴巴的通義千問系列持續開源迭代，DeepSeek的核心模型同樣走了開源路線。
開源意味著什么？意味著全球任何一個開發者都可以基于這些模型做二次開發和微調，相當于借助全球人才為中國主導的技術路線構建生態。反觀美國這邊，OpenAI自GPT-4起走的是閉源商業化道路，谷歌的Gemini核心能力也不愿完全放開。長遠來看，開源與閉源的策略分化將深刻影響全球AI生態的格局走向。
項立剛重點強調了基礎設施建設能力，這一點幾乎沒有爭議。但很多人忽略了一個更底層的問題：電。訓練和運行大模型需要海量算力，海量算力直接轉化為海量電力消耗。美國目前面臨一個很現實的困境——電網基礎設施老化嚴重，新建數據中心的電力審批流程冗長，部分地區甚至出現了數據中心與居民用電爭奪電網容量的矛盾。
而中國在特高壓輸電和新型電力系統建設方面的推進速度全球無出其右，西部的清潔能源產能可以通過特高壓通道直接輸送到東部的數據中心集群。這套從發電到輸電到用電的一體化基礎設施體系，放眼全世界找不到第二套。
芯片方面的形勢變化，也比很多人預想的快。華為的昇騰910B、910C系列持續迭代，雖然在單卡絕對性能上和英偉達的旗艦產品仍有差距，但差距在肉眼可見地縮小。更關鍵的是，當英偉達因出口管制無法向中國市場大規模供貨時，國產芯片獲得了此前不敢想象的實戰機會。大量真實場景的部署和用戶反饋正在加速國產芯片軟硬件生態的成熟，這種＂被迫上場＂反而催生了一個良性循環。
但差距和趨勢是兩回事。差距是一個靜態的截面，趨勢是一條動態的軌跡。美國的優勢更多體現在＂存量＂——多年積累的人才、算法、底層生態。中國的優勢更多體現在＂增量＂——更快的建設速度、更低的成本結構、更龐大的應用市場。當增量的積累持續超過存量的消耗，天平就會開始傾斜。
項立剛的2030年預言到底能不能兌現，現在斷言還為時過早。但至少有一件事已經越來越清楚：這場競賽的走向，早已不是美國一家說了算的了。
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