英伟达首席执行官黄仁勋揭示了中国几乎赢得人工智能竞赛的两个简单原因（能源和监管）。

人工智能悖论：为何西方拥有最先进的技术却反而落后？

能源与监管：全球人工智能竞争的关键因素——被低估的技术权力斗争维度

英伟达首席执行官黄仁勋关于中国将赢得人工智能竞赛的惊人言论在西方引发轩然大波。然而，在这则新闻标题背后，隐藏着一个远超芯片性能的令人不安的真相。全球人工智能主导权的争夺并非仅仅取决于算法和计算能力，而是取决于两个被严重低估的物理因素：能源供应和政府监管的有效性。当西方沉浸在技术优越感的幻觉中时，中国已经认清了真正的瓶颈，并正以果断的战略姿态采取行动。

第一个维度是人工智能似乎永无止境的能源需求。到2030年，数据中心的电力消耗将翻一番——这一增幅相当于日本全年的电力消耗量。在美国，技术发展受限于电网容量不足，而中国则采取了一种强硬但有效的策略：对电力进行巨额补贴，新建数十座核电站和燃煤电厂，并以前所未有的速度发展可再生能源。

第二个维度是监管悖论。尽管美国在联邦层面倡导放松管制，但各州混乱且相互矛盾的法律却阻碍了任何快速发展。而中国则利用其集中化的体制，构建清晰的战略框架，引导创新有序发展，并为企业提供规划上的确定性。

这项分析表明，中国务实且由国家主导的模式——大规模基础设施投资与战略性产业政策相结合——如何打造出决定性的竞争优势。当西方仍在纠结于如何实现完美监管时，中国已在实实在在地创造现实。因此，人工智能的未来之争与其说是争夺最佳算法的短跑，不如说是争夺最强大基础设施的马拉松——而西方甚至在尚未掌握游戏规则之前，就可能在这场竞赛中败北。

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真相背后的挑衅：为什么美国在人工智能竞赛尚未真正开始之前就已经落后了。

英伟达芯片设计公司首席执行官黄仁勋宣称中国将在人工智能竞赛中胜出，这一言论迅速成为西方媒体的头条新闻。然而，在这番颇具争议的言论背后，却隐藏着一个西方科技界不愿接受的根本性洞见：人工智能竞赛的胜负并非主要取决于芯片设计或软件的复杂程度，而是取决于两个看似平凡却至关重要的经济因素，而这两个因素的重要性却被系统性地低估了。这两个因素分别是能源基础设施的可用性以及为其扩张提供监管灵活性的条件。黄仁勋的观点反映了西方社会普遍存在的犬儒主义倾向，这种倾向令西方举步维艰，而中国则采取了务实的行动。

尽管特朗普领导下的美国致力于放松管制，并认识到不应以监管扼杀创新，但它却在等式的第二部分——提供人工智能系统运行所需的物理基础设施——上做得一塌糊涂。这并非抽象的技术问题，而是决定全球人工智能竞赛成败的严峻经济现实。

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人工智能竞赛的能源维度：为什么电力是新的石油

要理解能源问题的严重性，首先必须考虑人工智能系统所需的巨大电力需求。根据国际能源署的预测，到2030年，全球数据中心的电力消耗量将翻一番以上，从2024年的约415太瓦时增至约945太瓦时。这大致相当于日本目前的年电力消耗总量。这种指数级增长几乎完全是由人工智能应用驱动的。一个现代化的、经过人工智能优化的数据中心平均消耗的电量相当于约10万户家庭的用电量。目前正在建设中的最大型数据中心，其耗电量可能是这个数字的20倍。

根据目前的估算，美国将占全球电力消费增长的近一半，这凸显了美国科技公司对能源供应的绝对依赖。中国的增速将更为强劲，约为170%，这凸显了新建产能的迫切需求。欧洲增速相对较低，约为70%。

这正是核心经济问题所在：尽管美国拥有现代化的能源基础设施，但其规模不足以满足人工智能产业预期的电力需求。特朗普政府正通过其人工智能行动计划推进前所未有的放松管制议程，以加快数据中心和发电厂的审批流程，但美国实际上并未扩大这些设施的规模。尽管能源部长宣布人工智能基础设施最终将降低电价，但这只是中期的美好愿景，而非眼下的现实。

另一方面，中国采取了截然不同的策略。中国大幅增加了能源补贴，使大型数据中心的电力成本降低了高达50%。这项投资并非偶然或短期之举，而是旨在保护和促进国内人工智能产业发展的系统性产业政策的一部分。当英伟达首席执行官黄仁勋不得不向美国政府辩称，由于基础设施已经到位，能源成本几乎可以忽略不计时，中国却采取了相应的行动，投入巨额国家资源来切实降低这些成本。

这项能源补贴的经济意义极其重大。一个数据中心如果能将电力成本降低50%，就能提高盈利能力，或者以大约只有能源成本较高国家竞争对手一半的价格提供服务。这是国家操纵竞争环境的典型案例，在全球贸易政策中，这种做法通常会被指责为倾销。然而，在人工智能领域，这却被视为合法的国家安全政策。

中国人工智能数据中心的能源战略是多方面的。该国正在大规模建设新的燃煤电厂，这虽然存在生态问题，但从能源政策角度来看却很务实。与此同时，中国正在投资建设二十多座新的核电站，并以前所未有的力度扩大风能、水能和太阳能的开发利用。区别在于速度和重点：当美国还在讨论模糊的核电扩张计划，并且实际进展缓慢时，中国却在实实在在地进行建设。

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监管悖论：为什么减少规则并不会自动带来更强的竞争力

特朗普政府推行了一项规模空前的放松管制议程。人工智能行动计划包含90多项旨在消除人工智能发展障碍的措施。政府部门被指示识别并修订可能阻碍人工智能发展的规则。联邦贸易委员会将被要求以有利于商业的方式解释反垄断法。数据中心和能源生产的审批流程将被加快。所有这些听起来都很完美，从纯粹的自由市场角度来看，也完全合情合理。

但黄认为，这种放松管制还远远不够。原因在于美国监管体系的碎片化问题。尽管华盛顿的联邦政府鼓吹放松管制，但各州早已制定了自己的AI法律。加利福尼亚州、科罗拉多州、犹他州和德克萨斯州都已通过了具体的AI法规。另有约15个州正在考虑类似的法规。此外，还有许多数据保护和数据安全法律间接影响着AI。黄指出，这种联邦体系可能会催生大约50项新的法规，并警告说，这种监管迷宫会扼杀创新。

这是监管碎片化这一经济现象的典型案例。跨国公司必须应对各地法规的繁杂，导致合规成本高昂、延误，最终造成竞争劣势。中国由于其中央集权体制，不存在这一问题。尽管中国也存在区域差异，但这些差异已被纳入统一的国家战略。人工智能行业清楚自身的定位和发展方向。

悖论在于：黄认为，西方之所以受制于监管，恰恰是因为这些监管支离破碎、自相矛盾且不断被重新解读。一个统一的欧洲监管体系即便具有限制性，也能带来清晰的指引。而美国的监管体系则恰恰相反，它兼具两者的弊端：监管虽存在，但却分散在各地，效率低下，且成本过高。

因此，美国面临的放松管制问题实际上是一个隐蔽的监管问题。这就引出了一个根本性问题：究竟是监管本身阻碍了美国的发展，还是监管执行不力阻碍了美国的发展？

中国模式：中央计划与战略实用主义的结合

当美国将人工智能的研发工作分散到各个州进行时，中国则采取了集中规划的一体化模式。中国认识到，人工智能不仅是一个技术问题，更是一个经济和地缘政治问题。因此，中国建立了庞大的投资体系。据美国银行估计，到2025年，中国计划将人工智能投资增加到7000亿元人民币（约合980亿美元），同比增长约48%。如此空前的投资规模表明，中国政治体制将人工智能视为一项战略重点。

这些投资绝非随意分配，而是遵循明确的战略。中国在2025年发布的《人工智能+行动计划》中概述了三个阶段。到2027年，人工智能技术将融入六大核心领域：科学、产业、消费、繁荣、行政和全球合作。这并非一个创新型初创企业生态系统的空谈，而是一个将人工智能作为其综合产业政策工具的中央集权超级大国的语言。

公共部门正在进行直接且大量的投资。一项将于2025年设立的、规模达600.6亿元人民币（约合72亿欧元）的人工智能产业主权财富基金，期限为13年。国有银行和金融机构也参与其中。除这项国家基金外，还有其他专门针对人工智能产业集群的基金：规模约27亿欧元的上海人工智能先锋基金、规模约12亿欧元的深圳人工智能与机器人基金，以及北京其他八个规模至少为12亿欧元的区域性产业基金。

这是中国人工智能攻势的制度框架。中国对挑战有着清醒的认识。预计到2025年，中国人工智能芯片的供应缺口将超过100亿美元。华为昇腾910B等国产芯片在训练大型语言模型方面性能仍然落后。中国人工智能数据中心的利用率在20%到30%之间，这意味着大量容量仍未得到充分利用，盈利能力面临风险。中国凭借其大规模的战略投资能力来应对这一挑战，而西方则必须评估每个项目的盈利能力。

国内芯片产业作为一个经济影响领域

中国能源补贴的一个关键原因在于其有针对性地扶持国内芯片产业。而要理解这一点，就必须考察英伟达与华为、寒武纪等中国芯片制造商之间的互动关系。

美国对英伟达最强大的芯片向中国实施了严格的出口禁令。这是一种典型的技术禁运，历史上这种禁运往往效果不佳，因为它迫使各国开发自己的解决方案。黄仁勋本人也曾警告美国政府，这种禁运会适得其反。出口禁令会迫使像中国这样的国家投资于替代解决方案。

寒武纪的案例尤其值得关注。该公司曾遭遇重创，其主要客户华为决定通过海思半导体自主研发人工智能芯片，寒武纪一夜之间损失了98%的收入。然而，在英伟达几乎退出中国市场的新形势下，寒武纪却逆势崛起，成为中国人工智能产业的一颗耀眼新星。

2020年至2024年间，该公司在研发领域累计投入56亿元人民币，约合7.8亿欧元。研发重点集中在软件方面，特别是能够让基于英伟达GPU训练的模型在寒武纪思源芯片上运行的接口。这种软件兼容性被认为是寒武纪相对于华为Ascend系列芯片的关键优势，因为Ascend系列芯片由于软件问题难以集成到现有系统中。

2025年上半年，寒武纪实现盈利10亿元人民币，约合1.4亿美元。其市值在短短几周内翻了一番，达到约5800亿元人民币。高盛分析师预计，到2026年，寒武纪的营收将增至138亿元人民币，市场份额将从目前的约3%增长到2028年的11%。这一切的实现都离不开阿里巴巴、腾讯和百度等中国大型企业的直接支持，这些企业都对打造华为的竞争对手抱有浓厚的兴趣。

能源补贴对这一发展具有直接的经济影响。如果使用中国产人工智能芯片的数据中心的电力成本降低50%，那么使用这些芯片的经济吸引力就会大大增加。这是一个典型的通过补贴投入而非产出来促进产业发展的例子。

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效率革命：为什么DeepSeek和中国人工智能初创公司正在改变技术范式

西方对中国人工智能能力的诸多误解，很大程度上源于一家名为DeepSeek的公司的横空出世。这家总部位于杭州的公司凭借其开源人工智能模型V3和R1，在2025年引起了全球轰动。DeepSeek的革命性之处并非主要在于模型的质量，而在于其开发过程中令人难以置信的成本效益。

DeepSeek 声称其先进语言模型 DeepSeek-V3 的研发成本仅为 560 万美元。这一消息震惊了全球科技和投资市场，因为它从根本上挑战了西方对人工智能研发成本的认知。OpenAI 和其他西方公司在类似模型上投入了数十亿美元。而这家中国初创公司似乎仅用极少的成本就打造出了类似的模型。

实际情况更为复杂。据Semianalysis的专家估计，仅DeepSeek的GPU集群硬件成本就可能高达16亿美元左右。此外，预计运营成本约为9.44亿美元。这些数字与官方公布的560万美元形成鲜明对比。因此，这是一个典型的误导性信息案例，官方只公布了最终模型的直接训练成本，而忽略了整个基础设施、研发和运营成本。

与此同时，DeepSeek能够筹集到如此庞大的基础设施建设资金，也证明了其背后雄厚的财力。一家私营初创公司如果没有主要资金来源的支持，是不可能进行如此大规模投资的。人们经常猜测DeepSeek与中国政府或政府关联投资者之间存在密切联系，但缺乏确凿的证据。

无论具体的融资结构如何，技术成果是实实在在的。DeepSeek 已经证明，智能架构和算法能够大幅提升人工智能训练的效率。该公司采用了一种名为“混合专家架构”（Mixture of Experts Architecture）的技术，并结合稀疏注意力机制（Sparse Attention），仅处理上下文中的相关部分。这使得模型在性能卓越的同时，能耗也显著降低。

这场效率革命带来的经济影响是巨大的。DeepSeek 随后将其 API 价格降低了 50% 到 75%，极大地增加了西方供应商的压力。如今，想要使用人工智能服务的公司可以选择价格昂贵的西方模式，也可以选择更便宜的中国替代方案。这是一个经典的经济机制：当竞争对手通过提高效率降低价格时，西方供应商的市场份额就会被蚕食，利润率也会被压缩。

这清晰地展现了能源成本与技术效率之间的相互作用。中国可以利用更便宜的能源进行试验，并更快地迭代改进。在中国，低效的模式成本低于西方。这使得学习周期和创新速度得以加快。DeepSeek 是数百次试验的成果，这些试验的累计成本在西方将是难以承受的，但在中国，低廉的能源成本可以补贴这些试验。

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西方科技的幻象：英伟达芯片的优越性为何只是虚构？

黄仁勋认为，美国最新的人工智能模型与中国竞争对手相比并没有显著优势。这是一个令人不快的真相，它动摇了西方对自身技术优势的自信。西方已经习惯于相信英伟达芯片和西方人工智能模型就是更好、更先进、更精妙。特朗普本人也声称，新款Blackwell芯片比地球上任何其他芯片领先十年。

这种说法有些夸张，可能是因为混淆了性能和市场饱和度。Blackwell芯片的确令人印象深刻，但它并没有领先十年。西方技术优势很大程度上源于两个因素：首先，西方公司拥有专有数据集的优势；其次，他们在硬件和软件优化方面积累了数十年的经验。

然而，中国企业在这两个领域都迅速迎头赶上。DeepSeek的芯片模型并不逊色于西方竞争对手，在某些特定领域甚至更胜一筹。华为的昇腾芯片虽然不如英伟达的芯片先进，但足以应对许多实际应用。西方追求完美，认为只有最好的解决方案才足够好，这种观念使其在经济上处于劣势，而中国务实、满意的理念则接受“足够好”的现状。

这也是所谓的“过度优化陷阱”的一个例子。西方国家追求芯片和模型的完美优化，这既耗时又费钱。而中国则采用更快、更迭代的开发方式，即使解决方案并不完美，也能更快地渗透市场。一款不完美但可用的芯片，也胜过一款完美但无法使用的产品。

中国的监管策略：中央计划与监管沙盒相结合

中国正在探索一种介于中央控制和地方试验之间的有趣平衡点。该国已设立20多个国家级人工智能创新试验区，这些试验区如同监管沙盒，允许企业在一定监管自由度内测试人工智能技术。这是一种巧妙的机制，因为它既能促进创新，又能保持在中央框架之内。

这与美国的体系形成鲜明对比，在美国，各州竞相制定各自的规则，导致体系碎片化。虽然中国也存在碎片化现象，但它被纳入统一的国家人工智能战略框架内。这使得国家层面能够更快地迭代更新，而无需各州重复制定自己的规则。

与此同时，中国对人工智能内容及其使用有着清晰的监管策略。中国政府对人工智能内容拥有控制权，这意味着网络上的人工智能模型都受到监控，并且必须符合中国标准。这令西方自由主义者感到愤慨，但它也带来了经济优势：企业可以清楚地了解自身发展的方向，不存在监管方面的不确定性。

与此同时，中国正积极推广开源人工智能模型，尤其针对发展中国家。这是一种地缘政治战略，旨在打破西方对人工智能的垄断，并将新兴经济体纳入中国科技体系。如果DeepSeek的模型在非洲、南美和东南亚得到广泛应用，意味着这些地区将不再依赖OpenAI或其他西方人工智能供应商，而是依赖中国。

西方乐观主义作为一种文化抑制

黄所说的西方犬儒主义令人震惊。这番对技术竞争的文化诊断颇具洞察力。他的意思是，西方存在一种思维模式问题。西方总是抱怨监管扼杀创新，抱怨重大问题解决得不够迅速，抱怨政府无能。这种抱怨只会一味发牢骚，却不付诸行动。

另一方面，中国认为重大问题可以迅速解决，然后就付诸行动。美国说我们需要核电站，然后可能只建一座。中国说我们需要二十几座核电站，然后就建了二十几座。这主要不是技术问题，而是文化信念和制度能力的问题。

黄所呼吁的乐观并非天真。这种乐观基于这样的认识：只要有政治意愿，重大的基础设施挑战就能得到解决。历史上，美国就拥有这种政治意愿。铁路、电气化、高速公路、太空计划、互联网本身——所有这些都得益于大规模的公共投资和放松管制。但在当今时代，西方的这种乐观精神似乎已经枯竭。

能源政策层面：能源转型与人工智能为何相互竞争

这里还隐藏着一个更深层次的问题。人工智能数据中心巨大的能源需求与绿色能源转型之间存在着冲突。各国政府和企业都设定了到2050年或2045年实现零排放的目标。这需要对可再生能源和核能进行大规模投资。与此同时，他们还希望以前所未有的规模建设人工智能基础设施。

中国发现，只要优先顺序得当，这两个目标并非必然冲突。一方面，中国正在扩大燃煤发电规模，这在生态方面存在问题；另一方面，中国也在集中大量资源发展可再生能源和核能。其能源结构务实而非理想化。

相比之下，西方试图通过纯粹的绿色能源手段来实现能源转型和经济增长，结果却陷入了一种僵局。他们想要核能，但建造一座核电站需要数十年时间；他们想要可再生能源，但可再生能源的稳定性较差；他们想要人工智能数据中心，但同时也想解决气候危机。在中国，这种矛盾被务实地接受，而不是通过道德考量来解决。

微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉最近在一次播客节目中解释说，由于电力供应基础设施不足，微软数百万颗人工智能芯片闲置在仓库中。这与进步背道而驰。这种情况是资金到位，但缺乏实体基础设施。这是基础设施政策失败的典型案例。

黄的呼吁犹如一记警钟：其经济影响

因此，黄仁勋关于中国将在人工智能竞赛中胜出的论断并非悲观预测，而是诉诸经济理性。他并非认为中国在技术上更胜一筹或更具创新力，而是指出中国正在为人工智能的运行创造基础设施先决条件，而西方却在阻碍这一进程。

这会直接影响人工智能公司的盈利能力。在中国，一个电力成本低50%的数据中心要么能获得更高的利润，要么能以更低的价格提供服务。这给西方人工智能供应商带来了价格压力。如果OpenAI提供的人工智能模型训练服务每次收费100美元，而一家中国公司提供的相同服务收费仅为50美元，那么谁会胜出？

从经济学角度来看，答案很简单：价格更低的公司将主导市场。对​​于价格至关重要的市场（例如新兴经济体）以及需要无限计算能力（例如训练更大规模模型）的市场而言，这一点尤其如此。

与此同时，这对西方企业也会产生心理影响。如果中国竞争对手速度更快、成本更低，投资者就会对西方人工智能初创企业的盈利能力更加怀疑。这可能导致信贷紧缩，进而扼杀创新。这是一种自我实现的预言：对西方竞争力的悲观情绪导致投资环境恶化，而投资环境恶化反过来又会加剧竞争力下降。

地缘政治层面：人工智能作为一种力量

所有这些经济因素背后都隐藏着更深层次的地缘政治现实。人工智能不再被视为一项科学成就或经济创新，而是被视为一种权力工具。一个在人工智能领域领先的国家不仅拥有经济优势，还拥有军事和政治优势。

特朗普政府深谙此道。因此，美国对英伟达芯片出口中国实施了严格的限制。也正因如此，才宣布最先进的芯片将不会出口。特朗普表示，最先进的技术将不会在美国境外流通。这是一种数字禁运，类似于地缘政治早期阶段对石油或其他关键商品实施的禁运。

中国的回答务实：如果西方技术无法获取，我们就自主研发。这是国际经济学中的一个经典模式。那些与技术隔绝的国家会投入大量资源自行研发技术。苏联曾凭借火箭技术和核能实现自主研发，中国则凭借半导体和人工智能实现自主研发。

西方控制的幻觉

这里隐藏着一个关键的讽刺：美国认为可以通过出口限制来控制中国。但实际上，这只会加速中国自主解决方案的研发。DeepSeek 在某种程度上正是这些限制的产物。如果英伟达芯片可以自由获取，中国企业或许就没有那么大的动力去开发自己的架构了。

黄仁勋曾多次向美国政府表示：一个由英伟达主导的开放市场对美国更有利，而不是一个中国自行开发解决方案的碎片化市场。这是一个典型的“回旋镖效应”案例，试图控制另一个国家反而会带来意想不到的后果。

与此同时，美国政府的决策也包含着经济理性因素。黑名单和出口禁运的主要目的并非控制中国，而是为了巩固美国主导的全球秩序。这关乎霸权。美国不仅想在人工智能领域占据领先地位，还想让所有其他国家都依赖于其最先进的人工智能芯片。

但这假设美国自身拥有足够的产能来满足这一需求。英伟达无法生产足够的芯片来满足全球需求。更何况，美国是否拥有向全世界供应人工智能所需的能源基础设施。另一方面，如果美国拒绝其他国家获得最先进的人工智能技术，就会迫使这些国家寻找替代方案。

经济结果：谁将主导人工智能？

据市场研究公司CCID Consulting估计，到2035年，中国人工智能市场规模将达到1.73万亿元人民币，约占全球总量的30.6%。考虑到中国在2024年仅占全球人工智能市场15%至20%左右的份额，这将是一个巨大的市场份额。

美国当然仍将是人工智能领域的巨大市场。但如果中国继续推行上述战略，其相对份额将会下降。这正是黄先生这番言论背后的经济逻辑。并非中国将在技术上超越美国，而是中国将通过基础设施和能源补贴降低人工智能的成本，从而占据市场。

西方辩论中经常被忽略的一点是，主导地位并不意味着一个国家总是拥有最好的技术，而是指一个国家主导了市场。IBM在20世纪80年代拥有最先进的计算机技术，但却输给了康柏等速度更快、价格更低的竞争对手，后来又输给了亚洲制造商，最终失去了个人电脑市场。

这与人工智能领域的相似之处显而易见。西方或许仍然拥有更先进的模型，但如果中国的人工智能更便宜、更快捷、性能也足够好，市场就会向中国倾斜。这并非技术优势的问题，而是经济效率的问题。

分析表明，美国虽然大力推进放松管制议程，却忽略了仅靠放松管制本身是不够的。它还必须提供必要的基础设施，才能使放松管制真正发挥作用。中国已经认识到，能源而非监管才是瓶颈，因此大力补贴电力成本。这创造了经济优势，转化为更低的价格和更快的创新速度。西方认为技术优势必然带来市场主导地位的观点是一种错觉，而经济现实驳斥了这种观点，在经济现实中，价格和供应比理论性能更为重要。因此，黄的预测并非悲观，而是理性的。

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