最近大家说到人工智能,总会提起几个熟悉的名字,英伟达的黄仁勋,AMD的苏姿丰,英特尔的陈立武,博通的陈福阳,这几家公司支撑起美国AI芯片的关键部分,负...
2026-06-06 17
最近大家说到人工智能,总会提起几个熟悉的名字,英伟达的黄仁勋,AMD的苏姿丰,英特尔的陈立武,博通的陈福阳,这几家公司支撑起美国AI芯片的关键部分,负责带领方向的都是华人,有人开玩笑说Grok团队里最后一位白人成员已经离开,其实并不是这样,但事实是,在美国AI最核心的地方,华裔高管确实在带动发展,马斯克依然是老板,可真正做事的人,早就不是他最初一起合作的那一批了。
黄仁勋上个月在伦敦讲话时提到,中国会在人工智能竞赛中获胜,这个说法听起来让人惊讶,但并非没有根据,他列举了几个理由,美国各个州各自制定人工智能法规,导致规则混乱,企业难以快速推进项目落地,中国的电力成本较低,运行计算资源时不用太顾虑开销,他自己的公司由于美国政策限制被迫退出中国市场,市场份额从百分之九十五下降到零,他其实是在表达一个观点,如果继续这样下去,英伟达的全球领先地位可能无法保持。
中国这边也在持续行动,华为采取了一种新方案,不使用顶级芯片,而是把多颗中低端芯片连接起来共同工作,这个方法听起来虽然不够巧妙,但实际效果却很明显,SemiAnalysis在四月份发布的报告中指出,这种做法确实会增加电力消耗,不过中国电价较低,电网运行稳定,能够有效控制成本,关键在于它不依赖先进制程工艺,而是通过系统层面的优化来实现目标,这种路径国外同行不太容易理解,但我们自己运用得很顺利,简单来说,就是利用数量和整体效率来弥补单个芯片性能的不足。
在去年DeepSeek刚出来的时候,很多人还觉得国内做不出像样的大模型,结果到了今年十一月,Kimi K2 Thinking直接开源,性能超过GPT-4和GPT-5,还能不需要写代码就生成小游戏,这件事要是放在两年前一定会刷屏,现在大家只是看个热闹,没人惊呼了,这说明中国大模型的进步已经不是什么新闻,而是日常的一部分。
两边的路线确实不同,美国那边还在集中力量攻克顶尖算法和最强芯片,坚持闭源模式,想靠技术优势限制别人,中国这边更看重实际应用,追求快速落地、覆盖多种使用场景,推动开源协作,美国依赖的是“尖端”,我们靠的是“多样、速度和稳定”,他们指望用一招制胜,我们则是用组合策略应对长期竞争,美国政策经常变化,今天限制这个明天禁止那个,反而给自己带来麻烦,中国有电力、有工厂、有大量工程师,基础扎实,经得起波折。
我总觉得这场AI竞争早就不是比谁家技术更炫酷,现在比的是谁能更快把技术变成产品,谁能更稳地跑起来,谁能更灵活地应对变化,黄仁勋的话听起来像是夸中国,其实是在提醒美国别太傲慢,华人高管在美国企业当家也不是巧合,这是由能力决定的,中国走的路看起来土,但是接地气,美国那套高大上的打法在现实面前有时候反而显得有点虚。
有人把这个情况叫做非典型竞争,我觉得说得挺对,这不是你死我活的拼杀,也不是互相抄袭的路子,而是各自找到最适合自己的发展方式,美国那边想靠着技术独占优势,中国这边靠的是系统的耐力和适应力,一个想在起跑线上就领先,另一个则准备在终点前发力,现在还很难判断最终谁会胜出,但有一点能确定,将来人工智能领域的比拼,不会再只是单一层面的较量了。
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