大家都知道，AI是下一轮科技革命的关键，是未来生产力进步的核心要素；而迄今为止，全球AI产业又基本集中在中美两国，其他国家几乎上不了桌，被中美远远抛在后面。
所以，AI竞争，说白了也就是中美竞争。而鉴于AI的极端重要性，这场竞争的结果，也直接关系到中美两国的国运，以及中美博弈的最终结果。
那中美AI竞争，现状如何？不可否认的是，在AI，尤其是通用人工智能领域的竞争中，美国在技术上依然是领先一筹的。之所以中国落后，其实原因大家也都知道，算力芯片方面，美国依托长期的技术优势，一直保持着 遥遥领先；而中国虽然也一直紧追不放，但受限于底蕴不足，发力较晚，确实还差的比较远。
也正因为如此，我们看到虽然deepseek依托算法方面的巨大突破，有效的降低了训练成本；但在精度方面，依然跟openai有着较大的差距。甚至，这一年下来，经常使用的人还明显感受到，deepseek有越来越笨感觉。至于寄予厚望的deepseekR2，也一直延期无法发布。
为什么这样？表面上，是英伟达芯片断货，国产替代造成连续性受阻，以及转向的华为昇腾芯片后遭遇的稳定性差、互联慢、工具链不成熟等适配问题。但归根结底，还是芯片的差距。现在美国顶级AI芯片（如Nvidia的B200/GB200）采用的是台积电最先进的4nm甚至3nm工艺。而受限于制程封锁，中国的主流国产AI芯片依然不得不停留在7nm或更成熟的工艺节点上。
那么，这种芯片的差距，我们能弥补吗？理论上当然可以，毕竟芯片说到底也是技术问题。技术这个东西，说白了无非就是资金和人才——这两方面我们这边也都不缺。既然如此，追就好了。
但问题恰恰就出在这个追字上。我们当然会追，但美国那边也不会闲着。我们不缺资金和人才，美国同样不缺。至于重视程度，中美两国都差不多。甚至由于产业空心化和债务压顶，美国将一切翻身的希望都寄托在AI革命带来的生产力爆发上，不夸张的说，可以说是拿出了举国之力——这种aii in ai的架势，某种程度上比咱们还要激进。体现在现实中，就是别的领域美国可能还松松垮垮，但AI方面，老美的卷劲儿较咱们一点也不逊色。
人家芯片本就领先，资金也比咱们多，现在连卷劲儿都不比咱们差。这么来看，单纯就技术层面而言，追着不放倒是可以，但想反超，还真未必容易。
但这是否就意味着中国没有机会呢？
当然不是。虽然技术层面落后，但在AI基础设施上，中国有着一个美国难以企及的巨大优势——电力。
电力是AI物理底座。算力中心的运转，需要超大量的电力支撑。而恰恰在这一环节，中国有着美国无以比拟的优势。受益于基建狂魔的属性，中国电力系统发达程度，远高于美国，以至于中国在发展AI产业时，几乎完全不用担心电力的困扰——不仅量大管饱，在电力稳定性和价格方面，也相较于美国优势明显。
这也是中国在算力芯片制程落后的情况下，能够在AI产业紧咬美国不放的重要原因之一。因为中国可以采用苏联过去那种量大管饱模式，通过落后制程芯片的堆叠，以在落后制程上堆出同样的算力。
这就是所谓的HBM技术。
当然，HBM是有重大缺陷的，就是它的能耗非常高——换句话说，就是很耗电。所以按照这种逻辑发展下去，中国就算可以在综合效应上，通过芯片堆叠，达到接近美国先进制程芯片的类似效果，但它的高能耗，决定了中国算力的成本，无疑就会比美国差很多。
前面分析了，中国在芯片技术方面，短期内是很难追平美国的——更不用说反超。那达到同等效果需要更高成本的话，这就是说中国算力跟美国相比，是不经济的。
这在商业上意味着失败。就算中国能通过封锁，禁止国内使用美国AI；但海外市场是中国封锁不了的。一旦中国之外的全球市场被美国占领，他们不仅可以获得更高的收入，而且会获得更丰富的数据。长此以往，不仅中国AI会被美国越拉越远；以AI为基础的新兴产业、新质生产力，中国也会全面落后，进而导致中国工业在人工智能时代，逐渐丧失之前因为产业集群而形成的优势。
但中国优质的电力系统，在相当程度上弥补了这一块的重大缺陷。由于中国电力系统遥遥领先美国，导致中国AI企业的用电成本，以及供应稳定性，远超过美国同行。说直白点，中国AI确实能耗高，但中国电价便宜啊！不光便宜，还超级稳定。这样一来，中国AI与美国AI在能耗成本方面的实际差距，就被大大缩窄。
这就让中国AI可以在芯片技术落后的情况下，依然在商业角度保持对美国AI的紧咬态势，而不至于沦落为完全没有商业竞争力，仅能靠政府资金维持生存的非市场化托底性工具。
甚至，如果中国电力之于美国的优势足够大，那中国不排除在芯片制程落后的情况下，依托充足的廉价电力，构建出规模远超美国的算力中心，然后凭借这种算力总量的优势，在AI发展方面实现对美国的反超。
而美国AI领域也意识到了这一点。马斯克在与美国贝莱德集团首席执行官、世界经济论坛临时联合主席芬克（Larry Fink）的对话中表示，制约美国人工智能（AI）发展的最大瓶颈，是竞争对手中国完全无需应对的电力短缺问题。
“我认为，人工智能落地应用的根本制约因素就是电力。”马斯克说，美国AI芯片产能正呈指数级扩张，但电力配套建设的滞后，已严重拖累AI数据中心的模型训练与部署效率。
马斯克这话不是杞人忧天。毕竟AI正在高速爆发期。而爆发意味着未来中美IA对电力的需求都会指数级增长。鉴于中美在AI领域——尤其是芯片方面的发力程度差不太多，所以美国虽然能继续维持优势，但也很难说能进一步拉大差距。
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