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中国拿下史诗级战果!这次美国是真的怕了,以后它会越来越懂礼貌!

作者 :坏土豆 2026-09-28 14:44:39 围观 : 次 评论

作者:坏土豆

来源:一个坏土豆 ( ID:iamhtd )

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如果实力比你强,美国就和你谈规则;

如果实力衰弱失去规则的主导权,美国就开始耍流氓了;

如果各种方法都搞不赢,美国就只好开始忽悠了;

最近的中美会谈,美国前所未有的关注AI,多次主动谈要和中国建立AI沟通机制,还提出来一个概念,就是AI安全管控。

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美国给出的理由是:

以后AI用于军事和情报领域,很容易生成虚假信息、会导致双方误判,引发大国冲突。

美国说如果这样,以后地球太不安全了,所以我们需要定期向对方通报各自AI研发的进度,以便于相互了解。

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美国这么说,是发现在AI竞争这个领域,实在是搞不赢了,未来大概率失去主导权,一点办法都没了......

怎么办?

先忽悠了再说。

双方进行信息共享,美国是一点有价值的信息都不会给的,但是美国觉得自己忽悠能力很强,能忽悠到我们的信息,摸清楚我们的AI发展进度。

在今年之前,美国认为自己在AI领域有绝对的主导权。

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早在2006年,美国就拿出可用于AI计算的通用GPU(我们这篇就统一就叫算力芯片),2012就开始用它来训练AI。

这确实是巨大的优势,中国直到2021年才拿出第一款真正可以量产、可以做AI训练的自研芯片,到现在仅仅只有5年时间。

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美国不光有芯片硬件,还搭建起一套成熟完整的配套软硬件、开发工具、工程师生态。

对比之下,我们在这条AI训练算力赛道上,才刚刚起步追赶。

所以今年5月特朗普访华的时候,最大的筹码就是准备对中国销售阉割版的英伟达芯片,为了造势,还导演了一场黄仁勋临时扒飞机的大戏。

特朗普确实能有这个自信,英伟达的主力芯片是H100,算力可以达到1979TFLOPS;

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而中国的昇腾910C,算力只有800TFLOPS;

美国算力是中国的2倍以上,特朗普说1979对800,优势在我!

当然,卖H100特朗普舍不得,毕竟这代表美利坚最高科技。

特朗普打算给中国卖定制版的H20,算力只有148TFLOPS!

这还不算,用脚丫子想都直到,美国卖过来的芯片还留了后门的,有极大的安全隐患。

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但是那有怎么样,特朗普说我现在开恩给他们卖美国芯片,他们还不得欢呼雀跃。

特朗普说180对800,优势还在我!

卧槽,也不知道哪里来的脸!

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果然,从5月到现在,英伟达在中国市场的销量几乎归零。

谁疯了才会去买这种破烂东西。

但是没事,特朗普认为美国芯片算力比中国强太多了,这轮中美AI竞争美国赢定了。

结果就得瑟了半年美国就坐不住了,开始变着法的主动和中国沟通,说以后我们要多沟通,多交流,不能闷头自己搞自己的。

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为啥态度变了?

包括前段时间,硅谷的一帮大佬开始宣扬AI发展太快,威胁人类安全的论调,说AI发展要降速。

其实这个意思是你中国降速,我美国该怎么发展还想怎么发展。

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这就是实在搞不赢了,美国慌神了,开始各种忽悠了。

忽悠有没有用?特朗普说甭管有用没用,我先忽悠了再说,反正我最擅长这个。

那么形势为啥一夜就变了?

现在中美的AI竞争,美国比中国有一个强项,就是算力芯片。

但是中国取得了两个碾压级的优势。

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客观来讲,美国高端算力芯片,单卡算力确实更强,但这件事并没有想象中那么无解。

H100单卡算力比昇腾910C高出两倍多,但采购成本也要贵上三倍左右。

中国工程师很快就找到了解决方案,用多张昇腾 910C 组网搭建算力集群。

单张910C算力不够,那就用3张卡联合并行计算,纸面总算力就能对标一张H100。

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这一点都不难。

AI训练芯片和手机芯片完全不是一回事,手机芯片要塞进狭小机身,对尺寸、功耗、体积有严苛要求,没办法随便堆多颗芯片。

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而算力卡全部安放在机房服务器机柜里面,根本不用考虑外观、体积。

别说同时调度3 张卡,就算上百张、上千张卡组网,都是常规操作,没人在乎机房好不好看。

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所以,中国很快就抹平了在芯片上的算力差距。

但是中国接下来的优势就让美国害怕了。

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我们经常会看到算力工程师,还会看到算法工程师,而现在各个大厂都在铺天盖地的招算法工程师。

什么是算法呢?

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H100 的算力是1979TFLOPS,但这只是理论上的最高完美算力,事实上是不可能达到的。

打个通俗比方,算力芯片就像一台大马力卡车,1979 TFLOPS,就是卡车说明书上标的最大马力。

理论上这台发动机能爆发出这么大动力,可真跑上路,要转弯、要等红灯、要装卸货物,发动机不可能时时刻刻拉满马力。

很多时候,发动机就在原地空转,白白浪费动力。

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算法,就是老司机的开车本事。

牛逼的司机,给他个五菱宏光,他都能跑出接近赛车的速度。

新手小白司机上路,给他一台千万级的超跑,他也开得磕磕绊绊,油门刹车乱踩,动力白白浪费,连超跑一半的性能都发挥不出来。

同样一台卡车,新手司机一路猛踩油门、频繁刹车,油耗高,跑不快;经验丰富的老司机懂得规划路线、控制车速、减少无效启停,能用更少的油,跑出更快的效率。

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这就是算法工程师的价值。

当然,还不仅仅是老司机的技术,还有一系列的配套,路修得好不好、车队怎么调度、车辆之间怎么通讯配合,加的油是不是适配发动机……这些全部都要算在里面。

芯片硬件只能决定上限,算法决定你实际能用到多少算力。

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过去美国的思路很简单:硬件堆更高算力,大力出奇迹。只要芯片够强,模型做大,AI 能力就提升。

但这条路越往后成本越贵,芯片造价、电费、机房成本会指数级上涨,性价比越来越低。

而中国的算法工程师换了一套思路:不盲目追求无限堆硬件,而是想办法减少无用计算,让算力芯片发挥到最大的价值。

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同样一张算力卡,用国产优化后的算法,能把算力利用率拉高;

同样规模的模型,我们能用更少的算力、更低的成本,达到差不多甚至更好的效果。

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中国的工程师硬生生的改变了原来的规则,赛道变了。

以前拼芯片硬件,美国占优;

现在比拼算力利用效率、模型架构创新,中国算法已经实现了完全的反超。

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大量国内大模型,用同等算力资源,输出效果不输海外顶尖模型,训练和推理成本却低很多。

而且我们有海量中文数据、各行各业的产业场景,算法能持续迭代打磨。

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确实,美国能造出马力更强的汽车,但是我们有最宽敞的公路、最好的能源汽油、技术最丰富的老司机,最强悍的后勤补给……面包车的速度硬是压过了超跑。

我们刚说的,是算法上的碾压,而现在更让美国恐慌的,是中国在应用上的优势。

大模型做出来,就要有人用,才能进入良性循环,商业才能闭环,才能够赚钱,AI才能持续迭代,否则就是泡沫,就是PPT,只能光靠风投砸钱输血。

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而中国现在无论是B端还是在C端应用上,都超过了美国。

目前的格局是:

美国AI赢在实验室跑分,中国AI赢在真实落地。

美国赢在PPT,中国赢在应用;

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美国赢在风投投资,中国赢在真正商业盈利;

美国的发展逻辑特别简单粗暴:

AI这个概念实在太好了,太能吸引投资人了,才容易在股市上讲故事了,所以就先砸上千亿美元,堆顶级算力、堆顶尖人才,训出一个参数超大、跑分超高的超级大模型。

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模型训完之后,他们就开始发愁:

这玩意儿到底能干啥?

我是谁?我从哪里来?我要做什么?美国晕了……

这个时候才开始到处找场景、找用途,属于为技术找活干。

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这就好比造了一台千万级顶级超跑,参数拉满、颜值炸裂、赛道跑分无敌,但日常开不了,因为根本不实用,连配套的路都找不到。

但中国完全是反过来的!我们不是为了追求纸面极致参数,一切都是为了实用。

我们有全世界独一份的超级优势:全球最大的消费市场、最全的工业产业链、最多的真实用户、最丰富的落地场景。

大家日常聊天、电商购物、旅游攻略、办公写作、短视频剪辑、生活服务,这是C端海量民用场景;

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而工厂智能制造、工地安全巡检、金融风控、政务办事、医疗影像识别、物流分拣调度,这是B端产业刚需场景。

美国有的高端实验室、顶尖算力,我们慢慢都能追上;

但美国没有的十几亿海量用户、全产业链落地土壤、遍地开花的真实应用场景,他们这辈子都补不上。

摩根士丹利今年发布的调研,中国每周至少用一次 AI 的普通人占 80%;美国只有54%。

工作场景下,中国人每周拿 AI干活的比例 77%,美国同样只有54%。

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在B端上,差距就更大了!

DC2025年工业企业调研数据,中国的工业企业,已经有47.5% 用上了大模型、AI 智能体,一年时间直接从 9.6% 暴涨到接近一半。

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更狠的是,35%的工厂,在研发、生产、供应链好几个环节同时在跑AI,实实在在的上产线做质检、排产、设备故障预警。

而美国完全没有进入实用阶段,八成的企业都试点过AI工具,但绝大多数停留在测试阶段。

MIT 调研结果扎心:美国企业做的定制化企业 AI 项目,只有5%能勉强落地进入正式生产,剩下95%做完演示 PPT就没人管了,就看了个热闹。

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摩根士丹利CIO调研还有一组数字,中国的企业里,51% 已经是 AI 深度用户,把 AI当成业务核心工具,而美国的这个数据仅仅只有3%。

这些数据意味着什么?

中国的AI大模型,已经开始真正的为企业提供服务,开始盈利了。

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这一点非常关键,说明中国的大模型,已经走进企业生产线,完全市场化了,垂直业务能实实在在赚钱了。

中国AI率先完成了市场化闭环!

向企业卖服务拿真金白银,赚到的钱继续投入研发,模型越来越强;模型越强,用它的企业就越多;企业越多,收入就越多,循环越滚越大!

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美国那边完全是另一个剧本:AI 靠风险资本硬喂,靠股市估值撑场面,离不开投资人持续砸钱输血。

但是如果AI不能落地、不能帮企业创造价值、没法变现,那就是虚高泡沫,热闹一阵就烟消云散!

而AI最核心的铁律是,越用越聪明,越落地越强大。

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每一次用户提问、每一次工厂调试、每一次业务落地,都是在给大模型免费刷题、迭代优化。

中国AI每天承载的调用量、产生的真实数据,早就远超美国,而且我们的模型性价比碾压海外,同样的效果,国产AI的调用成本只有美国模型的几分之一,中小企业、普通用户都用得起、愿意用。

现在不管是普通老百姓日常用的AI工具,还是各行各业企业落地的AI赋能项目,中国的落地速度、普及广度、商业化成熟度,已经完全超越美国。

美国还在卷谁的芯片算力更高、谁的模型参数更大,沉迷纸面数据内卷;我们已经跑出了完整闭环:

场景落地→数据积累→模型迭代→赚钱盈利→持续投入研发。

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这就是美国最慌的地方:高端芯片的硬件差距,是看得见、能补齐的短期差距;

但应用生态、数据积累、产业土壤的差距,是时间和市场堆出来的,根本没法靠砸钱快速追上。

所以美国最近为啥老找中国,说要一起沟通AI的研发?

你放心,他但凡有优势,他只会制裁,只会封锁,只会各种傲慢。

现在找中国说要多沟通,是发现真的是搞不赢了。

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更让他慌得是,中国AI真正的研发开始,到现在才5年不到的时间!

再给中国两年的时间还得了?

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现在中美AI的差距,就好比是美国做了最漂亮的超跑,马力碾压中国汽车,纸面数据拉满,资本市场上讲故事动不动就是要改变世界。

结果呢,基础的公路都没修好,超跑只能到乡村小路上吭哧吭哧的跑。

美国的超跑只能放在展厅里。

中国就做出了了很普通的面包车,看着和美国差老远,结果呢,中国有最好的配套设施,最好的公路桥梁,培养了经验最丰富的老司机。

更要命的是面包车真能解决生活中的实际问题,大众都需要,实实在在的每天都在销售。

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一个只能在资本市场上讲故事,一个已经走进了千家万户!

中国的商业闭环已经在快速形成,只要用的人足够多,动力不足这个问题,迟早都会解决。

这就是让美国真的怕了!

那怎么办?

封锁没用,制裁也没用,难道打过来,那更不敢了。

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所以美国越来越讲礼貌了,接着美国就开始忽悠了。

忽悠有用吗?真没用,但是那也得忽悠。

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特朗普说我最擅长这个,先忽悠了再说,万一有用呢?

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