लाओ हुआंग का X पर पहला ट्वीट अमेरिका के बड़े मॉडल्स को ओपन सोर्स करने की अपील थी चीन और अमेरिका के AI की प्रतिस्पर्धा वास्तव में कैलकुलेशन क्षमता की प्रतिस्पर्धा है छोटे समय के लिए GPU स्टॉक मध्यम समय के लिए सिस्टम इंजीनियरिंग और हार्डवेयर इकोसिस्टम लंबे समय के लिए सीन एप्लीकेशन और ऊर्जा आपूर्ति छोटे समय में GPU और स्टॉक निर्धारित करते हैं “कौन तेज़ दौड़ता है” अमेरिका के पास विश्व स्तरीय डिज़ाइन इकोसिस्टम Nvidia, AMD है उन्नत निर्माण श्रृंखला TSMC, High-NA EUV और हाई-बैंडविड्थ मेमोरी का प्राथमिकता आवंटन। चीन के पास एकल GPU कम है, इसलिए क्लस्टर से पूरा किया जाता है उन्नत प्रक्रिया सीमाओं के सामने, चीनी चिप्स जैसे Huawei, Cambricon, Moore Threads के माध्यम से बहु-GPU स्टैकिंग और DeepSeek जैसे प्रतिनिधि मार्गों के माध्यम से एल्गोरिदम लागत कम करना अत्यधिक कुशल आर्किटेक्चर नवाचार के माध्यम से GPU पर निर्भरता कम करना मध्यम समय में सिस्टम इंजीनियरिंग और हार्डवेयर इकोसिस्टम कैलकुलेशन कुशलता निर्धारित करते हैं जब क्लस्टर का आकार हज़ारों GPU से लेकर दस हज़ार GPU तक बढ़ता है “कितने GPU हैं” की प्रतिस्पर्धा बदल जाती है “कौन सक्षम है कि कई हज़ार GPU को वास्तव में अत्यधिक कुशलता से उपयोग करे” Mellanox कंपनी है जो कैलकुलेशन कुशलता में सुधार करती है लंबे समय में सीन एप्लीकेशन और ऊर्जा आपूर्ति पर ध्यान दें ऊर्जा = कैलकुलेशन AI का अंतिम लक्ष्य है “बिजली को बुद्धि में परिवर्तित करना” डेटासेंटर अत्यधिक बिजली खपत करने वाला है ग्रिड क्षमता सीधे 100,000 GPU स्तर पर कैलकुलेशन मैट्रिक्स के सतत संचालन को निर्धारित करती है। बिजली के मामले में चीन की ग्रिड और नवीकरणीय ऊर्जा बुनियादी ढांचा अमेरिका से काफी आगे है एप्लीकेशन सीन = डेटा और लाभ कैलकुलेशन प्रणाली में भारी सामग्री लागत होती है केवल एप्लीकेशन सीन ही वाणिज्यिक समापन प्रदान कर सकते हैं अमेरिका की मजबूती “सबसे प्रतिभाशाली मस्तिष्क” में है जो सामान्य प्रगति-उन्मुख महान मॉडल, AGI पर प्रगति में सबसे आगे होना आवश्यक है ओपन सोर्स होना अनिवार्य है चीन स्मार्ट सोसाइटी और उद्योग-सशक्तीकरण में प्रभावशाली है जैसे रोबोट, स्मार्ट मैनुफैकचरिंग, स्मार्ट सप्लाई चेन, आदि हज़ारों प्रति-उद्योग Token एप्लीकेशन में प्राकृतिक स्केल प्रभाव और सीन-गहराई।