老黃在 X 上的第一條推文 就是呼籲美國的大模型開源 中美 AI 的競爭其實就是算力的競爭 短期看 GPU 儲備 中期看系統工程與硬體生態 長期看場景落地與能源供給 短期 GPU 和儲備決定「誰跑得更快」 美國掌握全球頂級設計生態 Nvidia、AMD 先進製造鏈條 TSMC、High-NA EUV 以及高頻寬記憶體優先分配權。 中國是單卡不夠，集群來湊 面對先進製程限制，透過國產晶片 如華為、寒武紀、摩爾線程等的多卡堆疊 還有算法降本，以 DeepSeek 等為代表的路線 透過極高效率的架構創新降低 GPU 依賴 中期系統工程與硬體生態決定算力效率 當集群規模擴充至萬卡甚至十萬卡級別時 「有多少 GPU」的比賽就變成了 「誰能把幾萬張卡真正高效用起來」 邁威爾就是提高算力效率的公司 長期看場景落地與能源供給 能源即算力 AI 的終局是「將電能轉換為智能」 數據中心是極致的吞電獸 電網容量直接決定了能否持續運營百萬卡級別的計算矩陣。 在電這方面 中國的電網與新能源基礎設施遙遙領先美國 應用場景即數據與收益 算力是巨大的沉沒成本 唯有應用場景能夠帶來商業閉環 美國的強項在「最強大腦」 必須在通用前沿大模型、AGI 上保持領先 開源是必須的 中國更擅長智能社會和產業賦能 比如機器人、智能製造、智慧供應鏈等等 在千行百業的 Token 應用上具備天然的規模效應和場景深度。