大公司什么都想做，资金，人才，视野都有优势。小公司只能干些大公司看不上的事情。。 http://t.cn/A6CgsRwA
还有一个原因这篇报道没写，当时有领导问我对这个问题的看法，我也有贡献关键意见[允悲]//@桂曙光:结论清晰，论证啰嗦，证据空洞～[挖鼻][思考]//@马少平THU://@退而思之xyq:求仁得仁
@领事闲谈
【比赛结束了——美国已退出中国的人工智能芯片市场】
[省流：《纽约时报》头条揭示：美批准英伟达对华售H200芯片，但中方无意购买。中国不信任美企，决意自主研发，禁止进口以防供应中断。美国管制适得其反，反而加速中方技术独立。如今美企在华AI芯片市场份额为零，对华脱钩已成现实，美方政策失误反致自身出局。]
（布鲁金斯学会）《纽约时报》最近的一条头条新闻道出了全部情况：“特朗普批准英伟达芯片销往中国，但北京方面并不想要。”美国政府因批准向10家中国公司销售英伟达H200芯片而遭到国内的强烈批评，但由于北京方面持续提出异议，截至5月中旬，尚未向任何中国公司售出一枚H200芯片。在与中方最近会晤后——据美国贸易代表杰米森·格里尔称，芯片出口管制并非此次会谈的主要议题——美国总统唐纳德·特朗普表示，中国没有购买任何H200芯片，“是因为他们选择不买。他们想尝试自主研发。”
中国采取这一立场的根本原因在于，中国监管机构不再认为美国芯片企业是可靠的商业伙伴。因此，双方将无法回到美国企业主导中国芯片市场的早期相互依存状态。即使中国企业希望利用美国芯片来训练和运行其人工智能（AI）模型，中国当局也不会允许。
然而，全球人工智能和芯片市场仍处于竞争之中，美国企业在此领域依然备受欢迎且占据优势。不过，中美双方在芯片问题上可能并未真正达成缓和或陷入僵局，而美国在试图将中国限制在技术“盒子”中的过程中，可能会犯下政策失误。此类误判将损害美国企业在国际买家中的领先地位。其中最主要的潜在政策失误包括：将芯片管制扩大到第三国，以期阻止中国企业规避美国管制；采取措施将中国的人工智能模型和应用排除在美国及其他市场之外；以及限制美国及其盟国企业获取中国内存芯片。这些想法目前都在美国政策制定者和评论人士中受到积极讨论，但每项举措除了将美国企业孤立于全球人工智能和芯片市场之外，几乎不会产生任何实质性效果。
——美国是如何走到这一步的
故事始于2019年，当时第一届特朗普政府面临着来自中国领先的电信和网络设备供应商华为的早期技术挑战。正如克里斯·米勒在《芯片战争》中所描述的那样，美国担心华为的产品质量如此之高、价格又如此具有吸引力，很快就会成为全球下一代5G电信网络的骨干。爱德华·菲什曼在《咽喉要道》一书中写道，如果这个互联互通的新时代建立在华为技术的基础上，“中国将在与美国日益加深的地缘政治对峙中获得巨大优势”。美国对全球技术基础设施的主导地位将受到削弱，而中国的地缘政治影响力将随之增强。美国通过切断华为获取美国技术（包括半导体）的渠道来应对这一挑战。
华为则通过自主研发半导体技术来应对这一禁运。2023年9月，华为发布了一款新型高端智能手机Mate 60 Pro，该机型搭载了中国本土芯片制造商中芯国际（SMIC）生产的7纳米处理器。华为从禁令中恢复过来，并证明其能够提供搭载先进芯片的消费类产品，这些产品完全能够与美国产品竞争。
2022年9月，面对人工智能语言模型能力的不断提升，拜登政府大幅扩大了芯片出口管制范围。该政府宣布针对位于中国的任何公司实施一系列层层递进的出口限制——切断其获取开发前沿AI模型所需的高端芯片的渠道，阻止其获取设计和制造自有高端芯片所需的工具和设备，并终止其获取用于制造自有芯片制造设备所需零部件的渠道。2023年，这些限制措施进一步扩展，旨在填补技术漏洞、防止通过法律手段规避管制意图，并打击非法走私行为。
2025年1月，即将离任的拜登政府提出了一项“扩散规则”，旨在进一步控制中国企业获取美国人工智能技术的渠道。该规则将世界划分为三类：不受出口限制的盟国、芯片出口实质上被禁止的“关注国家”，以及面临重大监管负担和数量限制、需满足特定条件才能获得出口许可证的所有其他国家。
蒂莫西·B·李（Timothy B. Lee）等独立行业分析师警告称，随着时间推移，这些“中间国家”将转而向中国采购性能日益强大的芯片，而非去应对这些繁琐的审批程序。他们指出：“这些规则似乎是针对‘变革性人工智能将在3至5年内出现’这一情景而优化的。”
即将上任的特朗普政府似乎也认同这一观点。2025年1月，该政府宣布将废除“扩散规则”；同年5月，美国商务部正式废除了该规则，称该规则扼杀了创新、削弱了外交关系，并给美国企业带来了竞争劣势。
同样在2025年1月，中国初创公司DeepSeek凭借其性能卓越的人工智能模型震惊了AI界——尽管研发成本仅为美国实验室前沿模型的一小部分，但其性能几乎与后者不相上下。这些DeepSeek模型经过优化，可与英伟达的H20芯片配合使用，而该芯片正是专门为符合美国出口管制要求而设计的。此前已有数十万颗H20芯片售予中国客户，为英伟达在2024年带来了120亿至150亿美元的收入。中国企业阿里巴巴、字节跳动和腾讯纷纷抢购该芯片，用于配备其数据中心以运行DeepSeek模型。
美国针对这一事态发展调整了出口管制规则。2025年4月，美国商务部宣布，曾获准出口、用于驱动DeepSeek突破性AI模型的H20芯片现已不符合出口管制规定。英伟达为此计提了55亿美元的减值准备，以反映由此导致的对华销售额损失。
然而，7月，商务部改口称将向英伟达发放H20芯片的出口许可证。在2025年8月的一次新闻发布会上，特朗普为这一决定辩护，称H20芯片已“过时”。
但英伟达从未销售过任何H20芯片。中国当局以安全担忧为由，要求国内人工智能企业不要购买该芯片，英伟达也因此停止了生产。
不过，特朗普政府试图放宽芯片出口管制的举措仍在继续。2025年12月，特朗普宣布美国将允许英伟达的H200处理器出口至中国。这些高性能芯片虽然比H20更强大，但不如英伟达的顶级Blackwell芯片，且在前届政府实施的出口管制下一直未获许可。其用意在于让中国企业对性能较低的英伟达芯片产生依赖，从而确保它们不会费心开发自己的高性能芯片，并始终落后于美国企业设定的技术前沿。
——中国为何将美国AI芯片排除在外？
尽管美国监管机构已批准该芯片，但中国当局仍未允许国内AI企业采购任何H200芯片。这一禁令的一个原因可能是，中国官员更重视在AI技术栈更底层——即支持AI模型训练和日常运行的芯片领域——发展国内最高水平的能力，而非AI模型本身。
中国官员往往更重视发展基础基础设施能力，而非为更接近终端用户的企業提供最佳的短期服务。例如，在21世纪初，尽管Visa和万事达卡等美国支付卡公司的卡网络明显优于中国银联运营的尚处于起步阶段的国内网络，但中国当局仍拒绝向它们发放提供国内支付服务的许可证。当局心知肚明，排斥外国服务提供商意味着中国商户将不得不忍受可靠性较低、便利性较差的电子支付服务。但为了培育一家能够在中国乃至全球范围内与国际品牌正面竞争的本土竞争对手，这种短期牺牲是值得的。2012年，中国在世贸组织关于该排斥问题的诉讼中败诉，随后同意在合理期限内开放国内市场。然而，市场开放进程缓慢，直到2020年才向万事达卡颁发运营许可证。直到2024年，万事达卡才在中国处理了第一笔国内交易。维萨仍在等待许可证，这一问题在今年5月中美会晤中被提及。在这段延迟期间，中国银联已开发出一套卓越的支付服务，完全不逊色于国际支付网络。
中国当局在芯片和人工智能模型领域也采取了同样的长远战略。目前能力稍逊的模型，被视为未来获得世界级芯片必须付出的代价。当然，中国的基础模型初创企业DeepSeek、Moonshot AI、MiniMax和智普AI，以及阿里巴巴、腾讯、小米和字节跳动等成熟的科技巨头，都乐于利用美国芯片提供的更多算力来训练和运行其AI模型。由于出口管制导致的算力限制，中国AI模型比美国AI前沿落后数月，而中国AI企业并不甘于屈居第二。但中国当局似乎认为，美国在AI模型领域的领先优势只是暂时的，就像国际支付网络曾经对中国本土领军企业所保持的领先优势一样。中国当局似乎认为，中国的芯片设计者和制造商很快就会赶上当今的全球领军者，而未来丰富的计算资源将使中国AI模型与美国最顶尖的模型并驾齐驱。
禁止美国先进芯片进入中国的第二个原因是，中国当局不愿在与美国的博弈中沦为“查理·布朗”，而美国则是“露西”。中国当局从H20芯片事件中必然吸取的教训是：美国会在芯片管控方面不断“移动球门柱”。他们推断，如果中国本土企业学会了如何利用H200芯片开发具有竞争力的AI模型，那么美国当局就会像对待H20芯片那样，切断这些芯片的供应。中国当局无法将依赖H200芯片视为国家AI发展的长期平台。西方有句谚语说“骗我一次”，这与中国谚语“吃一堑长一智”异曲同工。
中国封锁美国芯片供应的第三个原因是，中国的AI和芯片企业并不需要美国芯片。它们可以通过在AI技术栈的不同层级进行创新，来绕过美国的芯片禁运。中国的人工智能模型公司能够设计出性能卓越的人工智能模型，并与现有的国产芯片配合使用，正如DeepSeek对其新推出的、接近技术前沿的V4模型所做的那样——该模型经过优化，可在华为的昇腾芯片上运行。中国芯片设计师可以在芯片架构方面进行创新，打造出性能卓越的芯片，并由中芯国际等中国芯片制造商进行量产。华为凭借其全新的“LogicFolding”架构，可能正朝着这一目标稳步迈进。其核心理念是通过将芯片层层堆叠来提升晶体管的数据传输速度，而非专注于缩小晶体管尺寸以在芯片上集成更多晶体管。中芯国际（SMIC）有望在不依赖荷兰ASML公司生产的、受出口管制极紫外光刻设备的情况下，制造出这些高性能芯片。华为表示，若该计划成功，其芯片到2031年将达到台积电（TSMC）1.4纳米芯片的性能水平。
中国更宏大的经济发展目标似乎包括培育“生产者服务”，以加速中国制造业的生产力提升。打造一个具有竞争力的芯片设计生态系统——即中国的“英伟达”——将成为这一新强调的“生产者服务”的关键要素。允许美国AI芯片进入国内市场，将削弱中国建立自主AI芯片和模型生态系统的努力。
封锁美国AI芯片进口的第四个原因是，中国当局似乎对AI成功的定义有所不同。他们似乎认同法学教授约纳坦·A·阿贝尔（Yonathan A. Arbel）和马修·托克森（Matthew Tokson）的观点，即反对在模型能力方面进行AI“冲刺赛”的逻辑。相反，他们似乎认为，让功能强大的AI模型在整个经济中快速普及才是通往成功的道路。
这条通往人工智能成功的道路固然依赖于模型，但也与能源、定价以及政府政策息息相关。中国拥有充足的能源供应，足以支撑训练和运行AI模型的芯片，其发电量是美国的两倍多。相比之下，美国仍在努力让老化的电网适应AI数据中心的新需求，这形成了一个战略瓶颈，可能会阻碍美国AI技术的普及。
中国的AI定价具有成本优势。其主要模型均为开源，这使得开发者能够免费基于这些开源模型构建新模型。对于希望使用这些模型的企业而言，其使用成本远低于同类美国模型——据一些估计，平均每令牌的价格仅为OpenAI、Anthropic和谷歌等美国公司产品价格的六分之一。在美国，企业中无限制的“tokenmaxxing”（即无限量使用代币）做法，暴露了将美国AI模型用于商业任务的高昂成本，并导致企业为避免“价格冲击”而缩减AI应用规模。
中国的“AI+”政策方针将重点放在将人工智能模型应用于解决多方面的紧迫经济和社会需求上，而非盲目追求那个遥不可及的“通用人工智能”目标。该政策鼓励企业将人工智能作为科学发现与创新、产业转型以及提振消费的工具，并承诺为此提供支持。为此，人工智能模型不必达到顶尖水平；只要能够为特定业务领域的生产力提供实质性提升，就已足够。
根据行业基准测试，中国的人工智能模型虽比美国最前沿的模型落后数月，但这一事实的重要性远不及上述其他因素。事实证明，在这些基准测试中名列前茅，对于衡量人工智能对用户的实用性而言，其相关性正日益降低。商业价值似乎更多地取决于那些能够支持人工智能代理在法律服务、银行业、投资、销售和编程等领域执行有价值的企业任务的支撑架构和应用方案。包括有影响力的顾问玛丽·米克（Mary Meeker）在内的许多行业观察家得出结论：对于几乎所有相关的商业用途而言，底层AI模型本身已然成为一种商品，其差异主要体现在价格和易用性上，而非原始能力。正如分析师保罗·凯德罗斯基（Paul Kedrosky）所指出的，未来从一代AI模型到下一代的改进将是渐进式的，而非颠覆性的。从实际角度来看，在AI模型方面落后于最前沿几个月可能并不重要。
中国主要科技公司可能希望继续获得英伟达芯片的供应，以避免对华为的依赖。华为在云计算、AI模型与应用以及广泛的消费服务领域，与阿里巴巴、字节跳动和腾讯存在竞争关系。理想情况下，这些科技公司不愿依赖竞争对手来获取支撑其服务所需的AI芯片。其中一些公司正在采取措施，开发自己的专有AI芯片，以减轻这种依赖。但鉴于获取渠道可能随时被切断的风险，仅凭对华为滥用竞争优势的担忧，尚不足以迫使它们对美国芯片产生关键性依赖。
本文的核心论点——中美人工智能生态系统正在分离，且在可预见的未来将保持分化——似乎正受到以下证据的挑战：中国的人工智能公司正利用远程访问位于中国境外的数据中心，以规避芯片出口管制。据多份报道称，位于新加坡和马来西亚等第三国的非中国数据中心目前在未获许可的情况下获取美国芯片，并向字节跳动和阿里巴巴等中国公司出租芯片使用权。按照这种思路，中国人工智能公司虽然仍对美国芯片存在显著依赖，但无需直接进口，因为它们可以通过境外数据中心获得所需的所有美国计算资源。
此外，有报道称与中国军方有关联的机构仍在试图采购英伟达芯片，这让一些分析师认为，无论中国军方和情报机构是否愿意，它们对英伟达芯片都没有现实的替代方案。这些报道引发了关于出口管制中“云端漏洞”的广泛讨论，以及是否应填补该漏洞及如何填补的争论。美国商务部最近宣布，即使设施本身位于中国境外，向“总部位于中国的实体”出口美国芯片也需获得许可，此举似乎正是为了堵住这一漏洞。
这场政策辩论的预设前提是，中国军方和人工智能公司对英伟达芯片的依赖程度如此之高，以至于切断供应将显著削弱其情报和商业能力。然而，正如分析师保罗·特里奥洛（Paul Triolo）所指出的，这种评估忽略了中国过去几年在人工智能技术栈方面的进展，这些进展使中国军方和人工智能公司能够使用国产芯片来满足其情报和商业需求。据报道，规避行为的规模似乎微乎其微，不足以证明中国对美国人工智能芯片存在实质性依赖。美国仍然被排除在中国人工智能芯片市场之外。
——一个悲哀的结局
特里奥洛（Triolo）对这一情况作了清晰总结，他写道，如果中国批准大规模采购H200服务器，“可能会延缓国内替代产品的采用，削弱中国云服务提供商和开发者围绕本土硬件优化软件栈的动力，并重新导致对中国依赖于华盛顿一再表明愿意加以限制的、由美国控制的技术平台。”
去年，布鲁金斯学会中国问题分析师凯尔·陈曾警告称，美国的芯片管制可能很快会让美国芯片制造商在中国市场面临“无法挽回的局面”。如今，这一局面已经形成。美国芯片公司在中国的人工智能芯片市场中市场份额为零，且没有任何前景能重返其曾经占据的主导地位。比赛已经结束，美国输了。
美国监管机构试图通过芯片出口管制与中国“脱钩”，起初中国予以抵制。美国似乎对这种脱钩产生了动摇，但中国已经向前迈进。如果被排除在世界最大芯片市场的高端领域之外似乎是一个悲伤的结局，那么泰勒·斯威夫特（Taylor Swift）歌曲《All You Had to Do Was Stay》中的歌词或许能带来些许冷冰冰的安慰：“让我提醒你，这正是你想要的。”
——作者马克·麦卡锡是布鲁金斯学会治理研究项目技术创新中心的高级研究员（非常驻）。他同时也是乔治城大学研究生院传播、文化与技术项目以及哲学系的兼职教授。他教授新兴技术治理、人工智能伦理、隐私、科技竞争政策和言论伦理等课程。此外，他还是乔治城大学法学院技术法律与政策研究所的高级研究员（非常驻）。
@领事闲谈
【比赛结束了——美国已退出中国的人工智能芯片市场】
[省流：《纽约时报》头条揭示：美批准英伟达对华售H200芯片，但中方无意购买。中国不信任美企，决意自主研发，禁止进口以防供应中断。美国管制适得其反，反而加速中方技术独立。如今美企在华AI芯片市场份额为零，对华脱钩已成现实，美方政策失误反致自身出局。]
（布鲁金斯学会）《纽约时报》最近的一条头条新闻道出了全部情况：“特朗普批准英伟达芯片销往中国，但北京方面并不想要。”美国政府因批准向10家中国公司销售英伟达H200芯片而遭到国内的强烈批评，但由于北京方面持续提出异议，截至5月中旬，尚未向任何中国公司售出一枚H200芯片。在与中方最近会晤后——据美国贸易代表杰米森·格里尔称，芯片出口管制并非此次会谈的主要议题——美国总统唐纳德·特朗普表示，中国没有购买任何H200芯片，“是因为他们选择不买。他们想尝试自主研发。”
中国采取这一立场的根本原因在于，中国监管机构不再认为美国芯片企业是可靠的商业伙伴。因此，双方将无法回到美国企业主导中国芯片市场的早期相互依存状态。即使中国企业希望利用美国芯片来训练和运行其人工智能（AI）模型，中国当局也不会允许。
然而，全球人工智能和芯片市场仍处于竞争之中，美国企业在此领域依然备受欢迎且占据优势。不过，中美双方在芯片问题上可能并未真正达成缓和或陷入僵局，而美国在试图将中国限制在技术“盒子”中的过程中，可能会犯下政策失误。此类误判将损害美国企业在国际买家中的领先地位。其中最主要的潜在政策失误包括：将芯片管制扩大到第三国，以期阻止中国企业规避美国管制；采取措施将中国的人工智能模型和应用排除在美国及其他市场之外；以及限制美国及其盟国企业获取中国内存芯片。这些想法目前都在美国政策制定者和评论人士中受到积极讨论，但每项举措除了将美国企业孤立于全球人工智能和芯片市场之外，几乎不会产生任何实质性效果。
——美国是如何走到这一步的
故事始于2019年，当时第一届特朗普政府面临着来自中国领先的电信和网络设备供应商华为的早期技术挑战。正如克里斯·米勒在《芯片战争》中所描述的那样，美国担心华为的产品质量如此之高、价格又如此具有吸引力，很快就会成为全球下一代5G电信网络的骨干。爱德华·菲什曼在《咽喉要道》一书中写道，如果这个互联互通的新时代建立在华为技术的基础上，“中国将在与美国日益加深的地缘政治对峙中获得巨大优势”。美国对全球技术基础设施的主导地位将受到削弱，而中国的地缘政治影响力将随之增强。美国通过切断华为获取美国技术（包括半导体）的渠道来应对这一挑战。
华为则通过自主研发半导体技术来应对这一禁运。2023年9月，华为发布了一款新型高端智能手机Mate 60 Pro，该机型搭载了中国本土芯片制造商中芯国际（SMIC）生产的7纳米处理器。华为从禁令中恢复过来，并证明其能够提供搭载先进芯片的消费类产品，这些产品完全能够与美国产品竞争。
2022年9月，面对人工智能语言模型能力的不断提升，拜登政府大幅扩大了芯片出口管制范围。该政府宣布针对位于中国的任何公司实施一系列层层递进的出口限制——切断其获取开发前沿AI模型所需的高端芯片的渠道，阻止其获取设计和制造自有高端芯片所需的工具和设备，并终止其获取用于制造自有芯片制造设备所需零部件的渠道。2023年，这些限制措施进一步扩展，旨在填补技术漏洞、防止通过法律手段规避管制意图，并打击非法走私行为。
2025年1月，即将离任的拜登政府提出了一项“扩散规则”，旨在进一步控制中国企业获取美国人工智能技术的渠道。该规则将世界划分为三类：不受出口限制的盟国、芯片出口实质上被禁止的“关注国家”，以及面临重大监管负担和数量限制、需满足特定条件才能获得出口许可证的所有其他国家。
蒂莫西·B·李（Timothy B. Lee）等独立行业分析师警告称，随着时间推移，这些“中间国家”将转而向中国采购性能日益强大的芯片，而非去应对这些繁琐的审批程序。他们指出：“这些规则似乎是针对‘变革性人工智能将在3至5年内出现’这一情景而优化的。”
即将上任的特朗普政府似乎也认同这一观点。2025年1月，该政府宣布将废除“扩散规则”；同年5月，美国商务部正式废除了该规则，称该规则扼杀了创新、削弱了外交关系，并给美国企业带来了竞争劣势。
同样在2025年1月，中国初创公司DeepSeek凭借其性能卓越的人工智能模型震惊了AI界——尽管研发成本仅为美国实验室前沿模型的一小部分，但其性能几乎与后者不相上下。这些DeepSeek模型经过优化，可与英伟达的H20芯片配合使用，而该芯片正是专门为符合美国出口管制要求而设计的。此前已有数十万颗H20芯片售予中国客户，为英伟达在2024年带来了120亿至150亿美元的收入。中国企业阿里巴巴、字节跳动和腾讯纷纷抢购该芯片，用于配备其数据中心以运行DeepSeek模型。
美国针对这一事态发展调整了出口管制规则。2025年4月，美国商务部宣布，曾获准出口、用于驱动DeepSeek突破性AI模型的H20芯片现已不符合出口管制规定。英伟达为此计提了55亿美元的减值准备，以反映由此导致的对华销售额损失。
然而，7月，商务部改口称将向英伟达发放H20芯片的出口许可证。在2025年8月的一次新闻发布会上，特朗普为这一决定辩护，称H20芯片已“过时”。
但英伟达从未销售过任何H20芯片。中国当局以安全担忧为由，要求国内人工智能企业不要购买该芯片，英伟达也因此停止了生产。
不过，特朗普政府试图放宽芯片出口管制的举措仍在继续。2025年12月，特朗普宣布美国将允许英伟达的H200处理器出口至中国。这些高性能芯片虽然比H20更强大，但不如英伟达的顶级Blackwell芯片，且在前届政府实施的出口管制下一直未获许可。其用意在于让中国企业对性能较低的英伟达芯片产生依赖，从而确保它们不会费心开发自己的高性能芯片，并始终落后于美国企业设定的技术前沿。
——中国为何将美国AI芯片排除在外？
尽管美国监管机构已批准该芯片，但中国当局仍未允许国内AI企业采购任何H200芯片。这一禁令的一个原因可能是，中国官员更重视在AI技术栈更底层——即支持AI模型训练和日常运行的芯片领域——发展国内最高水平的能力，而非AI模型本身。
中国官员往往更重视发展基础基础设施能力，而非为更接近终端用户的企業提供最佳的短期服务。例如，在21世纪初，尽管Visa和万事达卡等美国支付卡公司的卡网络明显优于中国银联运营的尚处于起步阶段的国内网络，但中国当局仍拒绝向它们发放提供国内支付服务的许可证。当局心知肚明，排斥外国服务提供商意味着中国商户将不得不忍受可靠性较低、便利性较差的电子支付服务。但为了培育一家能够在中国乃至全球范围内与国际品牌正面竞争的本土竞争对手，这种短期牺牲是值得的。2012年，中国在世贸组织关于该排斥问题的诉讼中败诉，随后同意在合理期限内开放国内市场。然而，市场开放进程缓慢，直到2020年才向万事达卡颁发运营许可证。直到2024年，万事达卡才在中国处理了第一笔国内交易。维萨仍在等待许可证，这一问题在今年5月中美会晤中被提及。在这段延迟期间，中国银联已开发出一套卓越的支付服务，完全不逊色于国际支付网络。
中国当局在芯片和人工智能模型领域也采取了同样的长远战略。目前能力稍逊的模型，被视为未来获得世界级芯片必须付出的代价。当然，中国的基础模型初创企业DeepSeek、Moonshot AI、MiniMax和智普AI，以及阿里巴巴、腾讯、小米和字节跳动等成熟的科技巨头，都乐于利用美国芯片提供的更多算力来训练和运行其AI模型。由于出口管制导致的算力限制，中国AI模型比美国AI前沿落后数月，而中国AI企业并不甘于屈居第二。但中国当局似乎认为，美国在AI模型领域的领先优势只是暂时的，就像国际支付网络曾经对中国本土领军企业所保持的领先优势一样。中国当局似乎认为，中国的芯片设计者和制造商很快就会赶上当今的全球领军者，而未来丰富的计算资源将使中国AI模型与美国最顶尖的模型并驾齐驱。
禁止美国先进芯片进入中国的第二个原因是，中国当局不愿在与美国的博弈中沦为“查理·布朗”，而美国则是“露西”。中国当局从H20芯片事件中必然吸取的教训是：美国会在芯片管控方面不断“移动球门柱”。他们推断，如果中国本土企业学会了如何利用H200芯片开发具有竞争力的AI模型，那么美国当局就会像对待H20芯片那样，切断这些芯片的供应。中国当局无法将依赖H200芯片视为国家AI发展的长期平台。西方有句谚语说“骗我一次”，这与中国谚语“吃一堑长一智”异曲同工。
中国封锁美国芯片供应的第三个原因是，中国的AI和芯片企业并不需要美国芯片。它们可以通过在AI技术栈的不同层级进行创新，来绕过美国的芯片禁运。中国的人工智能模型公司能够设计出性能卓越的人工智能模型，并与现有的国产芯片配合使用，正如DeepSeek对其新推出的、接近技术前沿的V4模型所做的那样——该模型经过优化，可在华为的昇腾芯片上运行。中国芯片设计师可以在芯片架构方面进行创新，打造出性能卓越的芯片，并由中芯国际等中国芯片制造商进行量产。华为凭借其全新的“LogicFolding”架构，可能正朝着这一目标稳步迈进。其核心理念是通过将芯片层层堆叠来提升晶体管的数据传输速度，而非专注于缩小晶体管尺寸以在芯片上集成更多晶体管。中芯国际（SMIC）有望在不依赖荷兰ASML公司生产的、受出口管制极紫外光刻设备的情况下，制造出这些高性能芯片。华为表示，若该计划成功，其芯片到2031年将达到台积电（TSMC）1.4纳米芯片的性能水平。
中国更宏大的经济发展目标似乎包括培育“生产者服务”，以加速中国制造业的生产力提升。打造一个具有竞争力的芯片设计生态系统——即中国的“英伟达”——将成为这一新强调的“生产者服务”的关键要素。允许美国AI芯片进入国内市场，将削弱中国建立自主AI芯片和模型生态系统的努力。
封锁美国AI芯片进口的第四个原因是，中国当局似乎对AI成功的定义有所不同。他们似乎认同法学教授约纳坦·A·阿贝尔（Yonathan A. Arbel）和马修·托克森（Matthew Tokson）的观点，即反对在模型能力方面进行AI“冲刺赛”的逻辑。相反，他们似乎认为，让功能强大的AI模型在整个经济中快速普及才是通往成功的道路。
这条通往人工智能成功的道路固然依赖于模型，但也与能源、定价以及政府政策息息相关。中国拥有充足的能源供应，足以支撑训练和运行AI模型的芯片，其发电量是美国的两倍多。相比之下，美国仍在努力让老化的电网适应AI数据中心的新需求，这形成了一个战略瓶颈，可能会阻碍美国AI技术的普及。
中国的AI定价具有成本优势。其主要模型均为开源，这使得开发者能够免费基于这些开源模型构建新模型。对于希望使用这些模型的企业而言，其使用成本远低于同类美国模型——据一些估计，平均每令牌的价格仅为OpenAI、Anthropic和谷歌等美国公司产品价格的六分之一。在美国，企业中无限制的“tokenmaxxing”（即无限量使用代币）做法，暴露了将美国AI模型用于商业任务的高昂成本，并导致企业为避免“价格冲击”而缩减AI应用规模。
中国的“AI+”政策方针将重点放在将人工智能模型应用于解决多方面的紧迫经济和社会需求上，而非盲目追求那个遥不可及的“通用人工智能”目标。该政策鼓励企业将人工智能作为科学发现与创新、产业转型以及提振消费的工具，并承诺为此提供支持。为此，人工智能模型不必达到顶尖水平；只要能够为特定业务领域的生产力提供实质性提升，就已足够。
根据行业基准测试，中国的人工智能模型虽比美国最前沿的模型落后数月，但这一事实的重要性远不及上述其他因素。事实证明，在这些基准测试中名列前茅，对于衡量人工智能对用户的实用性而言，其相关性正日益降低。商业价值似乎更多地取决于那些能够支持人工智能代理在法律服务、银行业、投资、销售和编程等领域执行有价值的企业任务的支撑架构和应用方案。包括有影响力的顾问玛丽·米克（Mary Meeker）在内的许多行业观察家得出结论：对于几乎所有相关的商业用途而言，底层AI模型本身已然成为一种商品，其差异主要体现在价格和易用性上，而非原始能力。正如分析师保罗·凯德罗斯基（Paul Kedrosky）所指出的，未来从一代AI模型到下一代的改进将是渐进式的，而非颠覆性的。从实际角度来看，在AI模型方面落后于最前沿几个月可能并不重要。
中国主要科技公司可能希望继续获得英伟达芯片的供应，以避免对华为的依赖。华为在云计算、AI模型与应用以及广泛的消费服务领域，与阿里巴巴、字节跳动和腾讯存在竞争关系。理想情况下，这些科技公司不愿依赖竞争对手来获取支撑其服务所需的AI芯片。其中一些公司正在采取措施，开发自己的专有AI芯片，以减轻这种依赖。但鉴于获取渠道可能随时被切断的风险，仅凭对华为滥用竞争优势的担忧，尚不足以迫使它们对美国芯片产生关键性依赖。
本文的核心论点——中美人工智能生态系统正在分离，且在可预见的未来将保持分化——似乎正受到以下证据的挑战：中国的人工智能公司正利用远程访问位于中国境外的数据中心，以规避芯片出口管制。据多份报道称，位于新加坡和马来西亚等第三国的非中国数据中心目前在未获许可的情况下获取美国芯片，并向字节跳动和阿里巴巴等中国公司出租芯片使用权。按照这种思路，中国人工智能公司虽然仍对美国芯片存在显著依赖，但无需直接进口，因为它们可以通过境外数据中心获得所需的所有美国计算资源。
此外，有报道称与中国军方有关联的机构仍在试图采购英伟达芯片，这让一些分析师认为，无论中国军方和情报机构是否愿意，它们对英伟达芯片都没有现实的替代方案。这些报道引发了关于出口管制中“云端漏洞”的广泛讨论，以及是否应填补该漏洞及如何填补的争论。美国商务部最近宣布，即使设施本身位于中国境外，向“总部位于中国的实体”出口美国芯片也需获得许可，此举似乎正是为了堵住这一漏洞。
这场政策辩论的预设前提是，中国军方和人工智能公司对英伟达芯片的依赖程度如此之高，以至于切断供应将显著削弱其情报和商业能力。然而，正如分析师保罗·特里奥洛（Paul Triolo）所指出的，这种评估忽略了中国过去几年在人工智能技术栈方面的进展，这些进展使中国军方和人工智能公司能够使用国产芯片来满足其情报和商业需求。据报道，规避行为的规模似乎微乎其微，不足以证明中国对美国人工智能芯片存在实质性依赖。美国仍然被排除在中国人工智能芯片市场之外。
——一个悲哀的结局
特里奥洛（Triolo）对这一情况作了清晰总结，他写道，如果中国批准大规模采购H200服务器，“可能会延缓国内替代产品的采用，削弱中国云服务提供商和开发者围绕本土硬件优化软件栈的动力，并重新导致对中国依赖于华盛顿一再表明愿意加以限制的、由美国控制的技术平台。”
去年，布鲁金斯学会中国问题分析师凯尔·陈曾警告称，美国的芯片管制可能很快会让美国芯片制造商在中国市场面临“无法挽回的局面”。如今，这一局面已经形成。美国芯片公司在中国的人工智能芯片市场中市场份额为零，且没有任何前景能重返其曾经占据的主导地位。比赛已经结束，美国输了。
美国监管机构试图通过芯片出口管制与中国“脱钩”，起初中国予以抵制。美国似乎对这种脱钩产生了动摇，但中国已经向前迈进。如果被排除在世界最大芯片市场的高端领域之外似乎是一个悲伤的结局，那么泰勒·斯威夫特（Taylor Swift）歌曲《All You Had to Do Was Stay》中的歌词或许能带来些许冷冰冰的安慰：“让我提醒你，这正是你想要的。”
——作者马克·麦卡锡是布鲁金斯学会治理研究项目技术创新中心的高级研究员（非常驻）。他同时也是乔治城大学研究生院传播、文化与技术项目以及哲学系的兼职教授。他教授新兴技术治理、人工智能伦理、隐私、科技竞争政策和言论伦理等课程。此外，他还是乔治城大学法学院技术法律与政策研究所的高级研究员（非常驻）。