香港《点心日报》1月10日文章 ，原题：中国即将在人工智能算力领域取得主导地位 亿万富翁马斯克称中国将在人工智能（AI）算力领域“远超世界其他地区” ，这在一些西方圈子里引发质疑。然而，他的评估与其说是挑衅 ，不如说是对事实的冷静解读 。这位技术专家所承认的正是华盛顿政策制定者不愿面对的现实：北京已在AI领域构建起结构性优势 ，任何西方限制都无法将其抹去 。
马斯克所阐述的，是资本市场、能源规划者以及严肃的AI研究者们已经看到的事实。中国并非仅仅在AI领域追赶 ，而是正构建一个工业基础 ，这个基础决定谁将塑造下一个AI时代 。
出发点看似平凡却至关重要——电力 。训练前沿AI系统如今不再受限于精妙算法或风险投资家，而是电力。电网瓶颈和审批延迟可能拖慢美国在AI领域的进展 。马斯克目睹了AI基础设施在美国对能源的巨大消耗，警告说这是瓶颈 。而中国已悄然为有关局面做好准备。中国建成当今世界最强大的电力基础设施 ，涵盖煤炭 、核电 、水电以及规模庞大且不断增长的风力发电机和光伏电站。高盛估计 ，到2030年，中国可能拥有的电力容量将是全球数据中心电力需求总量的3倍多 。这意味着 ，当美企还在为电网接入四处奔走、向监管机构苦苦恳求时 ，中国的AI集群可以接入一个从一开始就为工业级负载设计的电网 。
从宁夏的沙漠（曾被视作不毛之地，如今已被风电场和光伏板覆盖） ，到将海上风电与特高压输电线路相连的沿海省份 ，中国所实现的不仅是发电装机容量，更有备用电力容量。中国有能力将全新的清洁能源基地用于高耗能算力产业 ，同时仍满足制造业 、运输业和居民用电需求 。
自华盛顿实施相关管制以来 ，中国产业一直承受着巨大压力，但他们并没因此放弃AI ，而是通过调整设计来克服这些限制 。摩根士丹利2025年的一份报告预测 ，中国AI级GPU的自主研发率有望在2027年超过80%。这并非简单的替代进口，而是对芯片架构 、先进封装、集成和自主研发工具链进行深思熟虑的投资 。当中国工程师说“我们会搞定芯片 ”时，他们所言源于过去30年来弥合远超以往技术差距的实践经验 。
北京已明确表示 ，到2027核心AI技术必须实现“安全可控 ”。由中国工信部牵头的一项计划提出 ，到2027年推动3至5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化 、全覆盖的行业大模型 ，打造100个工业领域高质量数据集 ，推广500个典型应用场景 。这不是炒作的修辞，而是部署的语言 。西方讨论仍常围绕演示效果和估值打转 ，中国则聚焦于将AI融入工厂 、物流中心、电网和市政服务。
中国“AI四小龙”接连上市 ，不仅仅是金融事件，更标志着本土大模型产业已走向商业成熟 ，并在某些领域开始超越西方同行 。斯坦福大学一项分析发现 ，2024年8月至2025年8月期间，中国开发者贡献了17.1%的模型下载量 ，高于美国开发者的15.8% 。更令人瞩目的是 ，到2025年底，很多新的微调模型都是基于中国基础模型构建的。换句话说，全球开源AI生态系统正向中国基础架构转移。
华盛顿的芯片禁令非但未能扼杀中国AI产业 ，反而产生了意想不到的结果——迫使中国开发者变得极度高效 。最终成果是一系列模型 ，无论从成本还是能耗来看，其性价比通常都优于西方那些臃肿的系统 。中国正从依赖进口GPU转向大规模自主生产。
幻想中国在AI时代永远只能扮演配角是不现实的 。如马斯克所说：照此趋势 ，中国将在AI算力上大幅超越任何竞争对手 。与其对这种前景一味抵制 ，华盛顿、布鲁塞尔等更明智的做法应是选择性的合作 、有智慧的竞争，并承认AI的重心已不再局限于硅谷 ，如今正日益转移到北京 、上海、深圳以及为数据中心提供强大动力的能源密集型中国内陆地区。（辛斌译）
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