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2026全球AI竞赛白热化:中美领衔,中国有望成AI基建狂魔!

必争之地

2026年,全球AI竞赛进入白热化,巨额资金以前所未有的规模涌入。美国仅微软、谷歌、亚马逊、Meta四大科技巨头就预计投入约6500亿美元;中国到2030年累计投资将达10万亿人民币;欧洲与日本分别公布了2000亿欧元和1万亿日元的投资计划。这么多钱投向哪里?建电网、拼芯片、抢购光模块、扫货变压器,仅仅是基础。一个更深层、决定AI竞赛胜负的关键领域,正成为全球各国战略布局的重中之重,那就是AI基建。

3月10日,英伟达CEO黄仁勋以个人名义发表了长篇博文《AI is a five layer cake》(AI是五层蛋糕),这是他时隔五年后再次发布这类深度文章。在他看来,AI远不只是ChatGPT或某个搜索产品,而是一个完整的系统。他把这个系统分为五层:能源、芯片、基础设施、模型和应用,就像一层层堆叠的蛋糕,每一层都支撑着上一层的运转。这个框架也同样适合分析全球AI竞争格局。

能源层是根基,核心在于电力。当前的电力格局中,中国不仅总量最大,是美国两倍多,在火电、风电、水电、光电、核电这些主要发电领域,中国都是世界第一。相比之下,美国的发电量不足中国的一半,还要面临电网设施老化、东西部电网各自为政的结构性难题。就像网友总结的:“AI的尽头是算力,算力的尽头是电力,电力的尽头是中国”。在能源层,中国无疑是完胜的一方。

能源层之上是芯片层。美国在先进芯片制程领域处于领先地位,中国也正加速追赶。过去有种普遍的看法,认为顶尖大模型的训练必须依赖最先进的芯片,仿佛芯片被卡脖子,就跑不出顶级大模型。但DeepSeek打破了这一局限,它凭借对混合专家模型(MoE)、多头潜在注意力(MLA)等架构的算法创新,在有限算力条件下实现了大模型性能的突破性进展。大模型突破芯片局限,国产芯片也持续发力,华为发布的韬(τ)定律为中国半导体产业另辟蹊径,预计到2031年,其高端芯片晶体管密度将达到1.4nm制程的同等水平。海光、寒武纪、昆仑芯等国产芯片力量,也都在各自领域取得突破。与之对应,英伟达的芯片,正从美国不卖变成中国不买。美国商务部长卢特尼克4月22日在国会听证会上接受质询,谈及英伟达H200芯片对华销售情况时说:“迄今为止,中方一块芯片也没买,因为他们希望将投资重心放在本土产业发展上。”黄仁勋都只能沮丧地说:“我们成了一家双方都‘禁足’的公司。”然后强调:“要记住,半导体归根结底是制造业,谁要是觉得中国做不出来,那就真的看走眼了。”

AI大模型这层。2025年7月数据显示,全球运行的AI大模型约3755个,其中1509个来自中国,数量位居全球第一,在开源大模型下载量这项关键指标上,中国也位居第一。4月13日,斯坦福大学HAI实验室发布2026年度《AI指数报告》显示,中美大模型性能差距已收窄至39分,两年前,差距还超过300分。这份报告发布后不到两周,DeepSeek - V4预览版发布并宣布开源。其中V4 - Pro版本在数学、STEM、竞赛型代码等领域,性能比肩世界级闭源大模型,并超越了所有已公开的开源大模型。更值得关注的是,V4优先适配了华为等国产芯片,完成了从英伟达CUDA生态向华为CANN架构的底层迁移,完成了国产大模型与国产芯片的自主闭环。

芯片、大模型这层,美国是领先,但中国加速追赶,而在最顶层的应用层,中国优势就相当明显。去年底,中国国内生成式AI用户规模突破6亿,普及率达42.8%,尤其是18 - 24岁年轻群体中,普及率更是超过91%。而美国AI普及率为28.3%、欧盟为32.7%,都低于中国。经历过技术代际落后的中国人更害怕落后,反而对新技术的拥抱更加开放和积极。这是个由14亿人组成的超大规模单体市场,不仅对AI接受度极高,应用场景还异常丰富。今年3月,曾经“让好莱坞颤抖”的美国AI视频生成平台Sora,因商业模式不可持续宣告关停,同一时期,中国视频创作者们却靠着Seedance制作的AI短剧成功实现盈利。一家杭州企业睿琪软件,还凭借一款教外国人识别花卉的AI应用年入10亿。麻省理工学院的报告直接指出,尽管美国企业已经投入超300亿 - 400亿美元用于生成式AI,但高达95%的试点项目未能转入实际生产阶段。AI技术的先进性固然重要,但谁能率先大规模应用新技术,同等重要。

总体来看,在能源层、应用层,中国有明显的领先优势;在芯片层,中国和美国还有差距,但正在奋力追平;在模型层,中美各有所长。下一个阶段竞赛焦点已然明确,第三层AI基础设施成为决胜关键。

全球抢滩

谁能化身“AI基建狂魔”,谁就能赢得先机。然而,建造算力中心绝非易事,它既要整合芯片、光模块、服务器等关键设备,还牵扯到土建、供电、冷却等工程环节。这是一项复杂的系统工程,一块短板没补上,就可能满盘皆输。眼下,各国正在使出浑身解数攻克这一难题。

美国是在AI基建上砸钱最多的国家。仅2026年,Meta预计投资1350亿美元、微软1050亿美元、谷歌1850亿美元、亚马逊2000亿美元,四家投资总额相比去年大幅增加70%。巨头们也心知肚明,光靠烧钱是不够的。于是,美国企业开始“合纵连横”,组合各自优势,互相补短板。OpenAI与甲骨文等发起了“星际之门”计划,投入5000亿美元扩建AI基建;微软与贝莱德、xAI等结成联盟;英伟达10亿美元入股诺基亚,想把全球数百万个基站打造成算力节点……

不过有时候,卡住整体进度的偏偏就是些不起眼的小环节。2026年,美国原计划新建的数据中心项目,有近一半延期或取消,原因是关键零部件短缺,尤其是变压器等电力设备不足。Crusoe能源与基础设施负责人安德鲁·利肯斯打了比方:“供应链中任何一个环节延误,整个项目就无法交付,简直像玩一场疯狂的拼图游戏。”为应对这种困境,白宫一口气提出90多项政策,甚至专门成立了一个跨部门的AI基建工作组。有人戏称,此举是在学习中国发改委的产业政策。为了不掉队,美国也顾不了那么多。

欧洲虽然雄心勃勃,要在2030年前撬动高达2000亿欧元的投资,现实却很骨感。在AI硬件方面,欧洲严重依赖外部供应,半导体全球份额仅占10%,即使是意大利的顶尖超算Colosseum,其核心架构也依赖英伟达。法国总统马克龙曾承认,欧洲AI基建高度依赖美国和中国,亟需建立自主产业能力。拖慢欧洲步伐的,还有各国在法规和利益上的巨大分歧。欧盟《人工智能法案》,耗时3年才勉强达成共识,这种漫长的博弈对于AI这种快行业来说,黄花菜都凉了。

亚洲方面,日本今年计划投入3873亿日元(约24亿美元)用于AI基建,韩国制定了规模为10.1万亿韩元(约70亿美元)的AI专项预算。这和中美动辄千亿级的投资相比,显得有些不够看。并且,AI训练需要海量数据作为养料,而日韩在数据规模上天然受限。日韩也深知这点,选择避开与中美正面交锋,另辟蹊径。日本打算放弃通用大模型竞赛,专注打造“实体AI”。软银、NEC、本田等本土巨头联手,共同推动AI与汽车、机器人等实体经济深度融合。韩国也选定了NAVER Cloud、Upstage、SK电讯等五个联合体,启动“主权AI”战略,目标是建立一套专属韩国的AI体系。

从全球范围来看,AI竞争的核心赛场还是在中美之间。

AI基建狂魔

重新审视AI基建的难点,就能看清中国的优势。其中之一,便是国家调度电力和算力资源的能力。早在四年前,中国就布局了一项极具战略眼光的大国工程:东数西算。这项与“南水北调”“西电东送”比肩的战略,核心就是让东部蓬勃的算力需求无缝对接西部充沛的绿色电力。今天,在贵州深山、宁夏戈壁、甘肃沙漠里,都藏着世界级的算力枢纽。更巧妙的是,算力和电力之间还能协同作战。白天用电高峰时,系统就暂停非紧急的AI训练任务,减轻电网压力;夜间风电充沛,就全速跑算力,吃掉多余绿电;同时,AI模型还能反过来帮助电网进行智能调度。电力支撑算力,算力优化电力,形成了闭环,实现了成本与效率的黄金平衡。

目前,中国算力总规模跃居全球第二,超算数量登顶世界第一。并且,算力总规模年均增速高达30%,这意味着不到三年就能翻一倍。支撑这种增长的,是“全国一盘棋”的调度能力。

若将视角聚焦到数据中心本身,小到螺丝钉,大到机房,中国都拥有全链条的自主制造能力,这也是一项重要优势。AI芯片领域,华为昇腾、海光信息、寒武纪等国产芯片厂正快速崛起。去年,国产芯片在国内的市占率提升至41%,出货超165万片。AI推理服务器领域,中国有五家企业闯进全球前十,分别是浪潮、华为、新华三、中科曙光、联想。光纤领域,长飞光纤、亨通光电、中天科技、烽火通信四家企业跻身全球十强。光模块领域,全球前十厂商中有七家是中企。“易中天”(新易盛、中际旭创、天孚通信)三家公司占据了800G/1.6T高速光模块市场六成份额。各国都缺货的变压器,中国占据了全球60%产能。

此外,中国在AI基建上还有一个潜在优势:工程基建速度。美国建设一座AI超算中心,需要约三年时间。中国一座大型数据中心的建设周期为18到24个月,如果用预制化、模块化方案,可缩至6个月甚至更短。

中国速度背后的根基是什么?是“人”。中国每年培养科学、技术、工程和数学(STEM)专业毕业生超500万人,顶尖AI研究人员占全球50%。这种人才生态,让创意以惊人的速度落地生根。中国拥有庞大的产业工人大军:电工、建筑工、管道工、钢铁工、安装工……没有他们的高效协作与快速响应,再先进的蓝图也只能停留在纸面。

说到底,AI基建的竞争是对一个国家过去所有基建积累和综合国力的“期末结算”。曾经,我们没有高铁,如今却建成了超过5万公里的世界最大高铁网络。曾经,我们是电力穷国,如今却成为了全球唯一全民通电的国家。曾经,我们的国土被高山天堑阻隔,如今在世界最高桥梁前500名中,我们独占439座。历史已经证明,中国是当之无愧的基建狂魔。未来必将证明,在AI时代,我们同样能成为引领世界的AI基建狂魔。

http://www.rkmt.cn/news/1447431.html

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