无论黄仁勋的“私人谈话”是否真实，其核心逻辑直指AI竞争的本质：人、能源、制度三

无论黄仁勋的“私人谈话”是否真实，其核心逻辑直指AI竞争的本质：人、能源、制度三重效率的较量。 第一是“人”的规模与强度。中国有约百万工程师团队以“24×7”模式投入大模型研发，形成可调度的智力集群；而硅谷全职从事大模型的人员仅约2万人，数量级上被大幅压制。 第二是“能源”成本。美国各州对数据中心征收“气候恢复费”，电价高企，而中国依托特高压电网与清洁能源布局，将工业电价压至0.056美元/千瓦时以下，使AI训练成本成为结构性优势。 第三是“制度”效率。当美国在50多项法规与CFIUS审查中内耗时，中国以“冷冻塞”式顶层设计——一旦风险过热即自动熔断——既控制系统性风险，又为创新保留充足空间。 美国的出口管制非但未能遏制中国AI发展，反而触发“斯普特尼克时刻”：华为昇腾芯片从28nm快速迭代至7nm，DeepSeek用2048张A100训练出6700亿参数模型，都是被制裁倒逼出的技术极限压榨。据信通院预测，2027年中国智能算力将达1117.4 EFLOPS，占全球总量约45%-50%。若计入在建数据中心、国产AI芯片扩产及国产替代加速等潜在产能，中国名义算力或可短暂超过全球总和，但实际可调度算力仍受限于芯片良率、上架率与网络协同效率。 五年内全面超越美国或仍显乐观，但“平分天下”已成可能。这一趋势足以重构全球科技格局，推动AI芯片、数据中心、能源基础设施与国产软件链全面重估。这不是追赶，而是一场静默却深远的范式转移。