全球AI「算力戰爭」進入2.0階段：一份來自前線的深度戰報——Jefferies 2025年12月報告《China AI in a Global Context》拆解一句話結論「晶片禁令」並沒有拖慢中國AI，反而逼出了全球最激進的「電力-模型-應用」三位一體替代方案。美國仍在模型單點領先，但中國正用「西電東送+開源模型+超級應用」的組合拳，把差距從16%壓縮到8%，並在電力成本、部署速度、生態整合三個維度實現反超。一、模型層：開源與閉源的新典範過去三個月，全球大模型排行榜發生了微妙卻決定性的變化。 Google的Gemini 3 Pro以73分（Artificial Analysis綜合得分）首次超越OpenAI的GPT-5.1，成為新的「宇宙第一」。然而真正讓業界震驚的是，中國公司Moonshot的Kimi K2 Thinking以67分躍居全球第四，也是前十名中唯一的開源模型。這意味著，在晶片受限、算力受限、資料受限的三重枷鎖下，中國團隊用更少的資源把效能差距從16%壓縮到8%。更值得關注的是，開源生態正在形成「降維打擊」。 Kimi K2開源後，社群在21天內衍生出200多個垂直微調版本，涵蓋金融、醫療、製造、法律等場景；智譜AutoGLM把「手機AI Agent」框架完全開源，讓中小型手機廠商7天就能部署自己的語音助手，成本下降90%。反觀美國，Claude、GPT-5、Gemini仍堅持閉源路線，雖然單點性能領先，但每一次迭代都要重新投入數億美元算力。中國用「生態換時間」的策略，正在把技術差距轉化為工程效率優勢。二、電力層：國家級工程對市場化僵局的碾壓如果把AI比喻成汽車，模型是引擎，電力就是汽油。美國之所以在模型上敢“大力出奇蹟”，是因為過去十年享受了頁岩氣革命帶來的廉價電力。然而當AI訓練叢集從1萬張GPU膨脹到10萬張，電力供給的短板突然暴露：到2028年，美國資料中心將出現12GW缺口，相當於紐約市峰值負荷的1.5倍。問題的根源不在發電，而是在輸電。美國電網由3000多家獨立營運商掌控，跨州輸電項目平均需要8年審批，特高壓（UHV）線路長度幾乎為零。於是，北維吉尼亞、加州、德州三大IDC叢集陷入「有電送不到」的尷尬：當地再生能源棄風棄光率高達18%，而新建一條500kV線路需要至少5年環境評估。 hyperscaler們被迫尋找替代方案：微軟簽下20年核電PPA，亞馬遜收購比特幣礦場改造IDC，Google投資小型模組化反應器（SMR）——但所有這些方案的建設周期都在5年以上，且成本高昂。中國則把電力問題上升為國家戰略。 「東數西算」工程在內蒙古、寧夏、貴州、甘肅四大樞紐新建資料中心，配套建設50,000公里UHV線路，把西部風電、太陽能以±800kV直流直送東部。貴州IDC的到戶電價低至3.2美分/kWh，僅為美國平均的三分之一；整個「西電東送」年輸送電量9,200億度，相當於德國全年用電量。到2030年，中國AI電力成本預計290億美元，美國則高達600億美元——差值正好是一個OpenAI的估值。三、應用層：超級App的入口戰爭模型和電力解決之後，最終要回到使用者。美國AI應用呈現「API經濟」特徵：ChatGPT雖然擁有7.76億月活，但電商、支付、社交、地圖仍被亞馬遜、蘋果、Meta、Google把持，使用者需要在多個App間跳轉。中國則直接把AI Agent做成「作業系統」。字節跳動與努比亞合作的「Doubao手機」在12月1日發售3萬台，1秒售罄，黑市溢價300%。這款手機的核心不是硬體，而是內建的Doubao Mobile Assistant——一個運行在系統層的GUI Agent，使用者只需說“幫我訂一張明天去上海的高鐵票，靠窗，用支付寶付款”，Agent就能自動打開12306、選座、調起支付寶、完成人臉支付。更激進的是，阿里巴巴把Qwen App升級為“AI生活入口”，整合淘寶、支付寶、高德、餓了麼、釘釘，使用者可直接語音下單、打車、付款、生成PPT。這套打法繞過了傳統API整合的障礙：微信、淘寶、支付寶雖然封鎖了外部API，卻無法阻止系統級Agent模擬點選。結果是，中國AI應用首次實現了“模型即入口，入口即交易”，使用者留存和變現效率遠高於美國同行。四、產業鏈投資機會地圖當「電力-模型-應用」三位一體跑通，投資機會也隨之清晰。在中國一側，UHV和電網自動化是最大贏家：國電南瑞、許繼電氣、平高電氣直接受益於50,000公里線路建設；IDC營運商GDS、世紀互聯、光環新網在西部上架率從40%提升至80%，毛利率提升10個百分點；AICUSB方面，寒武紀、升級電力開源模型公司如月之暗面、智譜、深度求索則以社群生態反哺模型迭代，形成「越開源越強大」的正循環。在美國一側，電力缺口反而催生了新的避險標的：Constellation Energy憑藉核電PPA成為微軟、Google的「指定供應商」；Vistra等燃氣調峰電站在德州電價飆升中賺取超額利潤；而高電價地區的IDC營運商Digital Realty、Equinix則面臨成本擠壓，估值承壓。五、風險與反身性任何宏大敘事都有裂縫。如果美國進一步收緊晶片出口，把H200也納入禁售清單，中國國產晶片將直接受益，但短期性能差距可能重新拉大。中國西部IDC建設高度依賴地方財政補貼，若地方債務問題惡化，上架率可能低於預期。更長遠的風險在於技術路線顛覆：一旦量子運算或光子晶片提前商用，現有「電力-模型」平衡將被打破，所有重資產投入都可能瞬間貶值。六、結語：從晶片戰爭到電力戰爭回顧2022-2025年的AI競賽，第一階段是“晶片戰爭”，美國用A100/H100禁售延緩中國步伐；第二階段是“模型戰爭”，中國用開源+場景把性能差距壓縮到個位數；如今進入第三階段——“電力戰爭”，勝負手部不再是矽谷的性能差距壓縮到個位數；如今進入第三階段——“電力戰爭”，勝負手部不再是矽谷的演算法，而是可再生電力當美國還在糾結「能不能賣H200」時，中國已經把問題升級成「如何把整個西部的綠電搬到東部IDC」。這不是簡單的技術競賽，而是一場國家級資源調度能力的較量。誰控制了電力，誰就控制了模型的定價權；誰控制了定價權，誰就控制了AI時代的作業系統。這句話，或許就是2025年AI戰爭的最佳註腳。（TOP產業報告）

導語：中美作為全球AI領域的核心競爭者，中國籍AI研究人員的留存與流動直接影響兩國科技競爭力格局。12月3日，美國智庫卡內基國際和平基金會發佈分析文章《頂尖中國AI研究人員是否選擇留美？》，直面中美戰略博弈中科技人才競爭這一核心議題。文章通過對保爾森研究所（Paulson Institute）資料集《全球AI人才追蹤報告》（Global AI Talent Tracker）的獨家追蹤與更新，以詳實資料揭示了近年來頂尖中國籍AI研究人員的職業去向，以及美國對中國AI人才的留存能力與吸引力變化。研究發現，儘管中美關係持續緊張，但絕大多數研究對象仍選擇留在美國，這凸顯了美國當前科研生態系統的“留存”能力依然穩固。但與此同時，文章也指出，美國在“吸引”新一代中國頂尖人才方面已出現明顯的乏力跡象，中國本土科研機會的崛起、AI研發環境的改善，正在改變人才流動的初始選擇。長期以來，來自中國的研究人員一直是美國企業和大學前沿人工智慧研究的最主要貢獻者之一。對頂尖AI研究論文的分析顯示，原籍中國的作者對美國AI成果的貢獻，即便沒有超過美國本土作者，也與之不相上下。但過去七年不斷升級的中美緊張關係引發了一個新問題：這些在美國工作的中國籍AI研究人員如今是否在大規模返回中國？更尖銳地說：美國是否正在培養那些最終會為其頭號地緣政治對手建構AI能力的研究人員？為解答這一問題，我們利用並更新了保爾森研究所（Paulson Institute）2020年一項研究中的獨特資料集——《全球AI人才追蹤報告》（Global AI Talent Tracker）（本文作者馬特·希恩是該研究的作者之一）。該資料集包含675名頂尖AI研究人員的樣本，這些研究人員的論文均被全球頂級AI會議——2019年神經資訊處理系統大會（NeurIPS 2019，接收率約為20%）接收。資料涵蓋了這些研究人員的本科畢業院校（大致可作為原籍國的參考指標）、研究生就讀院校以及當時的工作單位。在這675名研究人員中，截至2019年，恰好有100名中國籍研究人員在美國機構從事研究工作。為評估美國是否留住了這批頂尖AI人才，我們近期收集了這100名研究人員如今的工作去向的更新資訊。結果顯示，其中87人仍就職於美國機構，僅有10人前往中國企業或大學工作，其餘3人則隸屬於其他國家的機構。圖一：2019–2025年，頂尖中國籍AI研究人員的職業路徑。註：國家隸屬關係基於研究人員目前所在機構的總部所在地。來源：保爾森基金會與卡內基國際和平研究院這對美國的AI競爭力而言是個好消息——或許也令人意外。從歷史上看，赴美攻讀博士學位的中國研究人員留美率極高，約90%會長期留在美國。但在過去五年中美緊張關係加劇的背景下，多項研究表明，多個學科領域選擇離開美國返回中國的研究人員數量大幅上升。在此背景下，我們關於中國出身的AI研究人員的資料，顯示了美國作為AI前沿研究工作地的持續吸引力。但擔憂依然存在。儘管資料顯示美國有能力留住已在美的頂尖AI研究人員，但有跡象表明，美國吸引中國人才的能力正在減弱。儘管相關資料有限，但顯然，如今有更大比例優秀的中國AI研究人員選擇一開始就留在中國，而非前往美國。留美障礙與離美原因近年來，多位備受關注的中國AI研究人員決定離開美國返回中國，這引發了廣泛關注。每位研究人員回國的原因各不相同，且往往帶有個人因素，但近期的地緣政治動盪為希望留美的中國研究人員製造了新的障礙和壓力。自2018年起，一系列針對學生簽證的實際限制和擬議限制——包括討論全面禁止中國學生入境——讓許多中國研究人員陷入不確定狀態。中國申請者面臨簽證續簽的長期拖延，這使他們無法確定自己是否能完成學業並留美工作。許多選擇留下的研究人員表示，受中美科技的緊張局勢和工業間諜活動（industrial espionage）指控的影響，他們的工作被籠罩在懷疑的陰影之下。多起針對在美中國研究人員的備受關注的起訴案件，讓這一群體不寒而慄，但經進一步調查後，其中多數案件都不了了之。2021年一項針對自認為是中國出身的大學研究人員的調查顯示，42%的受訪者表示遭受過美國政府的種族定性（racially profiled）。在此期間，與中國工程師和研究人員的交流中，有多人講述了自己或同事、朋友的電子裝置被美國海關官員沒收並搜查的經歷。新冠疫情期間實施的旅行限制，進一步削弱了中國研究人員赴美或返美的意願和機會。2020年2月，美國總統唐納德·川普（Donald Trump）第一屆政府禁止過去兩周內曾在中國境內的外國公民入境，中國隨後於3月出台了針對入境旅行的限制措施。即便中國於2023年正式重新開放邊境，兩國間的航班數量依然稀缺，如今的每日航班量仍不足疫情前水平的30%。除了這些留美障礙外，中國的AI產業也對海外研究人員產生了更強的吸引力。就在五到十年前，如果有人想在AI研究的全球前沿領域工作，在中國能獲得的機會相當有限。但如今，中國的企業和大學在突破性研究和前沿AI模型訓練方面已迅速趕超，讓這些研究人員無需遠渡重洋、使用第二語言，就有機會從事這類工作。誰選擇留下，誰選擇離開儘管存在這些新的推力與拉力因素，但六年後，資料集中的絕大多數研究人員仍選擇繼續在美國機構工作。在此期間，許多人從美國大學轉入了私營部門。在這87人中，41人目前就職於美國公司，40人在美國大學擔任教授職務，另有6人要麼正在攻讀博士學位，要麼處於博士後研究階段。在就職於美國公司的研究人員中，超過一半受僱於"七巨頭"科技公司（Magnificent Seven）——Google（Google）、亞馬遜（Amazon）、蘋果（Apple）、元宇宙（Meta）、微軟（Microsoft）、輝達（Nvidia）和特斯拉（Tesla），其餘人則效力於美國一些頂尖的AI初創企業。這87人中還有3人在美國創辦了自己的初創公司。儘管100名研究人員中僅有10人返回中國機構工作，但那些選擇回國的研究人員往往具有巨大的影響力。其中2人創辦了自己的初創公司，2人在聚焦AI的科技巨頭中擔任領導職務，5人成為中國頂尖大學的教授。歸國者之一是明星研究人員楊植麟（Yang Zhilin），他於2015年從清華大學本科畢業，隨後前往卡內基梅隆大學（Carnegie Mellon University）攻讀電腦科學博士學位。在卡內基梅隆大學期間，楊植麟作為第一作者發表了多篇被廣泛引用的研究論文，合著者包括多位全球極具影響力的AI研究人員。2023年，楊植麟返回中國創辦了月之暗面人工智慧公司（Moonshot AI），其中文名是為了致敬他最喜歡的專輯。此後，月之暗面融資超過10億美元，並行布了多款全球性能領先的開源大語言模型（open-source OS models）。如今，許多美國初創企業正在採用並基於另一款中國大語言模型Kimi進行研發。他們在解釋這一選擇時，經常提到中國模型往往兼具強大性能和高性價比，而這些是OpenAI和Anthropic等美國企業發佈的封閉專有模型所不具備的。楊植麟的經歷凸顯了一個事實：儘管地緣政治競爭不斷升級，但中美AI研究界依然深度交織，通過人員、思想以及如今頂尖AI模型的豐富跨境流動緊密相連。月之暗面在過去一年迅速完成多輪融資，受到頭部基金、網際網路巨頭與產業資本的密集下注。圖源：VCG錯失下一代人才儘管美國在過去六年成功留住了大部分中國AI研究人員，但有跡象表明，其吸引中國新人才的能力已有所下降——考慮到中國在全球AI人才中的佔比，這一趨勢可能並不樂觀。最初的《全球AI人才追蹤報告》的資料來源於2019年神經資訊處理系統大會（NeurIPS）的研究人員。當時，中國籍研究人員佔該會議論文作者的29%，超過了美國的20%和歐洲的17%。對美國而言幸運的是，這些中國籍作者中的大多數（以及來自世界各地的研究人員）選擇在美國機構開展研究。從這675名頂尖研究人員2019年的所屬機構來看，59%就職於美國機構，相比之下，中國機構佔11%，歐洲機構佔10%。在本科畢業於中國的研究人員中，56%在美國機構學習或工作，37%在中國機構。而在所有就職於美國機構的研究人員中，31%的人本科學位授予自美國，其次是中國（27%），歐洲和印度各佔11%。圖二：頂尖AI研究人員的主要工作國家，2019年與2022年。註：國家隸屬關係基於研究人員目前所在機構的總部所在地。來源：保爾森基金會三年後，保爾森研究所利用2022年神經資訊處理系統大會（NeurIPS 2022）的論文作者資料重新開展了這項研究。到那時，中國籍研究人員佔抽樣作者總數的比例已接近一半，中國機構的佔比也翻了一番多，達到28%。這一數字仍遠低於美國的42%，但已足以表明中國在產出當年眾多頂尖AI研究論文方面極快的追趕速度。這也意味著，更多頂尖中國研究人員選擇留在中國而非前往美國。2022年的研究並未提供本科畢業於中國的研究人員中，有多大比例留在國內攻讀研究生學位並工作的具體資料，但該研究指出，越來越多中國出身的研究人員選擇留在中國。圖三：頂尖AI研究人員的來源國（基於本科教育背景）。來源：保爾森基金會如果這一趨勢持續下去——中國籍頂尖研究人員佔比不斷上升，而其中前往美國的比例持續下降——這對美國競爭力而言並非一個好兆頭。幾十年來，美國積累了大量精英研究人員，他們來自中國但選擇長期在美國生活和工作。如果這類人才流動停止——甚至更糟，出現逆轉——美國將難以培養和吸引足夠多的優秀研究人員來填補這一空缺。"全方位"戰略在建構和部署全球最先進、最高效的AI系統方面，美國仍保持諸多優勢。在獲取用於訓練和運行AI系統的尖端晶片方面，美國相較中國具有顯著優勢。儘管部分中國應用程式迅速崛起，但Google（Google）和元宇宙（Meta）等美國科技巨頭擁有更龐大、更多元化的全球使用者基礎，這讓它們在市場切入點和使用者洞察方面擁有中國同行所不具備的優勢。但美國AI生態系統最強大的長期優勢之一——全球最優秀的研究和工程人才庫——正面臨風險。要降低這些風險，就需要採取"全方位"戰略來培養、吸引和留住世界級AI研究人員。這需要加大對美國高中的投資，讓美國人具備進入AI領域工作的基礎能力；同時需要提供研究經費並確保簽證政策的穩定性，以吸引全球最優秀的國際學生來美攻讀研究生學位；還需要營造良好環境，讓包括中國在內的世界各地最優秀的AI研究人員願意在美國生活並行展事業。這些都並非易事，但前進的道路，以及成敗的關鍵，已然十分明確。 (IPP評論)

真正的紅利可能就藏在那些不起眼的一線工位上當前，中國汽車產業競爭日趨白熱化，“價格戰”持續擠壓利潤空間，降本增效已經從各大車企的“可選項”變成了“生存題”。面對重資產、高成本的製造體系，如何找到輕量化、可持續的增效路徑，是各大車企，乃至眾多供應鏈工廠的挑戰。正解局也發現，現在參加“飛書效率先鋒大賽”的企業也是越來越多。為了幫助企業在AI時代下更好地實現數位化建設和數智化加速，切實降本增效，飛書至今已經聯合400多家企業落地600場效率先鋒大賽，培養近5萬效率先鋒。他們的模式是通過比賽的方式，激發出真實的AI賦能製造的場景，讓更多的企業看到新的可能，包括美宜佳、海大、極兔、蔚來在內的眾多企業都通過這場比賽實現了業務的重塑和效能的提升。今年10月，飛書再次啟動了面向全國範圍的企業先鋒們進行參賽案例徵集，通過激烈PK，將於12月角逐出全國12強和效率先鋒年度總冠軍。在這個過程中，吉利汽車研究院提交的“尺寸檢測智能化”項目尤為引人注目——幾個車輛工程師，用飛書AI工具，一下子就省下了近千萬元的裝置投入。不依賴天價的國外硬體，不等待漫長的IT排期，這場比賽讓我們看到了當AI深入產線，也可以和製造業發生“化學反應”：通過AI的柔性賦能，企業將一線員工的現場經驗直接轉化為創新的驅動力，從而繞過沉重的硬體與IT依賴，讓AI直接解決產線“最後一公里”的痛點。製造業的競爭力，也由此被重新定義。在整車製造中，尺寸檢測是汽車質量與安全的核心環節，幾毫米的誤差都有可能產生重大影響。傳統流程中，技工老師傅們需要將資料先寫在零件上，再抄到紙上，最後輸入電腦，每一次檢測要耗時45分鐘，不僅效率低，還非常容易抄錯。吉利汽車生產線轉折發生在身處一線的吉利汽車研究院試制中心研發團隊中。他們避開了“硬裝置”路徑，選擇用輕量化的飛書AI重構檢測流程，通過飛書開發了一個智能助手，把傳統的“手寫錄入測量值+人工資料分析”的模式，轉化為“語音生成測量值+智能決策分析”的新形態。具體而言，在採集端不再用手抄，而是利用飛書的AI語音識別與即時字幕能力，建構新的採集方式，不容易出錯，每個資料的標註來源也更清楚。同時基於飛書的工作配方AI呼叫功能和多維表格來清洗資料，解決了資料乾不乾淨、準不準確的問題。最後把之前吉利汽車研究院的5M1E方法拆解歸納成18種典型問題模型，預置到系統中，再利用AI對DTS尺寸的測量資料進行分析，實現了簡單、高效、精準的新檢測模式。在使用飛書AI後，吉利汽車研究院試制中心研發團隊明顯感到效率提升，很快就在同事之間形成了“越用越想用”的正反饋，極大節約了工時，以及對高昂裝置器材的依賴。但比技術更值得借鑑的，是推廣策略。他們用“老師傅”的名字來命名這些大模型，讓很多不願意用AI的老師傅，開始主動接觸大模型。甚至老師傅之間會調侃：“聽說老張你現在開始搞AI了？”這種巧妙的方式，既是對老師傅經驗的尊重，也是將工匠精神數位化的傳承。“我們也是在想辦法和一線的老師傅形成一種共贏的局面，”項目負責人表示，“當用老師傅的名字去命名問題分析模型時，好像月球上某一個環形山的名字，會有那麼一點點自豪感。”“製造業確實大而重，飛書給了我們一個四兩撥千斤的抓手。”這種“以人為本”的落地方式，讓AI在傳統的製造業中得以快速地“潤物無聲”。吉利汽車研究院重構車間工作流程的案例不是孤例，在飛書效率先鋒大賽中，我們還看到了很多奇思妙想。內江市的金鴻曲軸的前身為內江齒輪廠，始建於1958年，是一家具有40多年從事汽車發動機曲軸製造的專業廠家，現已形成年產各型曲軸300萬件的能力，在全國汽車發動機曲軸行業名列前茅。公司具有成熟的汽車曲軸製造工藝，近年來通過近十億元的投入，現擁有二十多條先進的曲軸生產線。金鴻曲軸的生產車間產線需要統計管理，統計員呂望是會計出身、無IT背景，卻是公司AI項目的先行者。通過飛書aily的拖拉拽式搭建和強大的知識庫直連能力，他在極短時間內搭建機器人、連通知識庫、本地化流程，過去需要IT部門排期的事，現在一線員工就能自主完成，並隨業務迭代持續最佳化。光飛書的自動提醒歸還功能，就讓金鴻曲軸六分廠的呆帳率下降了80%，每月節約0.64萬元，全年節省約10萬。“飛書aily一個好處就是我們對接那個知識庫的能力很強大，它可以直連，而且安全性也高，”呂望通過拖曳式的零程式碼搭建，將過去人工錄入的流程徹底數位化，也因此被上級看到，得到了肯定與嘉獎。金鴻曲軸員工王鵬程正在使用飛書在主要研究汽車智能化的四維圖新，產品質量的稽核也發生了革命性變化。“AI先預審，人工再覆核，這不是AI替代人，而是像師傅帶徒弟一樣。”一輛智能汽車，背後是數億行程式碼和高度複雜的系統，同時還有數十道質量體系的稽核。過去，每一次完整的稽核要牽涉到眾多部門、協調鏈條非常長，動輒折騰幾十天，企業消耗很大。而傳統的稽核工作也非常枯燥，需要翻看海量設計文件、人工核對流程、簽審，效率極低。業務團隊還要隨時需要停下來“配合檢查”，雙向內耗。而這些不會寫程式碼的稽核員就開動了腦筋，基於飛書的aPaaS平台和飛書aily，打造了新一代的AI全閉環智能稽核平台——SmartQMS。SmartQMS可以按照既定規則先行預審，人工隨後覆核，並將專業判斷反饋給AI，不斷豐富規則庫和樣例庫。這種持續的“反饋→學習→最佳化”循環，使AI的判斷能力隨著稽核場景的積累而逐步趨近專家水平。而稽核員也從繁瑣的重複勞動中解放出來，專注於複雜問題的決策。以一次典型的內部稽核為例：單次稽核由過去8個工時到現在的3個工時，效率暴漲超過60%！僅一個部門，一年就節省了24萬工時成本。一位來自新能源車企的行業大佬看到這個案例表示非常羨慕：“你們這個，是一個可以抄作業的方案。”在鵬飛集團，由飛書開發的智能化AI監測系統也解決了化工行業的安全管理難題。“在以前我們記錄是需要紙質版人工錄入，資訊滯後，現在通過AI可以去自動分析，定期推送，提升我們的工作效率。”工程師尚煬艦表示，在化工行業，自動化裝置的維護，往往靠技術人員接到提報後親自去維修。後來尚煬艦就通過飛書的多維表格搭建了一個集資料採集、故障診斷、報警處理於一體的智能化平台，可以將重大危險區氣體濃度監測跟AI即時結合，AI可以整理故障點，並提供解決方案。提升效率的同時，也減少了維修人員涉險的頻率。尚煬艦使用飛書檢閱資料通過AI的應用，工廠實現了24小時不間斷AI點檢，檢測效率提升了240倍，人身安全率達到了100%。不僅減少了檢修停機的損失，還節省了系統建設成本和人工成本，年增收約240萬元。基於這個創新，鵬飛集團獲得了兩項實用新型專利，省市級及全國行業大賽獎項，獲省市媒體採訪報導，成為了行業標竿案例。尚煬艦正在檢修機械從這些案例中不難看出，企業降本增效的任務不一定只有專家、高管才能完成，一線員工使用低門檻的AI工具也可以勝任。這也呼應了當下的產業趨勢：製造業的AI應用，正從“重硬體投入”轉向“重智能賦能”。而飛書效率大賽大賽之所以能集結130+家企業，也正是因為它提供了一條“短平快”的落地路徑：不依賴IT部門排期、不等待巨額預算批覆，一線員工用低門檻工具快速驗證價值，從小處撬動大變革。站在更高的角度看，飛書效率先鋒大賽的意義，不僅在於評選出優秀案例，更在於它驗證了一條AI落地的可行路徑：其一，是工具下沉，全員提效：讓AI從“技術部門專用”變為“一線員工好用”。在吉利，非IT背景的工程師經過短期培訓就能快速上手，短時間內搭建出全公司推廣的系統。陳冬傑甚至享受與AI博弈的過程：“當發現某些提示詞bug的規律後，我反向運用這個bug，用bug去打敗bug的時候，會有一定的爽感和成就感。”其二，是場景先行，小步快跑：飛書AI能從高價值、易落地的痛點切入，迅速建立信心。很多企業團隊從搭建平台到推廣全廠應用僅用了一兩個月的時間，這種速度在傳統製造體系中堪稱奇蹟。像金鴻曲軸的AI物料預警系統、鵬飛集團的智能監測系統，都是從最迫切的業務痛點入手，實現快速突破。其三，是人機共融，新舊協同：AI並不是要替代人，而是在尊重傳統經驗的基礎上，讓人與AI實現共贏。像吉利用老師傅名字命名AI模型的創新做法，不僅沒有引起牴觸，反而讓老師傅成為新系統的推廣者，這就形成了一個共贏局面。最重要的，還是成本結構和投資邏輯的改變：拿吉利來說，從千萬級測量機到百萬級掃描器，再到數十萬手持裝置，飛書AI帶來的，是從“硬體投入”轉向“智能化能力”的成本結構重寫。正如他們的團隊所言：“大家都覺得傳統製造行業非常大而重，同時要把那些最先進的一些網際網路技術引入到製造行業裡面進行協同落地，難度是非常高的……但用了飛書後發現，原來在製造行業除了一些普通的文件工作能夠提升效率，在那些一線的生產線上面，也有不少場景是可以通過AI和數智化工具去改變，慢慢地去撬動原有的一些固化的模式。”吉利汽車生產線長期以來，我們對“數位化轉型”有一個誤區：以為它必須是自上而下的，都是CTOCIO的事，是花大錢買系統的事。但這幾家企業的實踐告訴我們：真正的紅利，往往藏在那些看似不起眼的一線工位上。今天，這場由一線員工主導、飛書提供武器的“效率革命”，不再盲目追求系統更替、技術領先、國產替代，而是以“小切口、快迭代、重實效”的方式，逐步撬動中國傳統製造體系的深層變革。當老師傅們開始用AI傳承經驗，當一線工程師成為系統搭建者，他們證明了，當工具足夠趁手時，中國工人的創造力是驚人的。而企業的創新核心，也不僅僅在於高研發投入、技術的堆砌，更在於啟動人的創造性——讓一線員工成為變革的主體，用輕量化的工具解決實實在在的業務痛點。在這場席捲製造業的寒冬裡，這些能夠熟練駕馭AI的普通工人，或許才是中國製造最堅硬的底牌。 (正解局)

在近期的愛德華·陳傑出講座系列活動中，阿里巴巴集團聯合創始人兼董事長蔡崇信（Joe Tsai）分享了他對未來十年中國經濟增長的判斷。他以製造業、技術路線以及 AI 趨勢為線索，描繪了一個關於創新與動能重構的中國經濟未來圖景。一、中國經濟增長的底層邏輯：製造業升級 + 技術自立蔡崇信指出，中國未來的增長軌跡來自兩個關鍵方向：1. 製造業依然是中國的根基中國過去幾十年的財富增長，來自“以製造驅動出口”的模式。如今，這條路徑正在向更高端的工業體系升級。電動汽車電池產業太陽能電池板智能製造技術這些領域的全球領先，使“中國製造”變成“中國先進製造”。2. 技術自立是長遠發展的戰略必然在全球科技博弈加劇的背景下，加強自主技術研發、掌握關鍵環節，是確保中國經濟安全與長期競爭力的核心。這也是國家在“十五五”規劃中強調的重點。二、AI：決定未來十年的第一增長引擎在所有科技力量中，蔡崇信認為：人工智慧（AI）將是未來十年最重要、影響最深遠的經濟驅動力。中國政府在 AI 領域的策略以 “普及率” 為目標導向。例如：•2030 年實現 90% 的 AI 智能體與裝置滲透率蔡崇信強調，AI 的競爭最終不是“模型誰更強”，而是：誰能讓更多行業、更多人真正用起來。三、中國 AI 競賽的四大結構性優勢蔡崇信與陳教授總結了中國在 AI 領域的四項核心競爭力，它們將長期驅動優勢的形成。1. 能源優勢：電力成本與供給規模領先世界AI 模型訓練需要巨量能源。中國裝機發電容量為美國的2.6 倍每年新增發電容量為美國的9 倍電價比美國便宜約40%資料中心建設成本低約60%這意味著：中國能以更低成本進行大模型訓練與推理部署。2. 工程師紅利：世界最強 STEM 人才供給中國每年培養的 STEM 畢業生全球最多全球 AI 學者中，約半數擁有中國大學背景在 GPU 不足的環境中，中國工程師更擅長“系統層創新與效率最佳化”，形成反向優勢。3. 開源路線加速 AI 普及中國企業（如阿里巴巴）傾向採用開源模型。優勢在於：下載即可用，成本顯著降低企業能掌握資料主權加速行業普及，而非陷入“閉源 API 黑箱”蔡崇信認為：AI 的勝利取決於使用廣度，而不是模型參數規模。4. 國家戰略明確，為產業指明方向例如：五年內實現90% AI 普及率的明確目標。這激勵了國企、創新企業全面推動 AI：進政府體系進產業鏈進民用裝置進服務行業形成體系化推進。四、阿里巴巴的 AI 戰略：模型開源 + 雲作為基礎設施阿里的 AI 戰略用一句話概括：大模型開源，雲服務商業化。大模型：開源促進普及開源不僅讓更多開發者用上大模型，也讓中小企業能用低成本部署 AI。雲是盈利中心：AI 時代的“電力公司”蔡崇信把雲比喻為“新的公共事業（utility）”：當企業運行 AI，需要：儲存資料管理安全高性能網路調度體系晶片與伺服器基礎設施阿里雲未來將以“AI 基礎設施提供商”為核心定位。五、給年輕人的未來建議：掌握“AI 時代核心能力”蔡崇信給學生提出三大方向的建議：1. 培養核心思維能力獲取知識搭建分析框架得出獨立判斷學會提出真正的問題2. 建議學習編碼程式設計就像一門語言，能訓練邏輯能力，是 AI 時代基本素養。3. 投身未來關鍵學科資料科學 / 統計學：理解爆炸式增長的資料心理學 / 生物學：探索人類大腦如何成為“最節能的電腦”材料科學：決定未來半導體與算力效率結語：AI 是真實浪潮，長期價值剛剛開始蔡崇信強調：就像網際網路泡沫後的科技產業更加強大，AI 的長期價值也剛剛打開大門。對於年輕人來說：趨勢已來競爭激烈機會無限關鍵是：主動學習、提升能力，抓住未來十年的不對稱機遇。 (果粉碼農)

12月9日，Google正式發佈Android XR平台，並展示了與中國企業XREAL聯合打造的Project Aura——一款被定義為“Gemini AI第一雙原生空間之眼”的消費級AR眼鏡。在AI與XR深度融合的新戰場上，矽谷巨頭正在以一種前所未有的姿態，將核心硬體能力的話語權交到中國企業手中。這個訊號的深意，遠比表面呈現的更加複雜。當我們將視線穿透產品本身，審視這場發佈會背後的產業邏輯時，會發現在這個被視為下一代計算平台的賽道上，中國的光學系統、晶片設計和製造供應鏈，正在從代工者悄然轉變為定義者。某種意義上，一場靜默的“反向卡脖子”正在發生。Google的“第二次入場”：一場遲到但志在必得的豪賭理解Google此番佈局的深意，需要先回溯其在可穿戴裝置領域的曲折歷程。2013年，Google眼鏡以顛覆者的姿態驚豔亮相，卻因隱私爭議、高昂定價和孱弱的應用生態黯然離場。十餘年過去，當Meta憑藉Ray-Ban智能眼鏡悄然佔據市場，當蘋果以Vision Pro重新定義空間計算的產品形態，當字節跳動、華為等中國玩家在XR賽道密集佈局時，Google發現自己正處於一個危險的位置：它擁有全球最先進的AI能力，卻缺乏一個能讓這種能力“走出螢幕”的硬體載體。Meta的Ray-Ban智能眼鏡這正是Android XR平台的戰略核心所在。Google試圖複製其在智慧型手機時代的成功路徑——通過開放平台吸引硬體合作夥伴，建立生態標準，最終實現系統級的統治地位。但這一次，它面臨的挑戰遠比當年更加嚴峻。智能眼鏡不是智慧型手機的簡單延伸，它需要在光學顯示、空間計算、續航散熱和佩戴舒適性之間尋找極其精細的平衡點。而這些平衡點的技術實現，恰恰是Google自身並不擅長的領域。於是，一個有趣的現象出現了：在Android XR平台的首發產品矩陣中，最具技術含量的Project Aura，其核心硬體研發幾乎全部由中國團隊完成。X-Prism光學系統由XREAL中國團隊獨立研發量產，X1S空間計算晶片由XREAL端到端自研，完整供應鏈紮根長三角。Google提供了AI大腦和軟體平台，但讓這個大腦“看見世界”的眼睛，卻是中國製造。當前的XR市場正處於一個微妙的臨界點。從產品形態上看，存在三條平行演進的路徑：以蘋果Vision Pro為代表的高端沉浸式頭顯，以Meta Ray-Ban為代表的輕量化智能眼鏡，以及介於兩者之間的AR顯示眼鏡。這三條路徑分別對應著不同的使用場景、技術難度和市場定位，尚未出現誰將最終勝出的明確訊號。從市場份額來看，Meta憑藉先發優勢和激進的定價策略佔據了消費級智能眼鏡的主導地位。Ray-Ban Stories系列累計銷量已突破數百萬台，建立起了初步的使用者認知和使用習慣。蘋果Vision Pro雖然在技術上實現了諸多突破，但3499美元的高昂定價嚴重限制了其市場滲透，更多地扮演著技術燈塔的角色。至於Google，在Android XR發佈之前，其在XR硬體領域幾乎是一片空白。但市場份額並不能完全反映競爭的真實態勢。XR產業仍處於極早期階段，現有的銷量數字在未來可能出現數量級的變化。真正決定長期競爭格局的，是三個關鍵要素：AI能力的深度整合程度、硬體形態的成熟度，以及生態系統的開放性。從這三個維度審視，Google此番入局的時機選擇頗具深意。首先，Gemini AI的能力已經發展到足以支撐空間計算場景的臨界點。多模態理解、即時視覺推理、上下文感知對話——這些能力的組合，使得AI真正具備了理解世界的基礎能力。其次，硬體技術的成熟度也在快速提升。Micro OLED顯示、先進光學設計、低功耗空間計算晶片，這些技術的進步使得消費級AR眼鏡成為可能。最後，Android的開放生態基因使其天然適合扮演平台角色，這是蘋果封閉生態所不具備的優勢。技術突破的關鍵節點：當AI開始“看見”世界Project Aura之所以被稱為“Gemini AI的第一雙原生空間之眼”，源於其實現了AI與XR的深度原生融合。這種融合並非簡單地將AI助手嵌入眼鏡裝置，而是讓AI真正具備了空間理解和環境互動的能力。要理解這一突破的意義，需要先釐清AI能力演進的脈絡。大語言模型讓AI“能聽會說”，多模態模型讓AI“能看會畫”，但這些能力仍然被困在二維螢幕的邊界內。AI可以分析一張照片，但無法持續感知真實環境的變化；可以理解一段對話，但無法將對話內容與物理空間關聯。Project Aura試圖打破這一邊界。通過三個攝影機、麥克風和環境感測器的組合，Gemini首次能夠在真實世界中建構“連續、可互動、可理解”的空間語義模型。這種能力的實現依賴於幾項關鍵技術的協同突破。光學系統方面，70度視場角（FOV）是消費級AR眼鏡目前能實現的最大實用視場，它決定了數字內容能夠多大程度地自然疊加在真實環境中。XREAL的X-Prism棱鏡透鏡技術在這一指標上達到了行業領先水平，同時將整體重量控制在可日常佩戴的範圍內。空間計算方面，X1S晶片建構了低延遲、高精度的空間智能鏈路，能夠同時處理三個攝影機的資料輸入，實現全房間追蹤和手勢識別。AI推理方面，Gemini的端側部署使得即時語義理解成為可能，使用者可以用手指在空中圈選任何物體，立即獲得相關資訊和搜尋結果。CNET記者Scott Stein在體驗後寫道：“坐在沙發上戴著Project Aura，這副原型眼鏡立即讓我感覺像是VR被縮小到了更小的形態。”他啟動了一個無線連接的電腦視窗，用手勢控制應用，甚至運行了VR遊戲Demeo。“最令我驚訝的是，所有這些都可以僅憑一副眼鏡實現。”這種評價的份量在於，它來自一個見證了過去十年幾乎所有XR產品的資深觀察者。然而，技術突破並不意味著產業成熟。心智觀察所之前曾撰文指出，智能眼鏡領域存在一個被業內稱為“不可能三角”的結構性難題：全天候舒適佩戴、極佳的顯示效果、強大的AI智能化——當前沒有任何一款裝置能夠同時完美解決這三點。舒適佩戴要求裝置重量極輕、發熱量低、外觀時尚，這意味著電池容量、晶片算力和顯示單元尺寸都必須大幅壓縮。極佳的顯示效果要求高解析度、大視場角、高亮度和良好的透光率，這需要更複雜的光學系統和更大的顯示單元。強大的AI智能化要求高算力的晶片、豐富的感測器和持續的網路連線，這進一步增加了功耗和發熱。這三個維度彼此制約，形成了一個難以突破的技術瓶頸。XREAL創始人兼CEO徐馳坦承，Project Aura並不試圖解決全天佩戴的問題，其定位是可攜式工作裝置而非日常穿戴配件。但他同時預測，未來智能眼鏡可能會演化出二元化的產品形態：一種主打35克以下的全天候佩戴，以犧牲顯示效果和算力為代價；另一種則以更好的顯示效果為基準，重量約50至60克，適合特定場景的沉浸式使用。除了硬體層面的不可能三角，智能眼鏡還面臨著軟體生態和使用者接受度的雙重挑戰。應用開發者需要為全新的互動範式重新設計產品，而使用者則需要克服將裝置佩戴在面部的心理障礙和社會壓力。Google眼鏡當年的失敗，很大程度上源於這兩個層面的不成熟。即便技術已經取得長足進步，這些非技術因素仍然是產業化道路上的重要變數。靜默的權力轉移：中國供應鏈如何重塑行業格局在討論智能眼鏡產業的未來時，一個經常被忽視的維度是供應鏈的權力結構。過去十年，中國製造在全球科技產業鏈中的角色，主要是成本優勢驅動的代工和組裝。但在XR這個新興賽道上，情況正在發生根本性的變化。Project Aura的案例極具說明性。這款被Google定位為Android XR平台最完整、最接近理想形態的硬體樣本的產品，其核心技術幾乎全部來自中國。X-Prism光學系統是消費級AR眼鏡最關鍵的技術壁壘之一，它決定了裝置的視場角、清晰度、色彩還原和佩戴舒適度，而這一系統由XREAL中國團隊從零開始獨立研發並實現量產。X1S空間計算晶片是另一個技術高地，它需要在極低功耗下實現多攝影機資料的即時處理和空間定位，而這顆晶片由XREAL端到端自主設計。更值得關注的是，支撐這些核心技術的完整供應鏈已經在長三角地區成型。從光學鏡片的精密加工，到Micro OLED螢幕的生產，再到晶片的封裝測試和整機組裝，一條高度整合、快速迭代的產業鏈正在形成閉環。上海作為XREAL的全球研發中心，正在成為智能眼鏡產業創新的核心樞紐。這種供應鏈格局的形成並非偶然。智能眼鏡對製造精度的要求遠超智慧型手機，光學系統的微米級公差控制、顯示模組的精密貼合、整機的輕量化設計，每一個環節都需要長期積累的工藝經驗和快速迭代的能力。中國製造業在消費電子領域二十餘年的積澱，恰恰為這一新賽道提供了堅實的基礎。如果說過去幾年中美科技競爭的主旋律是美國對中國的“卡脖子”——從晶片製造裝置到EDA軟體，從先進製程到AI晶片——那麼在XR領域，一種反向的依賴關係正在悄然形成。讓我們做一個假設：如果XREAL或其他中國XR供應商決定不再向海外整機廠商提供核心光學模組和空間計算晶片，會發生什麼？Google的Android XR平台將失去其最具競爭力的硬體載體；Meta的下一代AR眼鏡可能面臨關鍵零部件的供應中斷；甚至蘋果，儘管其自研能力強大，也不得不依賴中國供應鏈來實現規模量產。這並非危言聳聽。在AR光學這個細分領域，中國企業已經建立起了難以綁過的技術和產能優勢。Birdbath方案、自由曲面棱鏡、光波導——無論那種技術路線，中國供應商都處於全球領先位置。而在Micro OLED和Micro LED顯示領域，中國企業同樣佔據著重要份額。更重要的是，這些技術優勢是與製造能力深度繫結的——即便競爭對手獲得了設計圖紙，要在短期內建立起具有競爭力的生產線幾乎不可能。徐馳在極客公園創新大會上的一番話頗耐尋味：“沒有任何一家公司能包攬系統、AI與硬體的所有創新。下一代計算平台需要一個全球化創新聯盟。而中國憑藉最完整的製造鏈條與最快的硬體創新速度，第一次真正站在了定義未來標準的位置。”這番表態的潛台詞是：中國不再只是執行別人定義的標準，而是有能力參與甚至主導標準的制定。當然，“反向卡脖子”的能力並不意味著一定會被使用。全球科技產業的相互依存是雙向的，任何一方的脫鉤都會帶來巨大的成本。但能力本身就是一種談判籌碼，它改變了博弈的基本結構。在過去，中國企業在與海外巨頭的合作中往往處於被動地位，核心技術和利潤分配由對方主導。而在XR這個新賽道上，中國企業有機會以更平等的姿態參與全球競爭，甚至在某些環節掌握主動權。增量資料的入口：眼鏡通向AGI的必經之路？徐馳提出了一個引人深思的觀點：“眼鏡所帶來的增量資料，很可能是AI通向AGI的必經之路。”這一論斷的邏輯在於，當前AI訓練所依賴的公域和私域資料都已接近枯竭，而智能眼鏡將成為為AI提供更多個性化增量資料的最佳入口。這個觀點觸及了AI發展的一個核心瓶頸：資料。大語言模型的能力提升在很大程度上依賴於訓練資料的規模和質量，而網際網路上可用的高品質文字資料正在被快速消耗。視覺資料、空間資料、行為資料——這些智能眼鏡能夠持續採集的多模態資訊，可能是下一階段AI能力躍升的關鍵燃料。如果這一判斷成立，那麼智能眼鏡的戰略意義將遠超其作為消費電子產品的範疇。它將成為AI能力演進的基礎設施，而掌握這一基礎設施的企業和國家，將在AI時代佔據戰略高地。從這個角度看，中國企業在智能眼鏡核心技術上的突破，其意義不僅在於一個新產品品類的競爭力，更在於對AI發展基礎資源的控制力。徐馳預測，一個真正具備“iPhone時刻”意義的智能眼鏡產品將在未來兩到三年內問世。如果真是2027年，那恰好是20年的輪迴：從2007年初代iPhone到2027年。這個時間預測是否精準尚待驗證，但其背後的判斷邏輯值得重視：技術成熟度、生態準備度和使用者接受度正在同時逼近臨界點。Google此番發佈Android XR平台和Project Aura，正是這一臨界點的訊號之一。它表明，即便是擁有全球最強AI能力的科技巨頭，也必須借助中國的硬體創新能力才能將願景轉化為產品。它也表明，下一代計算平台的競爭將不再是單一公司或單一國家的獨角戲，而是一場全球化的協作與博弈。在這場博弈中，中國的位置正在發生微妙而深刻的變化。從全球工廠到創新源頭，從標準執行者到標準定義者，從被動依附到可以反制——這些變化或許還不夠顯性，但其勢能正在積聚。當AI開始“長出眼睛”，中國製造的技術基因，已經深深嵌入了這雙眼睛的每一個零部件之中。未來已來，只是分佈不均。而在智能眼鏡這個承載下一代計算平台願景的賽道上，中國或許正站在分佈最密集的那個節點上。 (心智觀察所)

據媒體報導，2025年12月8日，美國總統川普表示，美國將允許輝達向中國“經批准的客戶”出售H200人工智慧晶片，晶片銷售收入的25%將上繳美國政府。分析人士認為，川普的政策轉向，實際上是美國內部兩種AI戰略邏輯交鋒後的結果。綜合來看，美國一邊從嚴管制對華晶片出口、一邊又有限“開口子”，這種兩面“拿捏”恰恰反映其試圖利用高端晶片優勢掌控AI主導地位、擴大資本收益，進而支撐其科技霸權乃至全球霸權的戰略意圖。此前一周，美國智庫戰略與國際研究中心（CSIS）瓦德瓦尼人工智慧中心主任艾倫在國會力陳對華晶片管制的國家安全價值，其論調延續了多年來將中美AI競爭視作“新冷戰”的對抗思維，強調切斷中國先進晶片獲取管道的必要性。而輝達CEO黃仁勳隨即以“AI五層堆疊”隔空回應，明確指出AI發展是國家系統工程，電力短缺、應用場景不足等短板，才是制約美國維持AI領導力的真正困局，單純的出口管制無異於自斷市場臂膀。這場隔空對話所折射的戰略取捨，不僅關乎美國國內的AI發展戰略，更影響著中美科技博弈的走向。川普政府的晶片出口新政一定程度上顯現出黃仁勳觀點的影響力，美國正建構“能源—AI—再工業化”的協同戰略，以此實現“經濟安全—國家安全”的整體戰略目標，該思路也與新版《美國國家安全戰略》的核心訴求相契合。為便於國內各界把握形勢之變，知己知彼，歐亞系統科學研究會特翻譯編寫此文，供讀者批判性閱讀。文章僅代表作者本人觀點。遏制中國還是自我提升？黃仁勳與艾倫關於美國AI戰略的隔空交鋒▲ 圖源：Senate Foreign Relations Committee1 AI新冷戰：艾倫的出口管制與對華遏制戰略2025年12月2日，美國智庫戰略與國際研究中心CSIS下設的瓦德瓦尼人工智慧中心主任艾倫（Gregory C. Allen）在參議院外交關係委員會發表國會聽證會陳詞，主張在AI晶片領域加強對中國的出口管制。早在2017年，艾倫就在美國情報高級研究計畫局（IARPA）的資助下，牽頭撰寫了《人工智慧與國家安全》報告，強調AI將成為繼核武器、航空航天、網路技術、生物技術之後的又一類顛覆性軍事技術，而中國大型科技企業在AI的投入規模與能力增長對美國構成威脅。在最新的國會證詞中，艾倫一開始便強調，川普政府與拜登政府均將當前美中人工智慧競賽比作冷戰時期美國與蘇聯的太空競賽，且當前的人工智慧競賽在絕對規模上更大。1960至1973年間，美國政府為阿波羅計畫投入280億美元，經通膨調整後相當於3260億美元。而到2026年，僅美國五家企業——Meta、Alphabet、微軟、亞馬遜和甲骨文——的人工智慧專項資本支出合計預計就將超過4500億美元。此外，OpenAI、Anthropic及xAI等其他企業還將為這一總額再添數千億美元投資。這一資料表明，與太空競賽不同，人工智慧競賽的絕大多數活動都發生在商業私營領域。總體而言，美國企業單年的人工智慧投資規模，就遠超美國政府在整個13年阿波羅計畫周期內的總投入。艾倫強調，美國政府在中美人工智慧競賽中採取的最具戰略意義的舉措，就是阻止中國獲取最先進的人工智慧晶片，同時切斷其自主研發晶片的技術途徑。該戰略的核心舉措始於川普政府第一任期，後在拜登政府時期得到大幅擴充。若拜登政府未對先進人工智慧晶片實施出口管制，全球首個百萬晶片級人工智慧叢集大機率會落戶中國而非美國。川普政府第一任期的相關管制措施對中國半導體產業影響深遠：其阻止中國晶片製造商獲取EUV等先進製造裝置，致使中芯國際長期停滯在7奈米技術節點，且未來數年或仍難突破；同時還禁止華為旗下海思半導體等頭部晶片設計企業，通過台積電等代工廠獲取美製半導體裝置。而蘋果、台積電、輝達等企業則成為美國早期出口管制的主要受益者，這些舉措嚴重重創了中國擺脫對美人工智慧及半導體技術依賴的努力。在當下的競爭格局下，艾倫認為，晶片的出口管制（特別是輝達晶片）更有利於美國的國家安全。出口管制確實增強了中國政府和企業提升本土半導體裝置供應商能力的意願，但這並不等同於出口管制直接推動了技術本土化。艾倫認為，美國實施的最重要的出口管制措施，就是針對先進半導體製造裝置的管制。出口管制改變了裝置需求的結構：從技術層面看，中國採購的裝置技術複雜度有所降低；從地域層面看，先進節點裝置需求更多轉移至中國境外，而傳統節點裝置需求則更多流向中國，但出口管制並未改變裝置需求的整體增長趨勢。因此，出口管制並未摧毀市場需求，只是改變了需求結構。艾倫認識到，無論美國採取何種行動，中國原本就計畫大規模擴充晶片產能；但他也同時指出，出口管制的作用在於，確保中國的產能擴張不會導致美國及其盟友在先進晶片領域形成對中國的戰略依賴。艾倫還在2025年3月於CSIS平台發表文章《解析美國盟友實施人工智慧與半導體出口管制的現行法律權限》中，認為現有的多邊出口管制架構既不夠靈活迅速，無法實施美國對中國施加的複雜、有針對性的人工智慧和半導體出口管制措施。艾特強調，美國能否阻止中國在AI與半導體領域追趕，核心取決於盟友的“管制對齊”——盟友具備單邊管制的法律權限，但缺乏執行能力與政治意願，且多邊架構僵化。川普政府需在“施壓盟友”與“協調利益”間平衡：既要推動盟友建立治外法權、中國專項管制，也要幫助盟友應對中國反制（如關鍵礦物替代供應鏈），避免盟友因經濟損失退出合作。2 黃仁勳的“國家系統工程論”：破解AI競爭的五層結構就在艾倫在國會作證的次日，即2025年12月3日，黃仁勳接受了CSIS的採訪。黃仁勳以“國家系統工程論”回應艾倫基於冷戰思維提出的“對抗論”，指出人工智慧的發展本質上是國家整體能力的系統性工程，單純通過限制AI晶片出口，不僅無法解決美國在AI發展上的底層結構性困境，反而自斷臂膀，放棄關鍵市場。不同於艾倫將AI比作覆性軍事技術進而強調對抗的“狹義的國家安全”，黃仁勳提出，“廣義的國家安全”還包括經濟體的活力、產業的生產力、思想領域的創造力，以及司法體系的公平性。黃仁勳對人工智慧的理解並非將其簡化為單一技術或單一產業，而是把AI描述為一個有機的“五層堆疊”（five-layer stack）：底層是能源，之上依次是晶片、基礎設施、大模型，最終到達面向具體行業的應用與落地場景。這意味著圍繞AI展開的大國博弈需要把注意力從浮於表面的演算法競賽拉回到那些真正決定國家能否規模化部署AI的物質條件與制度安排上。換言之，AI不是單純的“算力遊戲”，而是國家的系統工程。第一層：能源人工智慧的最底層是能源，這是黃仁勳反覆強調的首要條件。沒有充足且穩定的電力能源，晶片廠、超級電腦廠、AI資料中心等都無法建立。一個令黃仁勳感到不可思議的現實是，美國目前的能源供給僅為中國的50%，且增長停滯，而中國的能源規模還在持續攀升。據《金融時報》，OpenAI在10月致美國政府的公開信中指出，2024年中美新增電力裝機容量差距顯著：中國新增429吉瓦，超美國全網容量1/3、佔全球增量過半；美國僅新增51吉瓦，全球增量佔比僅12%。這意味著中國建構AI產業的底層能力遠強於美國。這一差距也與美國的產業訴求形成了矛盾，川普反覆強調美國需要再工業化、將外流的製造業遷回本土以創造大量就業，但製造業回流以及核心工廠（晶片廠、超級電腦廠、AI資料中心）的落地，都必須以強大的能源體係為支撐，而美國社會曾長期存在“妖魔化”能源產業的傾向，制約了能源供給的增長。正因如此，黃仁勳對川普政府糾正過去十年在能源領域的錯誤，將“能源增長”和“再工業化”作為產業政策的兩大主要方向表示大力支援。第二層：晶片能源之上是晶片，這恰恰是黃仁勳與輝達的核心競爭力所在。從全球產業格局來看，美國在晶片技術層面領先數代是業界公認的事實，這是美國維持AI產業競爭力的核心優勢之一。輝達所佈局的晶片並非大眾認知中的遊戲顯示卡，而是適配AI資料中心的GPU，這類GPU有著極高的技術壁壘和產業價值，重達兩噸，包含150萬個零部件，功耗高達20萬瓦，單價更是達到300萬美元。黃仁勳還提到，外界曾有關於GPU走私的擔憂，但AI資料中心所需的GPU規模極大，想要完成走私幾乎不具備可行性。同時，輝達的晶片技術迭代速度也處於行業頂尖水平，沒有同體量的公司能夠做到每年推出新一代產品，其技術能實現每年5到10倍的性能提升。但即便如此，面對AI產業上萬倍甚至百萬倍級的算力需求增長，晶片技術的進步依然需要能源的強力支撐，這也再次印證了能源層與晶片層之間的強關聯。黃仁勳還強調，絕不能因一時的優勢而掉以輕心，因為半導體產業的核心命脈在於製造環節，若有人認為中國無法攻克晶片製造難題，那無疑是一種誤判。在晶片產業的成本競爭上，中美之間的差距進一步拉大，中國的能源優勢意味著晶片企業的能源成本僅為美國一半，此外中國還會為工廠員工提供免費通勤等配套福利，而美國本身的能源成本就高於中國，疊加中國的政策後，美國晶片產業的最終成本可能達到中國的4到8倍，這一成本鴻溝對美國晶片產業的市場競爭力構成了嚴峻挑戰。第三層：基礎設施人工智慧發展的第三層是基礎設施。在黃仁勳看來，過去人們提及基礎設施，往往只侷限於雲端運算；但在AI產業的發展語境下，基礎設施的範疇已經被極大拓寬，除了雲端運算這類傳統基建外，還包括土地、電力、廠房等硬體設施，這些硬體要素甚至催生出了全新的配套產業。同時，基礎設施還涵蓋了金融服務，因為AI產業的發展需要巨額資本投入。從基建落地速度來看，中美之間也存在顯著差距，在美國，從破土動工到建成一座AI超級電腦資料中心，大概需要耗費三年時間，而中國高效的基建建設能力甚至能實現一周內建好一座醫院，這一差距也成為美國在AI基礎設施層面面臨的巨大挑戰。第四層：大模型第四層是大眾談論AI時最關注的AI大模型。這一層誕生了諸多具有革命性意義的成果，比如風靡全球的ChatGPT、Anthropic的Claude、Google的Gemini以及xAI的Grok，這些前沿模型憑藉強大的自然語言處理能力刷新了大眾對AI的認知。但黃仁勳也特別提醒，這四款模型僅僅是全球150萬個AI模型中的冰山一角，AI模型的能力邊界遠不止理解英語或自然語言。在更廣泛的學科和產業領域，AI模型展現出了多元的應用潛力：它能夠解讀基因、蛋白質的內在規律，也能推演物理定律；可以精準控制機器人的肢體動作，也能分析金融領域的長期時序資料，還能整合醫療領域的多模態資訊。從覆蓋範圍來看，AI模型的應用已經延伸至各個行業的各類資訊處理場景，全球150萬個AI模型正一一對應著這些多元的應用需求，這也意味著對AI模型的認知不能侷限於自然語言處理這一單一細分領域。在中美AI模型層的競爭維度，美國的前沿AI模型無疑處於世界頂尖水平，大概領先全球6個月的時間，但中國在開源模型數量與研究人員數量方面已經領先美國。（1）沒有開源技術，初創企業便失去了成長的技術土壤，科學家難以借助AI工具實現技術創新，整個AI產業根本無法實現規模化發展，而中國在開源賽道的領先地位，也讓其在AI模型的普惠化和產業化層面佔據了先機。（2）此外，中國在研究人員數量、專利數量等方面均已處於全球領先位置：第一，中國擁有龐大的高素質理工科學生群體；第二，全球50%的AI研究者是華人；第三，去年全球70%的AI專利來自中國。中國的AI生態充滿活力、創新力十足，從業者也極其勤奮，是一個實力強勁的科技大國。第五層：應用場景人工智慧發展的最頂層是第五層——應用層。這一層是AI技術實現價值閉環的關鍵，因為AI模型本質上只是技術工具，而技術的最終價值必然要通過落地應用來體現。幾乎所有行業都能找到深度適配的AI技術，無論是關係民生的醫療領域、服務大眾的娛樂領域，還是支撐實體經濟的製造業、關乎未來出行的自動駕駛和交通運輸領域。以機器人為例，該領域將是未來全球科技與產業競爭的關鍵賽道。中國在這一領域極具優勢：第一，中國有巨大的市場需求，本土製造業需要大量勞動力替代，未來勞動力短缺問題也會倒逼機器人技術落地；第二，中國具備紮實的AI技術；第三，中國在機電一體化領域實力突出，實現了需求和供給能力的匹配。其他國家則各有短板：日本有需求和機電技術，但AI能力不足；德國同理；而美國如果完成再工業化，會有大量需求，也有頂尖軟體技術，但機電一體化能力還需要提升。此外，黃仁勳特別強調社會文化環境對模型發展的影響——中國社會對人工智慧接受度更高，公眾更傾向於將人工智慧視為機會，而非威脅；美國則存在較強的技術風險憂慮。這種社會氛圍差異導致模型在中國能夠更快深入行業場景、在更多領域得到應用，也使得中國的大模型產業能夠在實際使用反饋中快速迭代。黃仁勳認為，美國不能總用科幻電影裡的敘事來渲染AI的威脅，引發不必要的社會恐慌。在黃仁勳看來，在AI應用和技術普及層面，美國絕不能落後於其他國家，因為誰先實現AI技術的規模化落地、誰的應用覆蓋範圍更廣，誰就能主導這場全新的工業革命。這一觀點也能從歷史中找到印證：電是由英國人發明的，但美國更快、更廣泛地實現了全社會的電氣化，最終借此成就了工業強國的地位，這一歷史經驗也為當下的AI應用競爭提供了重要的借鑑，即看待AI競爭不能只盯著ChatGPT和DeepSeek這類單一模型的對決，而要從整個技術堆疊（Technology Stack）和全行業的維度進行綜合評估，這遠比單一維度的對比要複雜得多。綜上所述，黃仁勳的AI五層結構分析，共同構成最終的判斷：美國要鞏固AI領導力，不能只依靠晶片優勢和出口管制，而必須在能源、基礎設施和社會應用層面進行全面的國家戰略升級。而其中的電力供應，正成為美國AI發展最緊迫的底層制約。3 電力瓶頸：美國AI發展的最緊迫制約（一）從石油到電力：美國能源戰略轉型的緊迫性數十年來，美國能源戰略的核心是應對全球石油市場風險。但這一指導原則已日益過時：美國自2019年起已成為能源淨出口國，2024年更是全球最大的石油和天然氣生產國。AI的崛起，將電力供應提升至新的戰略高度：電力不再只是支撐經濟活動的一般性資源，而正演化為制約美國AI擴張乃至國家競爭優勢的“最緊迫瓶頸”。CSIS預測，美國AI資料中心電力需求將從2024年的4吉瓦（GW）飆升至2030年的84吉瓦，增幅高達21倍。儘管預測各不相同，但都表明美國電力需求將激增。（1TW=1000GW，圖片來源：Financial Times）然而，自20世紀70年代起，美國電力行業整體發展增速便持續放緩，近幾十年的近乎零增長，是此前數十年增速穩步下滑的延續。當美國在過去二十年幾乎沒有經歷電力負荷增長時，美國社會與監管體系逐漸形成了一種“電力需求不會再大幅上升”的慣性思維。儘管2010年以來，美國發電裝機總容量已增長172吉瓦，達到1318吉瓦，看似具備充足的供應潛力，但風電、太陽能的非穩定供電特性，使得裝機容量無法等同於實際供電能力。事實上，美國發電系統的總有效容量自2010年起便陷入停滯，甚至出現下降；與此同時，有效容量係數（實際發電量與其理論最大發電量之比）高達84%的燃煤機組，正被有效容量係數僅為34%的陸上風電和13%的太陽能所取代。2020年加州熱浪、2021年德州“烏里”冬季風暴等供電短缺事件，已為美國電力系統的可靠性敲響警鐘。更糟糕的是，從全國範圍來看，美國電力系統已基本無“備用容量”可言。美國電力分佈圖（來源：Financial Times）然而，AI時代的來臨正在徹底推翻過去數十年形成的結構性預期。如今，每新增1吉瓦資料中心用電需求，都需要配套同等規模的有效發電容量。過去未能實現有效容量增長，正是資料中心建設熱潮和AI技術競爭倒逼行業聚焦能源與電力問題的根本原因。此外，美國國內對經濟再工業化的廣泛政治共識，將帶動採礦、半導體製造、電池生產等能源密集型產業的發展。因此，美國新的長期能源戰略，應致力於打造堪比當前油氣領域全球主導地位的電力供應優勢。（二）美國電力供應的能源結構與未來走向截至2024年12月，美國煤電裝機共包含400余台機組，總容量達188吉瓦。而根據美國環境保護署（EPA）的分析，2035年前煤電退役規模或達150吉瓦以上。但川普政府廢除EPA溫室氣體排放規則的舉措，使得煤電快速退役的場景已不太可能出現。從短期來看，推遲煤電退役的確是緩解電力供需壓力的權宜之計。然而，煤電機組的老化問題突出，美國70%的煤電裝機（超130吉瓦）已運行40年以上。機組老化與相較其他能源的經濟競爭力下滑，共同導致煤電利用率持續走低。因此，儘管煤電退役速度短期內放緩，但到2030年代中期及以後或將出現加速。美國電力行業正迎來天然氣發電建設熱潮。EPA的資料顯示，2030年前處於不同建設階段的新建燃氣發電項目總容量將達近30吉瓦。根據國際能源署（IEA），燃氣發電將成為美國巨量資料中心的主要電力來源。在現有發電技術體系中，燃氣發電憑藉建設周期最短、選址條件靈活、財務成本可控的核心優勢，能夠快速提供大規模有效電力容量。此外，燃氣電站可直接選址於資料中心內部或其毗鄰區域，這一佈局不僅能顯著提升區域電網的運行穩定性，還可大幅降低整體輸電系統的投資成本；部分燃氣電站還可與資料中心聯動建構獨立微電網，實現脫離主網的自主運行，這種模式可規避並網成本和並網延遲。然而，燃氣發電熱潮正引發上游供應鏈瓶頸。通用電氣、三菱、西門子等主要燃氣輪機製造商的訂單已迅速積壓，交貨周期已延後至2028年之後。儘管未來美國燃氣發電裝機規模仍將保持增長態勢，但行業若想進一步提升裝機增速，將面臨嚴峻的供應挑戰。xAI資料中心的燃氣輪機（來源：Financial Times）燃氣發電熱潮與光儲項目的大規模部署相輔相成。在不同州、不同市場和不同政策框架下，當前發電技術的經濟性均傾向於“燃氣+儲能+可再生能源”的混合組合模式：燃氣發電可提供全場景用電需求所需的有效容量；以太陽能為主的可再生能源，能以快速部署的優勢實現超低邊際發電成本，既降低整體供電成本、提升電力獲取速度，又最佳化項目碳排放水平；儲能系統則可平抑可再生能源發電波動，同時提升發電組合的整體經濟與可靠性價值。太陽能正迅速主導新增發電裝機市場，其重要性已遠超風電。2024年美國太陽能裝機新增30吉瓦，創歷史紀錄；而風電新增裝機僅5吉瓦，為2014年以來最低水平。核能仍是一項建設周期較長的技術，其主要貢獻將體現在2030年之後。儘管核電具備明確的經濟和戰略價值，但巨額資本投入和成本超支風險仍是巨大挑戰。多個反應堆項目預計2030年前後完工，其中包括美國能源部支援的凱洛斯（Kairos）、X能源（X-Energy）、泰拉能源（Terra Power）等企業的先進反應堆設計。這類小容量、理論上可批次複製的反應堆，有望將核能的商業模式從大型工程轉變為類似燃氣聯合循環電站的模式，這一規模化構想也吸引了Google、亞馬遜等科技企業的投資。5吉瓦級的超大規模資料中心叢集，與核電機組天然適配。但此類項目必然會經歷前期運行偵錯和設計迭代階段，其對全國發電裝機的顯著貢獻要到2030年代中期才能顯現。CSIS的研究認為，AI的崛起，將電力供應提升至新的戰略高度。美國新的長期能源戰略，應致力於打造堪比當前油氣領域全球主導地位的電力供應優勢。美國需將當前制約AI發展的電力短缺困境，轉化為長期的全球電力供應主導地位。這種規模的擴張具有可行性：1982-1991年的十年間，美國電力消費量增長了約800太瓦時（TWh），電力行業新建了43座核反應堆，總容量達52吉瓦。而這一切都是在沒有現代數字工程、製造技術、施工技術，更沒有AI輔助的情況下實現的。無論是核能、天然氣、太陽能、儲能還是地熱能，所需技術均已成熟。簡言之，滿足AI能源需求的工程和技術挑戰並非不可踰越，關鍵在於政策制定者能否打破現狀，開啟美國電力供應主導全球的未來。4 川普的政策轉向與美國的AI戰略未來走向針對艾倫“就算丟了中國市場，我們還能在其他地方增長”的論調，黃仁勳強調，如果徹底退出中國市場，相當於把全球第二大AI市場、第二大科技市場拱手相讓；且中國市場是不可替代的——就像全球企業都想進軍美國市場一樣，失去中國市場的損失無法彌補。黃仁勳的採訪無疑是對白宮喊話，有些政策看似能達成短期目標，但長期的意外後果可能會對美國造成嚴重傷害。通過對AI發展的五層結構的解釋，他竭力讓川普政府意識到究竟是什麼因素在真正制約美國AI的發展。目前來看，這場辯論暫時以黃仁勳勝出。12月9日，川普宣佈，美國將允許輝達向中國出售其H200人工智慧晶片，條件是美國可從銷售額中抽取25%的分成，不過銷售將僅限於“獲批准的客戶”。但對於未來，黃仁勳也提出，接下來的關鍵問題，是如何平衡技術擴散、出口和標準輸出：第一，要守護狹義的國家安全，防止敏感技術流向對手；第二，要確保美國企業能優先用上最頂尖的技術；第三，在此基礎上，要積極向全球推廣美國的技術標準，通過全球市場反哺研發，從而維持科技和軍事領域的絕對優勢，這三者是相輔相成的。總體來看，美國正在形成“能源—AI—再工業化”相互協同的安全與發展戰略：AI驅動的技術優勢為能源開發與製造業回流提供了關鍵技術支撐；能源體系在成本與供給安全上的保障，為AI產業與製造業奠定了穩定營運的基礎；而製造業回流所帶來的產業鏈控制權及多樣化場景需求，又反過來推動AI技術的落地與迭代。AI技術進步、能源體系穩固與製造業回流之間構成了一個互相強化的正向循環，共同支撐美國“經濟安全—國家安全”的整體戰略目標。這一戰略在剛剛發佈的《美國國家安全戰略》中有所體現，該戰略一方面明確將確保美國的技術與標準——特別是在人工智慧、生物技術和量子計算領域——引領世界發展，視為“美國核心且至關重要的國家利益”；另一方面將恢復美國的能源主導地位（包括石油、天然氣、煤炭和核能）並推動關鍵能源元件回流，列為“最高戰略優先事項”，同時拒絕“氣候變化”和“淨零排放”意識形態。該戰略還強調，廉價且豐富的能源將為美國創造高薪就業機會，降低消費者和企業成本，推動再工業化，並幫助維持美國在人工智慧等尖端技術領域的優勢。 (歐亞系統科學研究會)

輝達先進的AI晶片最終還是回到中國。據Semafor最初報導，美國商務部將允許輝達向中國境內的指定客戶出口H200晶片。CNBC報導稱，美國將從這些銷售額中抽取25%的佣金。據 Semafor 報導，H200 晶片比輝達專門為中國市場開發的 H20 晶片先進得多，但該公司只能提供大約 18 個月前的 H200 晶片。輝達發言人就此向TechCrunch表示：“我們讚賞川普總統允許美國晶片產業參與競爭，從而支援美國高薪就業和製造業的決定。向經商務部稽核批准的商業客戶提供H200晶片，這種深思熟慮的平衡對美國來說意義重大。”此前一周，美國商務部長霍華德·盧特尼克表示，是否向中國出口這些 H200 晶片的決定權掌握在唐納德·川普總統手中。將晶片運往中國的決定與國會關於國家安全的擔憂相衝突。內布拉斯加州共和黨參議員皮特·裡基茨和特拉華州民主黨參議員克里斯·庫恩斯於 12 月 4 日提出一項法案，該法案將阻止向中國出口先進的人工智慧晶片兩年以上。《安全可行出口法案》（SAFE晶片法案）將要求商務部在30個月內拒絕向中國發放任何先進人工智慧晶片的出口許可證。目前尚不清楚立法者何時會就該法案進行投票，尤其是在川普政府已批准出售H200晶片的情況下。儘管國會兩黨長期以來都明確表示反對向中國出口先進的人工智慧晶片，但川普總統在是否允許出口的問題上卻猶豫不決。今年4月，川普政府對輝達等晶片公司向中國出口晶片實施了許可限制，隨後在5月正式撤銷了拜登政府一項旨在監管人工智慧晶片出口的擴散規則。今年夏天，美國政府暗示，只要政府能從所有收入中獲得15%的分成，企業就可以開始向中國出口晶片，因為晶片已成為中美貿易談判的籌碼。然而，到那時，美國開發的晶片在中國的市場已經趨於緊張。9 月，中國網際網路監管機構國家網際網路資訊辦公室禁止國內企業購買輝達晶片，導致中國企業只能依賴阿里巴巴和華為等國生產的技術水平較低的國產晶片。周一，川普在Truth Social 上發帖稱，中國對 H200 的最新消息做出了“積極回應” 。 (半導體芯聞)

全球人工智慧晶片霸主輝達的創始人兼首席執行長黃仁勳，近期在美國展開了一系列密集的商務與公關活動。此行超越了單純的技術發佈，被外界解讀為一場關鍵的“晶片外交”，核心目的是就複雜的地緣政治與出口管制政策，與美國最高決策層進行直接溝通。黃仁勳此次美國之行的行程安排異常緊湊且層級頗高。他不僅出席了在加利福尼亞州聖何塞舉行的甲骨文全球雲峰會並行表主題演講，更在華盛頓特區會晤了包括總統在內的美國政界高層。在與總統的會面中，雙方探討了如何“保持美國在人工智慧領域的領導地位”。此外，他還與美國商務部長、眾議院中國問題特別委員會主席等關鍵人物進行了會談。這一系列高層互動，直指當前困擾輝達的核心商業與政策困局——美國對華尖端AI晶片的出口管制。黃仁勳在與美國眾議院中國問題特別委員會主席邁克·加拉格爾的會談中，直言不諱地警告了全面切斷對華晶片銷售的後果。他估計，若停止向中國出售所有資料中心晶片，美國晶片行業將面臨每年高達700億美元的收入損失。他進一步強調，這些收入是支撐美國本土研發投資、創造就業和保持技術領先的關鍵資金來源，制裁中國最終可能“拖慢美國創新的速度”。除了與政界的溝通，黃仁勳也致力於維繫與全球科學界的聯絡，其中也包括中國科學家。據報導，他在美國期間通過視訊通話，與中國著名科學家、素有“中國AI教父”之稱的前微軟亞洲研究院院長沈向洋進行了深入交流。此舉展現了在技術和政治的複雜博弈中，產業領袖試圖保持跨國界技術對話管道暢通的努力。黃仁勳的遊說似乎已產生初步效果。近期，美國國會決定暫不將一項旨在進一步限制對華AI晶片銷售的《GAIN AI法案》納入年度國防授權法。分析人士認為，這背後離不開輝達等公司的積極遊說。黃仁勳本人將該法案的擱置稱為“明智的”，認為其潛在危害巨大。黃仁勳此次美國行，清晰地勾勒出一家全球科技巨頭在當今地緣政治格局中的生存策略：一方面，必須嚴格遵守營運所在地的法規；另一方面，則需要作為行業代表，向政策制定者清晰地闡述過度限制對產業競爭力和國家技術領導力可能造成的反作用。他的活動表明，在人工智慧時代，晶片企業領袖的角色已不止於技術創新與商業營運，更需扮演政策溝通者與行業辯護人的複雜角色。輝達能否為其先進晶片重新打開中國市場的部分通道，仍有待觀察，但黃仁勳已將公司的訴求直接帶到了華盛頓的權力中心。 (晶片行業)