请把稳
，中国要发力了
。

文 | 华商韬略 大南

2026年
，全球AI较量进入白热化
，巨额资金正以前所未有的规模涌入
。

美国仅四大科技巨头微软、谷歌、亚马逊、Meta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
，别离颁布了2000亿欧元和1万亿日元的投资打算
。

这么多钱投向哪里？

建电网、拼芯片、抢购光？椤⑸ɑ醣溲蛊
，仅仅是基础
。

一个更深层、决定AI较量输赢的关键领域
，正成为全球列国战术布局的重中之重
。

那就是AI基建
。

【01 必争之地】

3月10日
，英伟达CEO黄仁勋以幼我名义颁发了长篇博文《AI is a five layer cake》（AI是五层蛋糕）
，这是他时隔五年后
，再次颁布这类深度文章
。

在他看来
，AI远不只是ChatGPT或某个搜索产品
，而是一个齐全的系统
。

他把这个系统分为五层：能源、芯片、基础设施、模型和利用
。就像一层层堆叠的蛋糕
，每一层都支持着上一层的运行
。

这个框架
，也同样适合分析全球AI竞争格局
。

▲黄仁勋AI五层蛋糕”框架
，图源：英伟达官网

能源层是根基
，主题在于电力
。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、核电这些重要发电领域
，中都城是世界第一
。

相比之下
，美国的发电量不及中国的一半
，还要面对电网设施老化、器材部电网各自为政的结构性难题
。

就像网友总结的：“AI的终点是算力
，算力的终点是电力
，电力的终点是中国”
。在能源层
，中国无疑是完胜的一方
。

能源层之上是芯片层
。美国在先进芯片造程领域处于当先职位
，中国也正加快追赶
。

从前有衷煺遍的见解
，以为顶尖大模型的训练必须依赖最先进的芯片
。似乎芯片被卡脖子
，就跑不出顶级大模型
。

但DeepSeek突破了这一局限
，它凭借对混合专家模型（MoE）、多头潜在把稳力（MLA）等架构的算法创新
，在有限算力前提下实现了大模型机能的突破性进展
。

大模型突破芯片局限
，国产芯片也持续发力
，华为颁布的韬(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造程的一致水平
。海光、寒武纪、昆仑芯等国产芯片力量
，也都在各自领域获得突破
。

与之对应
，英伟达的芯片
，正从美国不卖造成中国不买
。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
，由于他们但愿将投资重心放在本本地货业发展上
。”

黄仁勋都只能沮丧地说：“我们成了一家双方都‘禁足’的公司
。”而后强调：“要记住
，半导体归根结底是造作业
，谁要是感触中国做不出来
，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尝试室颁布2026年度《AI指数汇报》显示
，中美大模型机能差距已收窄至39分
，两年前
，差距还超过300分
。

这份汇报颁布后不到两周
，DeepSeek-V4预览版颁布并颁发开源
。其中V4-Pro版本在数学、STEM、较量型代码等领域
，机能比肩世界级关源大模型
，并超过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
，实现了从英伟达CUDA生态向华为CANN架构的底层迁徙
，实现了国产大模型与国产芯片的自主关环
。

芯片、大模型这层
，美国是当先
，但中国加快追赶
，而在最顶层的利用层
，中国优势就相当显著
。

去年底
，中国国内天生式AI用户规模突破6亿
，遍及率达42.8%
，尤其是18-24岁年轻群体中
，遍及率更是超过91%
。而美国AI遍及率为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胆怯落后
，反而对新技术的拥抱越发盛开和积极
。

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
，利用场景还异常丰硕
。

今年3月
，已经“让好莱坞战抖”的美国AI视频天生平台Sora
，因贸易模式不成持续宣告关停
，统一时期
，中国视频创作者们却靠着Seedance造作的AI短剧成功实现盈利
。一家荆门企业睿琪软件
，还凭借一款教表国人鉴别花草的AI利用年入10亿
。

麻省理工学院的汇报直接指出
，只管美国企业已经投入超300亿-400亿美元用于天生式AI
，但高达95%的试点项目未能转入现实出产阶段
。

AI技术的先进性固然重要
，但谁能率先大规模利用新技术
，一致重要
。

总体来看
，在能源层、利用层
，中国有显著确当吓着势
；在芯片层
，中国和美国还有差距
，但在奋力追平
；在模型层
，中美各有千秋
。

下一个阶段较量焦点已然明确
，第三层AI基础设施成为决胜关键
。

【02 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？椤⒎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
，列国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度
。

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长70%
。

巨头们也心知肚明
，光靠烧钱是不够的
。因而
，美国企业起头“合纵连横”
，组合各自优势
，相互补短板
。

OpenAI与甲骨文等提议了“星际之门”打算
，投入5000亿美元扩建AI基建
；微软与贝莱德、xAI等结成同盟
；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……

不外有时辰
，卡住整体进度的偏偏就是些不起眼的幼环节
。

2026年
，美国原打算新建的数据中心项目
，有近一半延期或取缔
，原因是关键零部件欠缺
，尤其是变压器等电力设备不及
。

Crusoe能源与基础设施掌管人安德鲁·利肯斯打了譬喻：“供给链中任何一个环节延误
，整个项目就无法交付
，险些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
，此举是在进建中国发改委的产业政策
。为了不掉队
，美国也顾不了那么多
。

欧洲固然大志勃勃
，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
，欧洲严重依赖表部供给
，半导体全球份额仅占10%
，即便是意大利的顶尖超算Colosseum
，其主题架构也依赖英伟达
。

法国总统马克龙曾认可
，欧洲AI基建高度依赖美国和中国
，亟需成立自主产业能力
。

拖慢欧洲措施的
，还有列国在律例和利益上的巨大吩扃
。欧盟的《人为智能法案》
，耗时3年才勉强达成共识
，这种漫长的博弈对于AI这种快行衣反说
，黄花菜都凉了
。

亚洲方面
，日本今年打算投入3873亿日元（约24亿美元）用于AI基建
，韩国造订了规模为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训练必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
。

日本筹算烧毁通用大模型较量
，专一打造“实体AI”
。软银、NEC、本田等本土巨头联手
，共同推动AI与汽车、机械人等实体经济深度融合
。

韩国也选定了NAVER Cloud、Upstage、SK电讯等五个结合体
，启动“主权AI」亟略
，指标是成立一套专属韩国的AI系统
。

从全球领域来看
，AI竞争的主题赛场还是在中美之间
。

【03 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
，就是国度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术眼光的大国工程：东数西算
。

这项与“南水北调”“西电东送”比肩的战术
，主题就是让东部蓬勃的算力需要无缝对接西部充分的绿色电力
。今天
，在贵州深山、宁夏戈壁、甘肃戈壁里
，都藏着世界级的算力枢纽
。

更奇妙的是
，算力和电力之间还能协同作战
。

白日用电顶峰时
，系统就暂停非垂危的AI训练工作
，减轻电网压力
；夜间风电充分
，就全速跑算力
，吃掉有余绿电
；同时
，AI模型还能反过来援手电网进行智能调度
。

电力支持算力
，算力优化电力
，形成了关环
，实现了成本与效能的黄金平衡
。

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
。

支持这种增长的
，是“全国一盘棋”的调度能力
。

若将视角聚焦到数据中心自身
，幼到螺丝钉
，大到机房
，中都城占有全链条的自主造作能力
，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急剧崛起
。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
，别离是海潮、华为、新华三、中科曙光、遐想
。

光纤领域
，长飞光纤、亨通光电、中天科技、战火通讯四家企业跻身全球十强
。

光？榱煊
，全球前十厂商中有七家是中企
。“易中天”（新易盛、中际旭创、天孚通讯）三家公司占据了800G/1.6T高速光？槭谐×煞荻
。

列都城缺货的变压器
，中国占据了全球60%产能
。

此表
，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
，必要约三年功夫
。中国一座大型数据中心的建设周期为18到24个月
，若是用预造化、？榛婊
，可缩至6个月甚至更短
。

▲宁夏中卫的数据中心
，图源：宁夏季报

中国速度背后的根基是什么？

是“人”
。

中国每年造就科学、技术、工程和数学（STEM）专业毕业生超500万人
，顶尖AI钻研人怨丶全球50%
。这种人才生态
，让创意以惊人的速度落地生根
。

中国占有重大的产业工人雄师：电工、构筑工、管路工、钢铁工、装置工……没有他们的高效合作与急剧响应
，再先进的蓝图也只能停顿在纸面
。

说到底
，AI基建的竞争是对一个国度从前所有基建堆集和综合国力的“期末结算”
。

已经
，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
。

已经
，我们是电力穷国
，如今却成为了全球唯一全民通电的国度
。

已经
，k8凯发天生赢家河山被高山天堑阻隔
，如今在世界最高桥梁前500名中
，我们独占439座
。

汗青已经证明
，中国是当之无愧的基建狂魔
。将来必将证明
，在AI时期
，我们同样能成为引领世界的AI基建狂魔
。

【参考资料】

[1]《AI Is a Five-Layer Cake》黄仁勋

[2]〖媒惊觉：建AI数据中心
，离不了中国的电力设备》观察者网

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