这一评价颠覆了西方对中国科技企业“跟随者”的刻板印象，尤其是在AI芯片领域，黄仁勋特别强调华为昇腾AI芯片的竞争力，不仅性能近乎赶上了H100芯片，而且能效表现更优，英伟达不得不提升H20芯片的硬件性能以制衡国产AI芯片的竞争力。
什么意思呢？AI大模型其实需要两种算力，一种是训练算力，一种是推理算力。
训练算力就像AI大模型的学习过程，通过大量数据使模型能理解和执行特定任务，这一过程就像AI大模型的塑造，比如李飞飞团队不到50美元训练出来的S1模型，该过程训练速度的快慢，与AI芯片的训练算力有密切联系。
虽然AI大模型需要更强的训练算力，但并没有得到依赖的程度，区别就在于到底用一天还是用一周能训练出成果的区别。
推理算力就不同了，这一过程就是搜集问题、拆解问题、试错的过程，从而优化后给出完美方案。也就是我们日常的使用过程，比如用Deepseek等AI大模型疑问解答，编纂文章，撰写代码等。用户量越多生成的token也就越多，对推理算力的需求也就越高，但这一过程并不依赖英伟达的高性能AI芯片，而是AI算力集群，也就是成千上万个AI芯片组成的算力集群。
因为用户使用的过程需要高效、快速，需要应对大规模的用户，而非单一用户的高算力需求。AI算力集群的主要目的就是为了提高计算效率，缩短计算时间，通过分布式计算方式，将用户庞大的算力需求分割成许多小部分，分配到算力集群的各个节点同时进行，算力不够数量来凑。
而在推理算力方面，中国可不缺AI芯片厂商了，比如华为、寒武纪、地平线、芯原微电子等等。
水能载舟，亦能覆舟，AI也一样，乘着人工智能产业的东风，作为AI芯片巨头的英伟达，从矿潮到AI浪潮，市值从2023年的1.2万亿美元飙升到了巅峰时期的3.34亿美元，一度超过苹果和微软，成为全球市值最高的企业。
但如今，科技封锁已经引发严重反噬，不仅手机芯片、存储芯片，更重要的AI芯片产业链也开始加速国产化。
从Deepseek在全球的爆发，AI芯片的国产替代，AI机器人对波士顿动力的反超，中国正在用“自主创新+生态开放+人才储备”的组合拳，探索出了一条不同于西方的AI发展路径，一度导致英伟达业务、市值连连受挫。
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