全球AI算力格局正在发生颠覆性变化。当 美国 以69%的算力占比遥遥领先，中国仅占15%的时候，很多人都认为这场竞赛已经失去了悬念。
真正改变牌桌气氛的，不是某一张显卡涨价，也不是某一家大模型公司发布新榜单，而是电力、土地、数据、芯片、人才这些底层资源开始重新排队。AI看起来是软件竞赛，往深了看，它更像一场新工业革命的基础设施争夺。谁手里有稳定算力，谁才有资格谈长期迭代。
2026年4月，欧洲企业界已经把焦虑摆到台面上。诺基亚CEO公开警告，欧洲在AI数据中心建设上落后于美国和中国，业务可能继续向两边集中。这个细节很值得看，中国过去常被说成“追赶者”，可现在欧洲眼里，全球算力版图已经不是美国一家说了算，而是中美两端同时挤压中间地带。
把视角拉回中国，最该注意的不是某个城市突然冒出一座智算中心，而是从东部产业带到西部能源基地，算力正在被当作新型基础设施来铺。过去修铁路、修港口，是为了货物流动；今天建算力网，是为了数据和模型流动。工业时代看运输半径，智能时代看推理成本和调度速度。
美国当然不愿看到这个方向成型。2025年4月，美国进一步收紧英伟达H20对华出口许可，这不是简单商业审查，而是把技术优势武器化。英伟达自己也承认，由此带来45亿美元相关损失。可美国越是把门槛抬高，中国企业越清楚，买来的高端算力可以救急，却不能当命根子。
这几年中国AI产业最大的转弯，就在于心态变了。以前不少企业觉得，先用美国芯片把模型跑起来，等市场起来再补短板。现在不行了，供应链随时可能被掐，云端服务也可能受制于人。对一个大国来说，算力不是普通商品，而是数字经济的粮仓和油田。
深圳3月点亮的11000P智能算力集群，就是在这个背景下出现的。加上此前3000P，总规模达到14000P，全国首个全国产先进芯片万卡级全栈自主可控智算集群落地，意义不在“热闹”，而在“能跑”。国产算力从PPT、样机、发布会，开始进入大规模工程验证。
工程验证这四个字，比外界想象更硬。芯片能不能上架，只是第一关；几千上万张卡能不能稳定互联，训练任务能不能连续跑，软件栈能不能适配主流框架，故障能不能快速调度，才是真考验。美国卡中国芯片，逼出来的不是一句口号，而是一整套替代能力的补课。
到2025年底，全国智算总规模达到159万PFlops，八大国家枢纽节点建成智算规模占全国比重超过80%。这些数字背后，是一个很现实的选择：中国不能靠少数沿海城市单打独斗，必须把能源、网络、数据中心和产业需求连成体系。单点冲刺能出新闻，体系建设才有后劲。
有人只盯着中美芯片代差，觉得中国很难翻盘，这种看法太窄。斯坦福2026 AI Index提到，自2025年初以来，中美头部模型多次交替领先，到2026年3月，美国最强模型领先中国最强模型只有2.7%。这说明，算力是硬门槛，但算法、工程和应用反馈同样能改变效率。
中国最不该学美国的地方，是把AI锁在少数巨头和昂贵机房里。中国真正的优势，是有制造业、有海量用户、有完整产业链。一个大模型如果能进入工厂排产、设备巡检、供应链管理和教育场景，它每天得到的真实反馈，比实验室里刷榜更有价值。这是中国市场规模给出的独特筹码。
今年1月，《“人工智能+制造”专项行动实施意见》提出推动通用大模型在制造业深度应用；4月，《“人工智能+教育”行动计划》又把AI放进人才培养体系。一个抓产业，一个抓人，方向很清楚：不把AI当炫技玩具，而是当作提高生产效率、培养下一代工程人才的工具。
再看用户侧，截至2025年12月，我国生成式人工智能用户已达6.02亿。这个规模不是小事。美国强在顶尖实验室和资本密度，中国强在应用扩散和场景厚度。只要国产算力成本继续下降，大模型就能从互联网大厂走向中小企业、学校、医院和基层产业链，这才是智能化普及的关键。
华为新一代AI芯片在2026年3月被外媒曝出受到字节跳动、阿里巴巴等企业关注，也说明国内大厂正在认真寻找替代方案。它未必每项指标都压过美国顶级芯片，但对中国企业来说，能稳定供货、能持续迭代、能和国产软件生态配合，战略价值就已经不一样。
当然，中国也不能把困难说轻了。高端光刻、先进封装、高带宽存储、CUDA生态迁移，哪一项都不好啃。更现实的问题是，一些地方容易把智算中心建成形象工程，机房很漂亮，利用率却不高。算力不是摆设，必须和真实需求绑定，否则再大的PFlops也只是账面数字。
从中国视角看，这场竞争没有必要妄自菲薄，也不能盲目乐观。美国的领先确实存在，但它的优势越集中，越容易让其他国家看清依赖风险。中国的路更难，却更适合长期作战：把底座掌握在自己手里，把市场优势转化为技术迭代，把外部压力变成内部升级的推力。
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